阅读之前看这里????：博主是正在学习数据分析的一员，博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。
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博主之前关于产品和数据的的文章：：
数据分析师之所需要了解的产品系列知识（一）——产品的演化周期
数据分析师之所需要了解的产品系列知识（二）——如何测试产品健康
数据分析师之所需要了解的产品系列知识（三）——定义产品成功：指标和目标
数据分析师之所需要了解的产品系列知识（四）——如何提高用户留存率
数据分析师之所需要了解的产品系列知识（五）——如何保持产品的可持续增长
数据分析师之所需要了解的产品系列知识（六）——如何打造成功的产品框架
数据分析师之所需要了解的产品系列知识（七）——如何对产品指标变化分析
数据分析师之所需要了解的产品系列知识（九）——参与驱动黏性，留存驱动增长
想象一下你早上醒来，倒一杯咖啡，你的手机发出Instagram的通知。你的密友艾米丽分享了一段来自瑞士阿尔卑斯山的精美视频。在冰川的背景下，郁郁葱葱的绿色植物让你喘不过气来，并给你的脸上带来了微笑。当你喝完咖啡后，你可以在视频上发表评论，并和艾米丽聊上几分钟。Instagram已经为你的一天增加了价值！
无论你是在看Instagram的故事或一篇媒体文章，还是在Facebook的个人资料图片上发表评论，公司都希望你喜欢他们的产品，并从中找到价值。如果一个产品真的为你增加了价值，你就会更深入地参与其中。如果它让你感到满意，你会更频繁地访问它，并成为一个活跃的用户。换句话说，参与驱动了粘性又驱动了留存率–而这反过来又驱动了增长(参见图1)。
一、理解发展、留存和黏性
为了让你的产品充分发挥其潜力，并为大多数用户创造最大的价值，它必须发展壮大。增长需要在整个市场和相对于整个潜在市场的用户数量的背景下加以理解，并考虑到获取新用户、流失和回流之间的平衡。
理想情况下，随着产品增长，你获得的新用户将永远与该产品保持互动。那是留存-尝试过产品并喜欢它足以返回的人的数量。许多面向消费者的企业都根据在注册后的特定时间段内执行给定操作（例如登录或发送消息）的用户百分比来定义留存时间。订阅和SaaS业务倾向于将留存定义为用户第一次消费后一段时间内花费的美元。
虽然黏性通常会通常会驱动留存，但留存和发展良好的产品可能不一定是具有黏性的。留存只是关于用户返回你的产品；黏性是关于他们自己的意愿返回。黏性有助于减少对推送通知等策略的依赖。例如，Facebook的黏性是因为用户渴望分享，也是因为他们对他人生活的好奇。
二、参与度驱动黏性
并非所有的每日活动用户（DAU）都是相同的。考虑三个Facebook用户：爱丽丝，鲍勃和莎拉，他们都是同一天加入该平台，并且今天都在使用Facebook。
- 爱丽丝喜欢并在Facebook中发现了重要的价值。她非常投入，经常点赞，评论和发布内容。她每小时检查一次Facebook，每天在该平台上花费最多两个小时。她不等待通知，而是根据自己的意愿登录。
- 鲍勃不那么投入。他在Facebook上的朋友少于爱丽丝，并且每周仅登录几次，每次浏览几分钟。鲍勃主要通过点赞而不是评论来与帖子进行交互，并且很少发布新内容。
- 与爱丽丝或鲍勃相比，莎拉在Facebook上的朋友，会话和时间更少。她每周仅访问一次，并且从该平台上没有获得显著的价值。
由于爱丽丝，鲍勃和莎拉都是日常活动用户，因此乍一看他们看起来可能一样。但是，当你深入研究参与度时，差异就会变得明显。显然，该产品对Bob的黏性要小于对爱丽丝的黏性，对莎拉的粘性也较小。从指标的角度来看，莎拉的“ 周活跃次数 ” 最低，它是每周访问的天数（1/7），然后是Bob（5/7），然后是爱丽丝（7/7）。因此，作为参与度指标的会话数也可以作为黏性的早期预测指标，那就是参与度推动了黏性。
三、参与度驱动黏性，黏性驱动留存
如前所述，黏性产品会让用户返回。举个例子，想想一群和爱丽丝，鲍勃和莎拉在同一天加入Facebook的用户。经过一段时间，他们中的许多人会表现得像爱丽丝一样，在产品中找到巨大的价值，每天都会自愿返回，这些用户的留存率将很高。
就像爱丽丝的人群一样，鲍勃和他这样的用户被保留在D1上(安装应用程序的第二天)。然而，当这些用户开始发现产品的价值越来越低，并且在最初将他们带到Facebook的“神奇时刻”越来越少的时候，他们将减少访问次数。有些人将在第七天(D7)根本不访问。同样，像莎拉这样的大多数用户也不会在D7上访问。
因此，像爱丽丝，鲍勃和莎拉这样的用户在黏性方面的差异体现在留存上。用户与产品接触的越多，产品对他们的黏性就越大，留下的可能性也就越大。
四、参与度驱动黏性，黏性驱动留存，留存驱动增长
尽管爱丽丝，鲍勃和莎拉使用Facebook的方式差异很大，但他们都是WAU，所以仅研究WAU并不能使你发现这些用户之间细微的行为差异。例如，如果像鲍勃这样的用户对产品感到厌倦，并且开始每周访问三天而不是五天，那么即使DAU，黏性和留存率都下降了，WAU都不会改变（每月活跃用户MAU也不会改变）。最终，此类用户每两周只能访问几次，所以，只有WAU指标是不能能检测到这种变化。
由于鲍勃等用户的留存期很长，他们可能先从WAU移动到MAU，然后最终完全退出产品。通常，这种变化不会突然发生。DAU的降低是WAU降低的早期指标，而WAU本身就是MAU降低的早期指标。
虽然爱丽丝，鲍勃和莎拉最初在DAU级别上看起来是一样的，但他们的命运因参与度，黏性和留存率而发生了巨大的变化-这最终延伸到了平台的成长和命运。
五、小结
该框架的真理是，如果用户在你的产品中发现价值，他们就会返回。但同样重要的是需要考虑到你的特定行业，例如，多人在线游戏的价值在很大程度上取决于并发用户的数量。因此，并发用户的减少是DAU，WAU等下降的早期指标。
对于像Slack或HipChat这样的企业通信工具，消息是产品的核心价值。因此，发送的邮件数量减少将导致用户数量减少，最终导致客户流失和每月收入降低。
无论产品的核心价值是什么，最大的增长杠杆就是创造神奇的时刻，让用户意识到这一价值。没有这样的时刻，留存将受到影响，增长将难以维持。平庸的公司只专注于增长，一家伟大的公司专注于可持续发展-通过参与度，留存和黏性。
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参考：
红杉资本数据科学团队研究成果