数据仓库-用户留存率实例详解

用户留存率是衡量产品或服务对用户价值的重要指标之一。它衡量了在特定时间段内新增用户中有多少人保持活跃并继续使用产品或服务。用户留存率的高低直接反映了产品对用户的吸引力、用户满意度以及用户粘性的程度。本篇博客将详细解释用户留存率的概念，并给出计算公式，帮助企业更好地理解和应用这一关键指标。

什么是用户留存率？ 用户留存率是指在某一特定时间段内，新增用户中有多少人保持活跃并继续使用产品或服务的比例。它衡量了产品或服务的吸引力、用户体验和用户忠诚度，对企业了解其产品在市场上的受欢迎程度和用户粘性提供了重要参考。用户留存率的高低可以直接影响企业的盈利能力和长期可持续发展。

用户留存率的计算公式： 用户留存率的计算公式非常简单，即留存用户数除以新增用户数，再乘以100%。具体公式如下：

留存率 = 留存用户数 / 新增用户数 × 100%

其中，留存用户数是在某一时间段内新增的用户中，仍然保持活跃并继续使用产品或服务的用户数量；新增用户数是在同一时间段内首次使用产品或服务的用户数量。

通过计算用户留存率，企业可以了解用户在不同时间段内的留存情况，识别用户流失的原因，并采取相应的措施提高用户的留存率。

代码示例： Python代码示例，用于计算用户留存率：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'date': ['2020-06-14', '2020-06-14', '2020-06-15', '2020-06-15'],
    'user_id': [1, 2, 1, 3],
    'active': [False, False, True, True]
}

# 将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 计算用户留存率
def calculate_retention_rate(df, start_date, end_date, retention_period):
    # 筛选指定日期范围内的数据
    date_filter = (df['date'] >= start_date) & (df['date'] <= end_date)
    filtered_df = df[date_filter]

    # 统计新增用户数
    new_users = filtered_df[filtered_df['date'] == start_date]['user_id'].nunique()

    # 统计留存用户数
    retention_filter = (filtered_df['date'] >= start_date) & (filtered_df['date'] <= start_date + pd.DateOffset(days=retention_period))
    retained_users = filtered_df[retention_filter]['user_id'].nunique()

    # 计算留存率
    retention_rate = (retained_users / new_users) * 100

    return retention_rate

# 调用函数计算留存率
start_date = '2020-06-14'
end_date = '2020-06-15'
retention_period = 1
retention_rate = calculate_retention_rate(df, start_date, end_date, retention_period)

# 打印结果
print(f"{start_date}的{retention_period}日留存率为：{retention_rate}%")

在2020-06-14这一天，新增用户数为2（用户ID为1和2）。而在接下来的1天（2020-06-15），这两个新增用户中有2个人（用户ID为1和2）保持了活跃状态。因此，2020-06-14的1日留存用户数为2，新增留存率为100%。

用户留存率是衡量产品或服务成功的关键指标之一。它反映了新增用户中有多少人保持活跃并继续使用产品或服务，直接影响企业的盈利能力和长期可持续发展。本篇博客详细解释了用户留存率的概念，并给出了计算公式和代码示例。通过深入理解和应用用户留存率，企业可以更好地了解用户行为，改善产品体验，并制定有效的用户留存策略，从而实现业务增长和用户忠诚度的提升。