我不上你们家app了就一直发消息，有用吗？

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上图4月25日这天用户数是110，代表这天有110个新用户；1天后是29，代表4月25日这天拉新来的110名用户当中1天后有29名留下来了，以此类推。第一行（黄色的线）代表的是这些天总体留存情况。

下面是留存图，纵轴代表的是百分率，横轴代表时间（天）。当天有100%的用户进来，一天后还剩下15%的用户留下来，两天后还有10%的用户继续访问我们。

留存分析的几大步骤

留存分析的步骤一般来说是这样的：
我们通过例子来讲解，Sidekick —— 一家做强化email功能的公司，可以用它的个性化模板给别人发邮件，还可以监控收邮件的人是否打开了邮件。

下图这三条留存曲线代表2014年12月份的第一周、第二周和第三周客户留存的表现，这就叫数据的监控。留存曲线持续下降，就是从数据监控中发现的问题。

具体来说有这样两个问题：

第一，第一周的留存率大幅度下降；

第二，第二周没有出现我们非常期望的——留存是平的，我们希望客户留下来，但是还是在降低。降低就意味着总有一天我们拉新过来的所有人都会走掉。

这个时候就制定出来两个目标：

第一，我们希望第一周的留存升高，不再继续降低，如果你是一个2C的企业，可能就是次日留存率提高。

第二，希望我们的留存曲线不再下降，进入到一种平坦的样式。

目标的留存曲线应该是下图这样：
他们是怎样不断实践和分析，最终将留存率保持在20％的呢？

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