留住用户，让他们常来

拿到了高质量用户，也让他们看到了产品的价值，下一个难题是：怎么让他们一直用下去，最好变成你的忠实用户，让产品成为他们日常生活的一部分。

黏性和留存：衡量参与度的两根柱子

第二章说过，PMF是可持续增长的地基。PMF讲的是创造目标市场认可的价值；黏性和留存则是用数字去验证这种匹配：产品能不能长期把用户留住、让他们一直用。它们是在第二章那些早期PMF信号的基础上，更深一层地看产品能不能守住位置、持续给用户价值。

黏性（stickiness）衡量用户多频繁地使用产品，通常看一个月之内。它反映产品能不能嵌进用户的日常。可以把黏性理解成「习惯程度」：用户有多大程度把你的产品变成了固定的习惯。不管是每天、每周还是每月来一次，这些使用记录连起来，就能看出用户投入得有多深。

💡 高黏性是长期成功的有力预测。用户不需要提醒就经常回来，说明他们找到了真正的价值。这种自然养成的习惯，比靠外部提醒和奖励换来的活跃有力得多。

留存（retention）和黏性相关，但看的是另一面：产品能不能长期留住用户。通知、提醒、有针对性的运营活动，都可以用来提升留存。留存可以在不同的时间跨度上衡量，比如短期看注册第14天时还是不是周活（WAU@day14），长期看第90天时还是不是月活（MAU@day90），合起来看就能完整了解用户的忠诚度。

两者的区别在于关注点：留存看用户还在不在，黏性看留下来的人用得多频繁。换句话说，留存给每个用户打一个0或1的标记，再算1的比例；黏性是一个数值，量的是使用频率。

黏性高的产品，体验好到用户会自己回来，因为每次都能得到稳定的价值。对那些本来就该高频使用的产品，这种自然的活跃尤其重要，说明它被长期地接受了。

💡 对报税软件这种季节性产品，黏性可能不是最有意义的参与度指标。

黏性-留存矩阵

把黏性和留存放在一起看，能看出产品处在什么位置、该优先做什么。用法是：先评估产品的黏性，也就是用户用得多频繁、是否满意；再看不同时间跨度上的留存，找出哪些模式能提高忠诚度、推动可持续增长。

四个象限分别是：

第一象限：标杆，高黏性、高留存。

• 例子：Instagram和Slack，都成了用户每天离不开的东西。
• 特点：用得频繁、用得有意义，用户也长期忠诚。他们不只是来看看，而是把产品当成了数字生活的一部分。
• 重点：继续增长，同时守住让用户一直回来的那份独特吸引力。

第二象限：流星，高黏性、低留存。

• 例子：爆火的手游，或者一阵子很流行的社交app。
• 特点：来得猛，去得快。用户一开始上瘾，每天玩几个小时，新鲜感一过，热情就退了。
• 重点：持续创新，让用户投入得更深，把一时的兴奋变成长期的价值。

第三象限：可靠的工具，低黏性、高留存。

• 例子：报税软件TurboTax。不是每天都用，但需要的时候离不开它。
• 特点：解决的是重要但不常发生的需求，靠稳定可靠赢得忠诚，而不是靠高频使用。
• 重点：在保住核心信任的前提下，用配套服务扩展价值。

第四象限：警报，低黏性、低留存。

• 例子：还没找到自己的用户、价值也说不清的产品。
• 特点：用户既不常用，也不留下，说明最基本的PMF还没有。
• 重点：大概是时候坦诚地重新评估了，要果断地重新定义产品的价值主张和用户体验。

DAU/MAU：衡量黏性的标准尺子

DAU/MAU是衡量产品黏性的标准指标。它告诉你，月活用户里有多少比例每天都在用。比如一个产品月活5000、日活1000，DAU/MAU就是20%，说明还有很大空间让用户用得更频繁。

DAU/MAU最有用的地方在于能拆开看。在产品层面它给你一个整体印象；按人群、按获客渠道拆开，才能看到藏在下面的规律。再用这些发现去优化营销、新手引导等各个环节。

