触脉导读：在现有的网站分析、手游分析、电商分析体系中，用户留存率是个重要的指标。如何去查看并以此为依据作出运营决策，那么 Google Analytics的“同类群组分析报表”能够帮助你。
在现有市场运营体系下，留存一个老用户的成本要远远小于开发一个新用户的成本，收益却高很多。现在很多产品报告中均会使用“日活”、“周活”来衡量产品的人气，往往这些指标绝对值可观且呈良好的增长趋势，这对产品来说是个好的表现，但仅仅考虑活跃用户单个指标是片面的。这是因为现实情况多是随着产品的推出，接踵而至的拉新活动会给产品带来的大量的流量，即使用户流失严重也无法从活跃用户的绝对数量中看出端倪。
用户留存率
事实上，留存率原本是在游戏应用行业中是一个热门指标，用来计算用户留下来存在的比率。从时间上可分为次日、三日、七日、14日、30日、90日、180日。从用户上来分，有新登用户和活跃用户两大类。
在Google Analytics中用户留存率的定义是同类群组中第N个时间段（天、周、月）内返回的用户数除以同类群组中的用户总数。
我们可以看到用于配置同类群组分析报告的菜单
使用下拉菜单你可以选择
- 归纳同类群组特征的维度（目前只有流量获取日期可选）
- 同类群组的规模（同类群组规模）：您可以通过选择维度的值类型来确定同类群组的规模。例如，如果您按“流量获取日期”维度确定同类群组，便可将维度值类型改为日、周或月。利用这些设置，您可以将在同一日、同一周或同一个月内吸引的所有用户归为同类群组。
- 您要评估的指标（指标）
- 数据的相对日期范围以及同类群组的数量（日期范围）
- 在图表中显示的同类群组（选择了 N 项）
在图表区域我们可以看到单元格所代表的日期，请注意，我们在这里选择了群组规模为按天，如果我们选择按周，我们将在图中看到周的排列; 在这种情况下，一个周期将是7周并从上周开始后退。
如何查看报告
假设我们有一份报告，它的7日留存如图所示
在报告中我们可以看到6月16日~6月19日（红色虚线框内）的次日留存率均在2.20%以上，比该列的其他日期高出一倍多。如果你是网站运营人员，你应该知道，这4天为何留存率这么高，是新推出的产品诱人？还是活动奖励丰富？如果这些用户都留下来了，那么他们的网页行为多偏向于何处？
在上图中，不知你是否还注意到还有一类数字特别醒目。没错，就是6月20日的回访率（橙色箭头所示）。这些数字表明，在这4天内，无论是哪天注册的用户在6月20日回访率都会很高。同样，如果是你网站运营人员，一定明白6月20日发生了什么营销活动；
总而言之，GA的这个功能将会很好地验证你的营销活动是否给力，能否达到既定的目标。进而影响下一步决策。
如果你对上述数据展示的意义还不清晰的话，别担心，我们还有高级细分可以帮忙。
从上图看是不是明显很多，从来源上来看来源-baidu的用户留存率会比来源-360_pc多,而且来源-baidu的留存质量也比平均高，留存趋势较所有用户分组更加明显。根据这个细分结论你就可以对各个渠道设定不同的营销方法，而不是所有渠道一刀切。
不仅如此，我们还推荐以登录设备区分、特定的网站动作（如注册、购买等）来区分不同用户，以期达到对用户精细化营销的效果。
需要注意的事项
关于期限不同的用户留存率的区别，可以将留存率看做是一个分析用户不同生命周期阶段的基本的指标。举例来说：对于一个游戏app，我们可以通过日留存率来判断新用户留下来的意愿，通过周留存率来判断用户忠诚度转化情况，通过月留存率来大致判断产品的生命周期，合理设置活动，提高APRU。但是每个产品应该有每个产品/商品都有自己的衡量指标。对于高单价低购买/访问频次商品/软件，应适当调长回访周期（如部分长期理财产品类），反之，对于低单价高购买/访问频次商品/软件（如新闻类），应缩短回访周期。
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