作者从自己负责的游戏产品用户留存的经历总结了几点思考，对于游戏产品的用户留存和提高留存的方法做了阐述，分享给大家。
最近，开始运营一款新的游戏产品，产品目前处于用户引入期，自然新增用户的数量以及留存都不是比较高的状态，而我们的运营目标是将活跃提升到一个新的量级。 由于我主要负责用户留存的部分，所以针对留存问题有一些新的思考和想法。 什么是用户留存？ 从数字层面上来理解，就是持续使用产品的用户比例，比如我们说的新增用户次日留存就是指新增用户在第二日登录的数据表现。 对于大部分游戏产品而言，留存的高低直接表现为用户对于产品的接受程度。 当然，不是所有的产品都是追求高留存的，跟用户是否会直接付费的意愿和使用频率相关。比如低频工具类的产品，用户持续使用的概率较低，只有在需要时才会考虑，这个时候关注的重点就不在于留存数据。 为什么要做用户留存？ 这是一个老生常谈的问题，似乎对于大部分游戏产品而言都是一个比较重点关注的领域。 1. 活跃角度 对于游戏产品而言，可以说，没有用户留存就谈不上活跃，更谈不上后续的付费。用户的持续存在才意味着有足够的时间挖掘用户的价值，只有真正的持续存在的用户，才能产生商业价值。 至于怎么把活跃用户挖掘出商业价值，常见的方式要么广告、要么充值，要么老带新等，而这些商业价值的前提都是用户能够留下来。 2. 产品角度 留存的高低反应了用户反应了产品是否满足了用户的核心需求。对于游戏产品，用户的核心需求自然是能够玩游戏，而用户能够持续的登录游戏，至少说明用户对于游戏的体验是满足的，一定程度上反应出产品是满足了用户的基本需求。 所以，产品的完善是一项持续的工作，也可以用用户留存的指标来衡量产品的价值。 3. 成本角度 一个老用户的维护成本远远低于一个新增用户的成本，用户留存越高，对于老用户的运营成本越低，对于产品的持续发展、提高利润有着比较重要的意义。 在当前互联网市场逐渐转向精细化运营的大趋势下，如何维护好已有的老用户，通过老用户带新用户，降低新增用户的成本和整体的运营成本是一项比较重要的工作。 用户留存该怎么做？ 在思考用户留存怎么做的时候，最关键的问题在于要思考的是用户为什么要留下来的理由。而不是看别的产品好像做留存的功能或者活动很有效果，就参考借鉴过来了。 我认为最核心的点在于两个点： 
（数据已脱敏，非实际数据） 可以看到，调整前的分析表明新用户在步骤3时，明显有流失，其余单步时的转化率均在80%以上。但是在步骤3时骤降至54%，明显在这里用户的选择出现了问题。剩下的就是考虑如何优化这个点，降低用户的流失。 当时，我们在这里是有个简单的手势指引，告诉用户大概的内容是什么，但是并不是支持用户点击任意位置跳过，必须是要点击“下一步”按钮跳过，我们自己找朋友测试也反馈这里有点不适应，所以我们假设是这里的这个操作影响了用户的选择。 当时有两个技术方案，一种是放大按钮，技术难度小，上线快；另一种是彻底改变，支持用户任意点击跳过，但是上线较慢。我们综合评估后，认为第一步是需要验证这里的假设成立，所以选择了技术简单的方式。 调整上线后，同样的位置，流失率的确有了比较明显的下降，说明这里影响了用户的流失。验证了这个假设，我们后续又针对这个问题持续的优化，准备以80%的转化目标彻底解决这个问题。 这里介绍的只是比较简单的一个点，但是重点在于我们要明确核心需求是否满足的前提下，找到影响用户触达这个需求上的路径上的点，也就是解决用户接触到核心功能上的障碍。 2）额外的需求是否得到满足？ 即用户是否不知道自己的需求，而我们通过运营发现这个可能是用户的需求，进而用产品功能去满足这个点，用户在产品使用过程中得到一个“惊喜点”，从而对产品的评价更高，更容易留下来。 比如，为什么ios系统相比安卓系统更加好用，一个原因在于有时用户自己在使用过程中找到了惊喜点。比如ios的捷径的功能，屏幕使用时间的功能，对于刚好有使用需求的用户来说是一个很好的满足。 这些功能或者运营策略该如何去发现，应该是建立在对于用户的了解上的。我们可以通过用户调研获取到用户的需求或者是槽点，也可以通过大数据分析用户的行为路径，结合业务流程发现用户的需求点。 关于用户留存的一点思考 关于魔法数字，有个广泛的说法是在硅谷的Facebook、Twitter等互联网公司通过长期分析发现，如果新用户在一定时间内用某种频率使用某种功能，那么留存数据会上升。比如，发现新用户关注到多少个用户，那么会发现这批用户的留存更高。所以，产品或者运营活动更加侧重于给到用户更多去关注的机会。 回到自己的游戏产品上，对应的逻辑就是去分析用户玩了多少局更容易留下来。 但是，细细一想，会不会是喜欢的用户恰好玩到这么多局呢？ 所以，去找到这个魔法数字时，一定要做好用户分类。同样是玩了一段时间的用户去做对比，而不是仅仅简单的把新用户这个群体做一个对比。因为不同的用户接触产品的时间是不一样的，接触更长时间的用户必然更有大的概率达到某个数值。 本文由 @极光 原创发布于 人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自Unsplash，基于CC0协议游戏网 | 相关下载 |
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