告别低保留：功能保留矩阵操作指南

面对复杂的多功能商品，如何准确定位需要优化的功能，提高用户留存率是一个很大的挑战。作为一个强大的分析工具，功能保留矩阵为我们提供了解决问题的方法。

01 简述了功能保留矩阵

1. 定义功能活跃留存率矩阵

功能保留矩阵，全称是功能活跃保留矩阵，是多功能产品的分析工具。它将这两个指标分别作为横轴和纵轴放在象限图上，通过计算不同功能的保留率和使用该功能的用户占活跃用户的比例。通过这种方式，我们可以直观地看到不同功能的保留率和用户使用比例。

2. 矩阵功能：直观地显示不同功能的保留率和使用比例

这个矩阵的基本用途是帮助我们了解多功能产品中各种功能的使用情况。通过它，我们可以清楚地看到每个功能的保留率和使用比例，从而更好地评估每个功能的性能。

功能性保留矩阵是提高产品保留率的利器，它帮助我们了解功能性能，提高资源配置，制定精确的策略。该工具的价值在于它能帮助我们快速识别哪些功能性能优异，哪些功能需要改进，从而为产品优化提供明确的方向。

02 分析方法的功能保留矩阵

1. 识别功能间留存率的差异

在绘制了功能保留矩阵之后，首先要注意不同功能之间的保留差异。有些功能可能会有很高的留存率，用户一旦使用就会继续使用；但是有些功能的留存率只有一个位置左右，用户使用一次后很少再次使用。这一差异可以帮助我们快速识别哪些功能受到用户的欢迎，哪些功能可能存在问题。

2. 评定使用高留存率功能的比例。

下一步，我们需要注意那些具有较高留存率的功能，即表现非常好的功能，它们的使用比例是否也一样高。如果一个功能的保留率很高，但是使用率很低，这可能意味着我们有机会让更多的用户发现并使用这个高价值功能，通过增加这个功能的曝光率或者改善用户的引导。

3. 对使用比例高但保留率低的功能进行分析。

最后，我们需要注意那些使用率高但保留率低的功能。这一情况常常意味着该功能能够吸引用户首次使用，但是没有提供足够的价值来维持用户的长期使用。对此类功能，要深入分析原因，找出提高留存率的方法，防止其成为用户只使用一次就放弃的功能。

通过这些分析方法，我们可以充分了解商品各功能的表现，为下一步优化措施提供参考。

03 应用策略功能保留矩阵

1. 是否符合预期分析功能的保留和活跃比例？

当使用功能保留矩阵时，首要任务是分析每一个功能的保留率和活跃用户的比例，并将这些数据与我们的预期进行比较。这个步骤可以帮助我们了解每个功能的实际表现是否达到了预期的效果，从而为后续的决策提供基础。

2. 为每一个功能制定改进策略

我们可以根据功能保留矩阵的分析数据，为每一个功能制定相应的改进策略：

对留存率高但使用率低的功能，可选择提高其曝光率，让更多用户发现并使用这一高价值功能。

对使用比例高但留存率低的功能，需要对用户流失的原因进行深入分析，并采取措施提高留存率。

对留存率和使用比例较低的功能，需要对其价值进行评估，决定是否继续投入资源改善，或考虑将其移除。

3. 根据功能现状分配资源，确定工作要点

功能性保留矩阵也可以帮助我们更好地分配资源，确定工作要点。通过优化这一功能，我们可以将更多的资源投入到具有高潜力的性能中，例如，通过优化这一功能，可能会带来显著的整体留存率提高。