按产品的使用频率调整

不同产品的使用频率天然不同，指标也要跟着调整：

• 高频产品：社交平台和聊天app，重点看每天的活跃。DAU/MAU高，说明用户养成了习惯、产品有黏性。
• 中频产品：项目管理工具、理财app，用WAU/MAU（周活/月活）更贴合用户自然的使用节奏。
• 低频产品：旅行平台和电商网站，适合看MAU/TAU，也就是月活占全部用户的比例。这个比值能看出两件事：市场渗透得怎么样，以及还有多少沉睡用户可以召回。比如一个1000人的市场，你已经有600个用户，渗透率是60%；但其中每个月还在用的只有20%，也就是120人。剩下的480个沉睡用户，就是召回的好机会。

DAU/MAU已经是行业通用的黏性指标，大型科技公司的财报里经常出现。它简单，又能有效地衡量参与度，所以几乎每个产品团队都在用。

两个主要用途

• 做对标：很多公司会公布DAU和MAU，所以可以跨行业比较黏性。头部的社交和通讯平台，DAU/MAU能到50%甚至更高；电商和内容平台健康的水平一般在20%到30%，因为它们的使用方式本来就不同。
• 做预测：DAU/MAU是长期留存的领先指标，对游戏这类高频产品尤其准。但它的预测力因产品而异：对每天都用的产品很关键，对报税这种季节性或工具型的产品，可能就没那么有参考价值。

用户活跃度指标：L/W/M-ness

L/W/M-ness是一套直观的指标，可以在不同时间跨度上衡量用户的投入程度，帮产品团队看清用户行为、做出基于数据的决定。

Lness：按天数的活跃度

Lness衡量一段时间L里，用户有多少天是活跃的。比如用30天的窗口（L30），一个用户活跃了25天，他的L30就是25。这比只活跃5天的用户投入得多得多。这个指标能帮你找出最有价值的用户，也能找出快要流失的人。

按周和按月：Wness和Mness

这套框架可以按产品的使用频率调整。

Wness，按周活跃。适合每周用几次的产品，比如学习平台、健身app：

• 衡量一段时间里有几周是活跃的，比如W8看的是8周里活跃了几周；
• 用来发现参与度的趋势、预测用户能不能学成或练成，比如W8小于3的用户可能需要干预。

Mness，按月活跃。适合使用周期更长的产品：

• 分析更长时间的使用规律，比如M6看的是6个月里活跃了几个月；
• 对季节性业务，能帮你看清周期性的趋势。

这些指标告诉你用户活跃的规律。要把偶尔来的用户变成固定来的用户，可以试试下面两类做法，按周、按月使用的产品都适用：

• 用成就感激励：「再学一课，就能拿到进阶证书 📚」「🌟 已经连续学习14天了！再坚持一下，就能进入学习榜前列」
• 有针对性地召回：「想接着学吗？48小时限时优惠：所有课程7折 🚀」

两个主要用途

给用户分层。按活跃天数把用户分成几类，原始数据就能变成可以行动的判断：

• 重度用户（L30 ≥ 25）：最投入的一群人，推动产品的增长和创新；
• 核心用户（L30在10到24之间）：用户群里稳定的中坚；
• 有潜力的用户（L30 < 10）：还有很大空间可以用得更深。

再把这几层按地区和获客渠道拆开，就能看出哪些增长策略最有效、产品在哪些市场最受欢迎，用来设计有针对性的活动、改进用户体验。下一节会专门讲重度用户。

提前防止流失。盯住参与度的走势。一旦Lness、Wness或Mness开始往下走，就是干预的时机。这相当于一个预警系统，让你在用户彻底离开之前把他们拉回来，守住留存。

重度用户：产品最有价值的支持者

重度用户（power user）的现象到处都有。看一个美国人喝酒的研究：下图把美国成年人按每周喝酒的量分成十等份。

一般的美国人喝得很少，只有一小部分人喝得特别多。按图里的数字算，喝得最多的那10%的人，喝掉了全部酒的四分之三左右。消费产品里普遍有这种幂律分布，常见的情况是大约10%的用户贡献了九成左右的使用量。重度用户就是那些用得特别多的人，理解他们，对产品成功至关重要。

衡量用得多不多有很多办法，我们首选Lness。把过去一个月用户的Lness从低到高排开，可以找分布里突然升高的地方，也可以定一个门槛，让门槛以上的用户占到总活跃的80%左右。门槛看起来有点随意，但下图说明，Lness超过20的用户贡献了大部分活跃。

