無論是工具類App、購物類App、還是遊戲類App等等，都有一個重要的資料指標，就是App使用者留存率，那麼App使用者留存率都分為哪幾類?我們又該如何分析App留存資料?
前兩天在網上看到這樣一個問題，公司開發的一款面向普通使用者的工具類App，留存已經達到了55%-32%-16%(次日，7日，30日)，在採用了一些推廣手段後以每日1K-2K的規模增長(累計使用者已達30萬，日活2W8，月活8W)，但同時每日流失的使用者也在這個規模。一個月後活躍使用者、留存使用者基本和月初沒有什麼變化，那麼面對這樣的問題我們應當如何去分析?
那麼根據已知的資料分析，留存已經達到了55%-32%-16%(次日，7日，30日)，DAU=2w8，MAU=8W，DAU/MAU=35%，DAU/MAU一般可叫做當前使用者留存率，(舉個例子，如果遊戲擁有50萬DAU，100萬MAU，其DAU/MAU比值就是0.5，說明遊戲粘度比較強。當比值接近於1時，就說明使用者超級活躍，在一個月內使用者天天登陸，流失率低，使用者粘性強)。DAU/MAU比例是App的重要引數，同App成敗息息相關。一般情況下，DAU/MAU值基本在30%--60%之間，在這個數值的範圍之內說明App的使用者粘度還是可以的，DAU/MAU均值基本在35%的水平上，標準差為0，說明DAU/MAU值基本沒有變化，說明此款App老使用者流失不嚴重，而日活是否能逐步增長是使用者流失速度與新增速度相比較，因此可以認為問題出現在新增使用者的增長速度和新增使用者的留存率上，這樣我們也就找到了活躍使用者、留存使用者基本和月初沒有什麼變化的根本原因，那麼接下來就可以根據問題來提出解決方案了。
使用者留存率分析基本上就是從次日留存，月留存等資料上分析，結合日DAU/MAU值，DAU/MAU平均值，標準差等資料，分析影響使用者留存的根本原因。