如何通过数据分析发现产品运营的用户留存问题?
一、数据分析方法：
用户分群对比分析法,根据用户画像，将用户分成不同人群，研究分析不同人群对应的留存情况。比如经济水平高的用户在电商类平台上消费单价和频次都应该很高。
用户行为分析法，通过后台的用户的不同行为，分析研究其对应的留存情况。比如愿意分享产品的用户中留存下来的用户肯定要多。
二、用户留存率低的原因：
1、存在程序漏洞、性能瓶颈。强行闪退、反应迟钝、灵敏性弱、体验差。亚马逊统计数据表明，网站的打开时间每多延迟100毫秒，就意味着造成了100万美元的营收损失。
2、用户被频繁骚扰。现在一些产品每天短信、PUSH、邮箱等多种形式多次骚扰用户，导致用户反感，结果卸载产品。
3、话题产品的热度减退。支付宝在除夕期间推出的积五福为其带来了大量的用户，但是除夕过后，好多人就不再使用支付宝了。
4、有更好的替代品。世界级搜索巨头谷歌在进军中国时信心十足，可惜发展之路坎坷，在2022年宣布全面退出中国后，其面向中国用户的服务水平下降，而在此时百度的出现，让更多的转向了百度。
5、需求不再存在，产品生命周期终结。
相信通过以上分析介绍，大家应该知道如何通过数据分析来发现产品运营的用户留存问题了。
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