DAU(Daily Active User)日活跃用户数量，常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。“日活”量在某段时期内逐渐增加，这是很好的现象。但如果忽略了留存分析，最终的结果很可能是增长假象。
例如某公司通过拉新、推广活动，带来很多新用户，此时留存用户量不一定是增长状态，而有可能是在减少，只是拉新用户的数量掩盖了流失率居高不下的问题，实际的用户留存率是逐渐降低的。这个时候留存分析就很重要，他主要是分析某个采样时间范围内的用户后续的行为，这是衡量产品对用户价值高低的重要指标。对电商产品来说，留存意味着用户要持续重复购买；对于社区产品来说，留存意味着用户要持续重复贡献内容；对于互金产品来说，留存意味着用户投资的资金持续在账，未流向其他平台；对于内容产品来说，留存意味着用户持续重复阅读。
留存的意义
- 首先互联网产品利润的增长源于实际活跃用户的增长，我们期望用户经常使用产品，进而付费，实现利润增长，就需要有用户量的基础；
- 其次，产品的日活/周活表现受到当前促销活动等的影响，并不能完全反映产品的实际活跃使用人数，比如某公司为了拉新，开展了很多促销活动，产品日活数量看似在增长，但在流失率不确定的前提下，是不能说用户在不断增长的，这就需要留存分析来鉴别；
- 最后，互联网获客成本不断增加，对促销活动的留存分析可以有针对性地选择促销渠道，有效降低获客成本。
如何做到留存
用户留存量反映产品的好与坏，不同行业需要的留存分析类型不同，热云数据TrackingIO产品的留存分析功能中 ，可以根据需求，选择留存类型（新增留存/活跃留存/自定义留存），自定义留存可以选择不同初始行为和回访行为，并可在人口维度与来源维度对初始和回访行为做出筛选，以达到不同层面对比分析目的，全方位的分析产品新增留存数据，满足不同场景下的不同统计需求。
（注：数据来源于TrackingIO后台演示数据）
通过数据分析，将用户分成不同人群，研究分析不同人群对应的留存情况。热云数据精准的数据分析服务，帮助产品了解用户的需求，将产品价值最大化。