H, n/ N& Y- w% v用户规模扩张时，留存率往往不升反降。即便幸运地打造出高留存产品，人们常会惯性推演，将现有用户的行为模式、变现能力与使用习惯直接套用到更广阔市场，认为只要将若干良好小数据与核心大数据相乘，自然能得出极其亮眼的宏观结果。但现实往往是：随着用户基数增长，问题开始显现。譬如当你开始拓展安卓用户与国际市场，通过付费营销等渠道获取更多客户时，很快就会发现在所有关键指标上都出现下滑。 6 b m2 j; b8 A, e5 N4 o3 Z: r8 `9 I# F6 y V0 ?
原因是优质用户往往较早出现。那些最具变现潜力、意愿最强烈、数字化程度最高、网络行为最活跃的用户群体，通常会在产品初期就通过朋友推荐开始使用。随着后期从其他渠道获取新用户，产品可能并不那么符合他们的需求。比如你为西方国家的大学生开发了一款iPhone应用，当拓展至新兴市场的安卓用户时，由于功能设置不完全适配，各项指标自然会下滑。虽然后期可以持续优化改善，但我可以向你保证，效果永远不可能与早期用户群体相提并论。; A% {- x5 X8 S( z1 r
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那么，问题来了：随着用户增长，用户质量逐渐下降，他们是否仍然具有价值？产品能否持续盈利？更重要的是，能否留住早期入驻的核心高价值用户群体？ ( e1 ^% \ g/ ? 3 p9 j3 p+ d* t2 o5 U. ]难怪这些早期用户常被称为"黄金群体"。 ! X0 `4 |) T( @$ @5 l . w9 a0 S+ X3 w/ T2 F5 |用户流失具有不对称性。流失用户极其容易，事实上，大多数产品在最初30天内就会流失90%甚至更多的用户。与此同时，想要赢回已经流失的用户又极其困难。这种获取与流失之间的不对称性正是用户流失的核心特征。实际情况往往糟糕到这种程度：与其试图挽回老用户，不如直接获取新用户来得更容易。 $ K# D$ B/ N3 ^" H! M 9 a. t }+ b0 ?7 D0 W正因如此，试图通过发送折扣或优惠来唤醒休眠用户的生命周期营销往往成本高昂且收效甚微。相比之下更有效的方式是：让现有活跃用户通过产品的自然使用场景来唤醒休眠用户。例如当某位职场人士试用新项目管理工具后未能坚持使用，此时向其邮箱发送轰炸提醒邮件很可能无法挽回用户。更有效的做法是让其同事邀请该用户重回工具参与新项目，这才是行之有效的方式。但话说回来，这种策略实施难度极大且异常复杂，通常只有具备网络效应（即共享与协作功能）的产品才能采用。 : b) n6 o3 c" W' ]7 r8 ]. E) }- k. D1 r* R% c; Y: `/ B v
留存率非常棘手，很难衡量。当人们谈论留存率时，往往倾向于衡量第一天、第一周和第一个月的情况，却很少讨论两年后会发生什么。这是因为在进行产品开发时，团队需要一个足够短的时间跨度和易于衡量的指标，以便据此做出决策。因此，尽管年度用户流失率或长期盈利变现能力极其重要，人们往往不会去衡量这些，而是专注于眼前容易测量的指标。然而，这种方法存在很多问题。 6 Y F% b- U% q# s( S" U. h3 M+ H ]5 Y: d
不幸的是，许多产品品类都会受到强烈的季节性波动影响。电商、旅游、健康服务或在线约会等领域都是典型例子。即便是企业使用商业软件的方式也存在周期性变化。季节性因素会干扰判断，你可能发现月度或季度数据下滑，但这究竟是因为新推出的功能不受欢迎？还是用户在本季度的行为模式本就不同？当留存数据严重滞后时，确实难以进行有效评估。 ! v# a/ e3 N# E0 O: {! w) @- b& H- ^6 R, z# h6 c* n
同样地，无论是程序漏洞、新进行的测试还是新市场推广活动，这些因素都会扰乱数据。最终你会发现自己不断查阅那些显示留存曲线波动的报告，但每个数据都带有附加说明，因为团队需要核实新推出的安卓版本是否导致了毫无关系的对比情况。, d a, d5 [! F9 C0 H* k* A, f( S6 ]
4 {) U, j$ f8 M0 a! O2 {) R) O疯狂的用户增长与糟糕透顶的留存率注定失败。许多新产品开发者往往过度关注新用户注册，却完全忽视了用户留存。毕竟，若只想看到一条持续攀升的曲线图，何不直接扩大漏斗顶端的流量来彰显快速增长之势？借此募集大量风险投资资金后，再慢慢解决用户留存问题也不迟？ J7 V4 z: t Y5 |: F
) S8 I, n @' w! K; Q) U) E, L当前行业中这种现象屡见不鲜：某位创作者向数百万粉丝推广其应用，或是一条发布视频带来收入激增，产品便通过TikTok实现用户激增。尽管实际使用率和用户流失情况并不理想，但这种现象依然持续发生。 % m, f" i# s& Y. H+ y, z 1 K+ y; m$ ]8 Z* U ] J) N6 B+ n科技行业已经进行过无数次这样的试验。结论都一样：病毒式传播但用户留存极差的产品终将消亡，因为留存问题难以解决。当新奇感消退，用户获取就会减缓，最终你会面临用户获取和用户留存双双惨淡的局面，爬得越高摔得越惨。4 d! I0 A* e5 C F# V3 K+ e
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我们已经在许多场景中见证过这种现象。在社交网络的早期阶段，有许多产品通过获取用户邮箱和通讯录疯狂发送垃圾邮件来实现增长，但最终却将用户导向劣质产品。有时只要能让用户订阅某些劣质彩铃的年费服务，企业就能尝试从中变现并赚取利润。但直到Facebook出现后，通过信息流和实名制等用户体验创新，才最终打造出既具有高度病毒式传播特性又能保持极强用户粘性的产品。同样的情况也发生在移动应用领域，有时会看到依靠短信强制邀请突然爆火的应用，但若产品缺乏粘性，整个模式很快就会崩溃。, N8 X( W B& U+ S: i# p; Q