如何通过留存曲线提升用户增长率？

有了基本的留存曲线后，想要进一步找到改善留存的机会，一个非常重要的思路就是对比不同群组的留存曲线。因为每个群组的留存率可能相差甚远，如果只看总的留存曲线，很多信息就丢失了，很多洞察也被掩盖掉了。

比如，可以通过比较不同流量来源用户的留存曲线，来了解不同渠道引流的用户长期表现怎么样，了解渠道的真实价值；可以比较不同用户特征的用户留存曲线，例如，某应用就曾发现虽然女性用户比例比男性少，但是其留存率更高等；可以比较不同产品客户端的留存曲线，如果仅使用网站端产品的用户留存率显著低于移动应用端，那么就要考虑如何完成网页到应用的转换；对于SaaS软件，可以比较大小不同的企业客户、不同的定价计划等留存曲线，从而找到潜在的改进空间。

流量来源和用户特征虽然是细分留存曲线的有用维度，但更有用的方法是按照行为细分留存曲线，也就是“行为分群”。因为最终定义一个人的是他的行为。

了解你的活跃用户在产品里都做什么，能够帮助你了解他们从产品中得到的价值。因为不同的人可能在用不同的方法使用你的产品，他们得到的价值也可能是不一样的。这就是行为分群的意义所在。

举例来讲，YouTube是一个巨大的视频网络平台，有着超过15亿的月活跃用户。这些用户使用它的方式有千千万万，但是根据他们的行为，主要分为以下三种：(www.xing528.com)

1）视频观看者：绝大多数的用户是视频观看者，这些人是YouTube最大的用户群，但他们的留存率上下波动会很大。驱动他们留存的因素更多的是能不能找到自己喜欢的视频。

2）视频评论者：这部分人不光看视频，也会留言，这些人比普通的观看者要少，他们的参与度更高、留存率也会更高。驱动他们留存的因素除了视频的质量，可能还包括和创造者以及其他评论者之间的互动。

3）视频创造者：很小比例的用户是视频创造者，这些人虽然绝对数量非常少，但是他们的留存率很高。驱动他们留存的因素是粉丝数、与粉丝的互动和金钱收入。

从YouTube的例子可以看出，根据用户的行为不同绘制不同的留存曲线，了解驱动他们留存的不同因素，可以帮你找到产品的不同使用场景，揭开改善留存的魔盒，有针对性地打造最好的用户体验。