通过分析功能保留矩阵，可以更准确地识别主要功能，提高资源配置，提高整体保留率。

04 案例：金融 APP 矩阵分析的功能保留

1. 确定主要功能：储蓄、基金、社区、服务

为更好地理解功能保留矩阵的应用，我们使用虚拟金融类。 APP 为例。这个 APP 主要功能有四个：储蓄功能、基金功能、社区功能和服务功能。

2. 计算矩阵坐标

1)计算功能使用客户比例计算

第一，我们应该计算出每一个功能的应用程序用户占活跃用户的比例。这一比例可以通过以下方式计算：

每个月使用该功能的用户数量 / 当月活跃用户总数

例如，如果有的话 10000 著名的活跃用户，其中 8000 著名用户使用储蓄功能，那么储蓄功能的使用比例就是 80%。

2)计算功能留存率

下一步，我们应该计算每一个功能的保留率。例如，我们选择计算。 3 月保留率。具体定义可能因功能而异：

对储蓄功能，3 月保留率可能是指用户在第一次使用后的第三个月是否仍在储蓄。

对社区功能而言，可能是指用户在第一次使用后的第三个月是否仍然登录并参与社区活动。

3. 绘制功能保留矩阵

通过这些信息，我们可以绘制一个功能保留矩阵。假定我们得到了以下数据：

储蓄功能：3 个月留存率 月活占79% 82%

基金功能：3 个月留存率 月活占85% 45%

社区功能：3 个月留存率 月活占25% 27%

服务功能：3 个月留存率 月活占30% 75%

在这四个功能的位置上，我们可以将留存率作为横轴，活跃用户比例作为纵轴。

4. 矩阵分析

1)基金功能:留存率高，使用比例低，需要重点提高使用比例。

最高的基金功能留存率，达到 85%，这表明它具有很高的价值功能。但是，它的使用比例只有一个。 45%，相对较低。这就是说，我们应该重点提高基金功能的使用率，让更多的用户发现并使用这一高价值功能。

二是储蓄功能：保留率高，使用率高，需要保持保留。

储蓄功能的保留率和使用率都很高， 79% 和 82%。它表明储蓄是一项非常核心和基本的功能，我们应该继续保持良好的表现。

服务功能：使用率高，留存率低，需要找出原因。

服务功能的应用比例很高(75%)，但是保留率很低(30%)。这可能意味着许多用户只使用一次就没有再使用它。我们应该进一步分析原因，可能是用户没有意识到这个功能的长期价值，或者是功能本身存在一些问题。

社区功能：使用比例低，留存率低，需要考虑改进或取消。

应用比例(27%)和社区功能留存率(25%)都很低。我们需要仔细评估这个功能，并决定是否有改进的空间。如果你仍然不能通过努力提高你的表现，你可能应该考虑你是否继续保留这个功能。

通过这种分析，我们可以得到针对不同功能的具体提升方向，然后制定更有针对性的策略来提高整体留存率。

05 矩阵变异的功能保留

1. 使用新客户功能保留矩阵

1)矩阵的定义和作用

使用新型客户功能保留矩阵是功能保留矩阵的一个重要变异。该矩阵是专门针对新用户群体的，帮助我们了解不同功能在新用户中的表现。

这个矩阵：

在注册后一定时间内，纵轴代表新客户(例如 7 天或 30 天空)使用某一功能的比例。该指标反映了新客户群中功能的流行程度和入门难度。

横轴代表新用户使用该功能后的留存率(例如 3 月保留率)。该指标反映了功能对新用户的长期吸引力。

通过这个矩阵，我们可以清楚地看到哪些功能最容易吸引新客户，哪些功能能有效地留住新客户。

二是与常规功能保留矩阵的区别

新型客户功能使用保留矩阵和常规功能保留矩阵的主要区别在于关注人群的差异。常规矩阵关注所有用户，而新型客户矩阵则致力于新注册用户。这一差异可能会带来一些有趣的发现。

功能性保留矩阵是产品优化的指南针，它引导我们找到保留的关键，优化的方向，以及资源配置的重点。通过对比新客户矩阵和常规矩阵，我们可能会发现一些功能在新用户中表现出色，但在整体用户中表现平平或相反。

