留存分析
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留存分析
留存分析
1.
留存分析概述
留存分析用于分析用户参与情况或活跃程度，考查进行初始行为后的用户中，有多少人会进行回访行为。留存分析可以帮助您得到下面问题的答案：
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小游戏中新注册的用户，在次日仍然活跃的比例有多少？
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新注册的用户在首次付费后，在后续的复购率是怎么样的？
2.
留存分析界面功能简介
2.1
选择初始事件和回访事件
初始事件和回访事件的选择有两种策略：
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初始事件选择用户只触发一次的事件，比如“用户注册”、“用户激活”等，回访事件选择您期望用户重复触发的事件，比如“用户付费”、“用户登录”等。这种留存用于对比分析不同阶段开始使用产品的新用户的参与情况，从而评估产品迭代或运营策略调整的得失。
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初始事件和回访事件选择相同的，期待用户重复触发的事件。这种留存用于分析忠实用户的使用模式。
2.2
设置初始事件和回访事件的筛选条件
针对事件的属性，可以根据具体需求筛选初始事件或回访事件的细分维度。例如，我们想分析用户在2026-06-022那天注册且付费的用户，后续的留存情况。那么可以定义初始事件是“用户付费”，同时添加筛选条件“注册时间”，回访事件是“小程序启动”。
针对相对时间的筛选，请参考事件分析 中的说明。
2.3
添加用户筛选
如果需要同时约束进行初始事件和回访事件的用户，可以添加用户筛选。目前仅支持下图的预置属性进行筛选。
2.4
同时展示指标
在留存分析时，可以添加同时显示的指标，查看回访用户的其他表现。例如：统计回访用户在留存时段内的完成某事件用户数、次数、人均次数、累计总和、累计人均值、阶段累计总和和阶段累计人均值等。阶段累计人均值可以用于统计LTV类指标（特定日期访问的用户群体，在一定时长内所贡献的人均价值）。
当只想查看同时展示指标，不需要展示留存时，可以打开「只看同时展示数据」开关。