运营分析留存象限思维导图
运营分析中有关留存象限的思维导图，包括留存分析、帕累托分析、象限分析
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思维导图大纲
运营分析留存象限思维导图思维导图模板大纲
留存分析
是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考查看进行初始行为后的用户中， 经过一段时间后仍然存在客户行为（如登录、消费）
留存不仅是个可以反映客户粘性的指标，更多地反映产品对用户的吸引力
按照不同周期，留存率分为三类
第一种是日留存，日留存又可以细分为以下几种
次日留存率
（当天新增的用户中，第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数
第3日留存率
（第一天新增用户中，第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
第7日留存率
（第一天新增用户中，第7天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
第14日留存率
（第一天新增用户中，第14天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
第30日留存率
（第一天新增用户中，第30天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数
第二种是周留存
以周度为单位的留存率，指的是每个周相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数
第三种是月留存
以月度为单位的留存率，指的是每个月相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数
留存率是针对新用户的
其结果是一个矩阵式半面报告（只有一半有数据），每个数据记录行是日期、列为对应的不同时间周期下的留存率
正常情况下，留存率会随着时间周期的推移而逐渐降低。
帕累托分析
源于经典的二八法则——“世界上80%的财富掌握在20%的富人手里”
而在数据分析中，这句话可以理解为20%的数据产生了80%的效果，需要围绕找到的20%有效数据进行挖掘，使之产生更大的效果
象限分析
象限法是通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式，人工对数据进行划分，从而传递数据价值，将之转变为策略
象限法是一种策略驱动的思维，常应用在产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等场景，像RFM模型、波士顿矩阵都是象限法思维
象限法的优势
（1）找到问题的共性原因
通过象限分析法，将有相同特征的事件进行归因分析，总结其中的共性原因
第一象限的事件可以提炼出有效的推广渠道与推广策略
第三和第四象限可以排除一些无效的推广渠道
（2）建立分组优化策略
针对投放的象限分析法可以针对不同象限建立优化策略
例如RFM客户管理模型中按照象限将客户分为重点发展客户、重点保持客户、一般发展客户、一般保持客户等不同类型
给重点发展客户倾斜更多的资源，比如VIP服务、个性化服务、附加销售等
给潜力客户销售价值更高的产品，或一些优惠措施来吸引他们回归
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