这一差异可以帮助我们更好地理解用户行为的变化，从而制定更准确的产品策略。

例如，我们可能会发现生活服务和社区功能在新客户中的使用比例很高，但在整体用户中的使用比例很低。这可能意味着该功能对新客户有吸引力，但未能维持长期价值。针对这种情况，我们可以深入研究原因，努力提高该功能的长期价值，从而提高整体留存率。

2. 参与性矩阵的功能比例

参与性矩阵的功能比例是另一个有用的分析工具。这个矩阵：

在所有活跃用户中，纵轴代表使用某一功能的用户。

横轴表示用户每月平均使用该功能的天数。

这一矩阵可以帮助我们从另一个角度了解用户的行为，特别是用户对不同功能的参与。

二是分析方法和应用

通过这个矩阵，我们可以清楚地看到不同功能的使用强度。例如：

储蓄功能可能显示出较高的使用天数，表明用户经常使用此功能。

社区、基金、服务功能可能显示出较低的使用天数，客户可能只使用这些功能。

这个矩阵可以帮助我们找到一些有趣的情况。比如某个功能的参与度很高(用户使用的天数很多)，但是活跃用户的比例很低。这可能意味着这个功能有一群非常忠实的客户，但是还没有得到广泛的应用。

对此，我们可以考虑如何提高该功能的曝光率，让更多的用户发现并使用它，从而提高客户的整体参与度。

通过灵活运用这些不同类型的矩阵，我们可以从多个角度分析产品的各个功能，获得更全面、更深入的洞察力，从而制定更有效的产品优化措施。

06 寻找两个方向来提高数据中的保留线索。

1. 改进保留的输入变量

1)用户生命周期视角：提高新用户的激活、留存和流失用户召回

就用户生命周期而言，提高长期留存率需要我们注意以下几个方面：

激活新用户：提高新用户的首次使用体验，帮助他们快速发现商品的核心价值。

保留新用户：通过有效的指导和激励系统，帮助新用户养成使用习惯。

用户流失召回：对已经流失的用户，通过精确的营销策略和产品改进，吸引他们重新使用产品。

所有这些努力都会对长期保留产生积极的影响。

提高用户参与度：增加使用次数、强度和时长

另外一个重要的输入变量是用户对产品的参与。提高参与度的方法包括：

增加使用次数：通过推送、活动等方式鼓励用户更频繁地使用产品。

提高使用强度：提高功能设计，提供更多有价值的内容或服务，吸引用户深入使用。

增加使用时间：改善用户体验，增加产品的趣味性和实用性，使用户愿意在产品上花费更多时间。

通过提高用户参与度，我们可以帮助用户形成更持久的使用习惯，从而提高长期留存率。

2. 比较不同群体的保留

通过保留曲线分解找出保留差异

通过分解保留曲线，我们可以发现不同用户群体之间的保留差异。例如，我们可以根据客户的属性(如年龄、性别、地区等)和行为(如第一次使用的功能、使用次数等)对用户进行分组。)，然后比较不同组的保留曲线。

这种方法可以帮助我们识别留存率很高或者特别低的用户群，然后有针对性地制定策略。

使用功能保留矩阵分析不同功能的保留状态

功能保留矩阵帮助我们分析不同功能的保留状态。通过这个工具，我们可以清楚地看到哪些功能的保留率高，哪些功能的保留率低。我们可以研究它们成功的原因，并尝试将这些经验应用到其他功能中。

对留存率较低的功能，应对原因进行深入分析，并制定改进方案。

通过这些分析方法，我们可以找到提高整体留存率的关键点，制定更有针对性的优化措施。

最后，让我们回顾一下功能保留矩阵的重要性。功能保留矩阵不仅是分析工具，也是产品优化的指南针。它帮助我们了解用户行为，识别主要功能，改善资源配置。

通过不断的分析和优化，我们可以创造出更符合用户需求的产品，提高用户留存率，最终实现产品的持续增长。

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