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就像我们在生活中会遇到有人问：
「我要说一句什么话才能让她不和我分手？」
其实当她要跟你分手的时候，你说一句什么话基本已经没什么用了。
所以决定会不会分手的其实不在于多说一句什么话，而在于之前的交往当中，你的价值观、性格、经历、态度、品行、修养等是否对方符合预期，这才是决定是否分手的关键因素。
导致分手的爆发点可能只是一些偶然因素，
如果你想多说了一两句话想让她不分手其实挺难的，即使那一瞬间留下来了，第二天可能还会因为别的偶然因素离开。
只关注说句什么花言巧语能解决问题，却没有反思过去交往过程中，自己一言一行所体现出来的价值观、性格、经历、态度、品行、修养等，注定最终会失败的。
类似的，在提升留存率上，并不存在一个万能的方法，一用就能把产品的留存率马上提高上去。
而更应该关注的是，产品本身是否很好地满足了用户需求。
留存率不高的问题上，95%的原因是产品本身的需求没有解决好。
作为一名运营，其实很难把屎一样的产品运营得像蛋糕一样鲜美。
如果产品本身解决的是一个伪需求，使用场景通过老板自己的意淫讲出来，早期用户基本是通过补贴拉来的，用怎样的运营手段都很难持续让用户活跃下去。
我们知道，大部分创业企业都会最终失败的，而在大多数失败的创业企业里，大部分的问题都是产品不够好。
大部分企业提出的需求是伪需求，这是创业的现实。如果本身解决的东西是伪需求，再好的运营也回天乏术。
那么，
如果产品需求并不是伪需求，要提升产品留存率应该怎么做呢？
在国外提升留存率的案例中，会经常提到一个概念—
—魔法数字。
Twitter发现它的留存用户与流失用户相比，留存用户会在第1次使用时多挑选5-10个用户关注（另外一个版本说法是留存用户首月内会关注30个用户)；
Facebook发现10天内添加7个好友的留存率高；
Linkedin的留存用户特征是，是一周内会添加5个好友；
Dropbox里使用了1次Dropbox的用户，会成为更活跃的用户。
上图的这些数字，就成为了这些产品的魔法数字。
魔法数字的方法论本质是通过分析、调研找到活跃用户和非活跃用户之间的行为差异，并通过产品设计和运营尽可能地让所有新用户体验到产品价值。
比如，当Twitter发现活跃用户有挑选5-10个用户关注的行为特点后，在产品设计上简化流程、突出重点，在运营上加强引导、优选推荐关注人等，让新来的用户非常轻松地关注5-10个用户，这样留存率就提高了。
因为Twitter的产品核心价值，就是看值得关注的用户发送的更新消息流，如果新用户刚开始关注的用户很少，也就很难体验到Twitter好在哪里，于是放弃使用的可能性就大幅提高。
一旦通过产品和运营，让用户能够更好地体验到产品的核心价值，更好地满足了用户的需求，产品的留存率也就提高了。
找魔法数字的本质在于找到活跃用户和非活跃用户之间的行为差异，找到这种差异一种是通过数据分析找到的，另一种是通过用户回访找到的。
数据分析的方法是，通过看哪些用户行为特征与用户活跃是有正相关的，当正相关的程度很高，就说明这种差异性很可能就是影响活跃的关键。
理论上用户与App发生的所有交互行为都是可以被记录下来的，这种分析是能够发现一些问题的。
如果有能力的公司自己可以去建这种数据分析系统，现在市面上很多数据平台支持做这些分析，初创企业也可以以较低的成本使用。
用户回访的方法，一般会采用电话回访的方式，通过与活跃用户与非活跃用户较为深入的聊天，了解用户的年龄、职业、地域等背景情况，分析出行为特点、使用动机、需求痛点等，找到两种用户之间的差异。
有很多用户行为的差异就是通过回访聊出来，因为这样能够得知很多数字背后用户真实的感受，比如有个案例是，回访得知原来是产品流程太复杂让用户放弃了使用，于是优化了流程后，留存率明显提升了27%。
无论是通过数据分析还是用户回访，在获得了可能产生正相关的用户行为特征之后，可以做一些A/B测试验证是否能够明显提升留存率。
假设，通过数据分析发现，首次注册后查看超过7件商品的用户，留存率会看起来会更高。
设计一个A/B测试，一组为保持不变的对照组，一组为优化调整引导用户查看更多商品的调整组，并看最后是否会出现留存率的明显提升。
如果留存率有明显提升，说明找到行为特征是正确的，可以继续优化。
很多产品需求本身是正确的，但问题出在过于低频了。
比如春雨医生，它的核心功能是通过平台向医生问诊。
这种产品其实是蛮低频的，毕竟它是用来向医生咨询病情的，一般人没病是不会去问的。
而且它日常也不可能做一些跟疾病有关的推送，比如「你有糖尿病方面的问题吗？」「男科专家坐诊等你来问」等全员推送促活的消息都是不合适的，一旦推送必然带来大量用户反感卸载。
那应该怎么做呢？
