#SOL价格预测# #GUSD双重收益# #DOGE ETF上市# 我盯着留存曲線數據已經超過15年了。

我見過成千上萬條留存曲線，這也是我評估創業公司時最先要求查看的指標之一。我翻閱過數千個資料庫，分析過按不同細分維度拆解的留存曲線。作爲產品構建者，我也從另一視角觀察過這個指標。我曾運行數百次A/B測試，起草過無數版本的用戶引導指南和通知郵件，試圖改變留存曲線的形態。

【​​A/B測試​​（也稱爲​​拆分測試​​或​​桶測試​​）是一種用於比較一個產品的兩個版本（A版本和B版本）的隨機實驗方法。其核心目的是通過收集數據、分析用戶行爲，來確定哪個版本在實現預定目標方面表現更優。】

從結果來看，這裏存在一些規律。

就像物理定律一樣，奇怪的是，隨着時間的推移，總有一些確定性的規律不斷出現。以下是我要分享的幾個例子：

你無法改善糟糕的用戶留存率。是的，增加更多通知功能並不會改善你的留存曲線。你無法通過A/B測試來實現良好的用戶留存率。
留存率只會下降，不會上升。而且奇怪的是，它的衰減速度確實遵循着可預測的半衰期規律。早期的留存率能夠預示後期的留存表現。
收入留存擴大，而使用留存變小。好消息是：雖然用戶會逐漸流失，但留下的用戶有時會消費更多！
留存率與你的產品類別息息相關。既有先天原因，也有後天培養。很遺憾，你注定無法讓酒店預訂應用成爲每日使用的產品。
用戶擴張和增長時，留存率會變得更低。最優質的用戶來自早期和自然增長，而後期獲得的用戶則表現最差。
用戶流失具有不對稱性，失去一個用戶遠比重新贏回他們要容易得多。
留存率的測算非常困難。季節性因素確實存在，新上線的測試版本會幹擾數據，系統漏洞也時有出現。D365雖是真實指標，但絕不能只看這一結果。