面对移动市场不断饱和、营销成本不断上升，产品的用户留存率受到了极大的冲击，一般来说，一款优秀的产品能做到的次日留存、7日留存、30日留存分别是40%、20%、10%。30日以后有10%的用户留下来就很不错了。日留存、周留存、月留存、用户的留存率在很多时候成为衡量产品的标准。
用户留存分析
我们产品做推广活动时，会获取大量的新增用户，新建立一个用户分群，能够区分用户来源和人群，方便对推广活动进行效果评估，同时能分别对比来看留存和流失人群的行为。
在第一天推广活动的时候有18.52%的新增用户使用了产品，第二天黄色线下降很明显，只有3.7%的新增用户还在使用产品，也就是说大部分的用户在使用了产品后就流失了。从曲线图来看，有一些人可能是下载以后的第三天、第七天会用。但是有一拨人是下载或者注册以后永远都不会用。
为什么用户在使用产品后就流失了呢？这里我们就要做留存分析找到流失的原因了，按设备查看，留存趋势无增长，实际新增用户为1人（初始事件为登陆），该用户在1日后/2日后/3日后/4日后/5日后/6日后/7日后/14日后/30日后未发生回访事件为活跃的行为，从“整体”可查看采样时间内每天新增用户的留存情况；
新增留存的留存趋势：从图中可以看到，采样时间内新增的用户，在1日后回访的比例增加，2日达到峰值，3日后无回访事件。
提升留存率
另一方面，我们也要分析每一个流程有多少用户跳出产品，转化了多少用户到下一个流程节点等数据，那么这时候还需要对产品做漏斗分析。
对新增用户在产品的行为进行细分的分析，是在哪个环节导致流失严重，直观地发现产品业务流程中的问题所在，及时改善产品，去掉使用率低的功能设置，提升转化，减少流失。
对比不同渠道来源的用户，在进行到业务流程哪些节点退出产品，优化产品，提升用户的体验度，提升用户留存率。
我们需要了解这款产品中所有不同功能的留存率，哪些留存率趋势在降低，哪些在升高，并对留存率降低的功能进行分析找出原因。
运营方面，根据自己产品特征，定义流失用户/潜在流失用户的标准，通过对数据分析平台的数据分析，对流失用户进行召回，对潜在流失用户进行促活跃。
比如通过电子邮件个性化推荐唤醒，根据收集到的用户行为偏好数据，推送精准的个性化内容将产品的更新情况或团队重大调整告知用户，吸引用户感受新界面，体验新功能等。