累计图更清楚：活跃20天及以上的用户，贡献了70%的活跃。所以20天是划分重度用户的一个合理门槛。

看懂重度用户，能在几个方面改变你的产品策略：

• 看清增长的规律：研究重度用户的行为，弄明白一个人是怎么真正用起来的，再据此设计路线，把普通用户一步步带成忠实用户。
• 推动产品创新：重度用户会把产品用到极限，是现成的功能试验田，常常能指出你没想到的机会。
• 提高营销回报：弄清重度用户是从哪里、怎么来的，就能复制这条路，精准地找相似人群投放。
• 贡献收入：重度用户不只是活跃，也更赚钱。他们用得多，也更愿意用付费功能。
• 放大口碑：他们是最真实的品牌代言人，会自发推荐，也能给出指导产品方向的深度反馈。
• 加强网络效应：在多人参与的产品里，重度用户是社区健康的骨干，他们活不活跃，直接反映平台有没有生命力。

除了基本指标，还可以用机器学习找更深的规律。比如用K-means这样的聚类算法，按包括Lness在内的多个参与度指标给用户分群，能看到一些单看某个指标看不出来的自然分组。

聚类的关键是分群数要合适，一般三到五群，能清楚地讲出用户群的故事。可以用「肘部法则」（elbow method）来选：分群数增加到某个点以后，群内差异不再明显下降，这个拐点就是比较合适的数量。这样既保证每一群内部足够相似，也保证分出来的群在实际中用得上。

怎么判断哪一群是重度用户？比较每一群的关键指标，比如平均使用时长、功能使用频率和互动深度。各项指标一直明显更高的那一群，通常就是重度用户。比如有一群人每天的活跃分钟数是其他群的五倍，功能互动次数是三倍，这就是很强的信号。定量分析给出分类的方向，再结合用户访谈和行为观察这些定性信息，去验证和修正分群。

重度用户不只是靠用得多、买付费功能贡献收入，他们也是产品的布道者，带来真实的口碑，给产品开发提供深度反馈。他们还常常用出一些高级用法、提出新的功能需求，影响产品路线。

找到重度用户以后，怎么用他们的洞察把产品做得更好？他们和产品的关系通常会一步步加深：

第一步是发现他们。重度用户的使用方式明显比别人深，他们自然会去用更深的功能，也常常用出你没想到的玩法。

接触这些用户时，要优先建立关系，而不只是收集反馈。可以先请他们参加内测、做顾问，把他们拉进产品的核心圈子，让他们的意见影响后续开发。

关系再深一步，重度用户会融入产品的生态，从普通用户变成产品的推广者，通过带新人、做社区领袖分享经验。他们的成功故事，会成为最有说服力的案例，激励别人。

最后一个阶段可能最有价值：重度用户直接影响产品的演进。下图展示了重度用户分析怎样进入产品开发的循环。他们的使用方式是开发新功能的蓝图，他们的工作流程启发新手引导的改进，他们的反馈帮助确定战略优先级。这就形成了一个良性循环：重度用户的参与推动产品改进，改进后的产品又吸引、培养出更多重度用户。

这样一来，重度用户就不只是报表上的数字，而是和你一起把产品做成功的伙伴，成为增长和创新持续的动力。

本章要点

产品黏性是用户参与度的基石，反映产品在用户日常生活里扎得有多深。我们主要用两个指标来衡量：

• DAU/MAU：月活用户里每天都回来的比例，反映产品每天的吸引力。
• Lness：用活跃天数衡量投入的强度，能深入看到用户的行为规律。

Lness加上按周的Wness和按月的Mness，能在不同时间跨度上完整地看用户参与度。它们像雷达一样，帮你找出重度用户、预判流失风险，并制定把普通用户变成忠实用户的策略。

把这些参与度指标和留存分析、growth accounting放在一起，就是判断PMF的三个维度：留存强、增长可持续、黏性高。三样都强，产品才算真正站稳。

产品在某个维度上表现不好，先别急着扩张，按上图找对应的建议：

• 留存不稳，增长也不可持续：产品和市场不匹配，产品和市场都要重新想。
• 留存不稳，但增长可持续：漏水的桶，先补留存。
• 留存稳，但增长不可持续：市场太小，重点放在获客。
• 留存稳、增长可持续，但用得不深：工具型产品，重点提升参与度。
• 三样都好：找到了PMF，转向增长。

比如留存高但增长不可持续的产品，应该优先获客，尤其是净增长公式里「新增」和「回流」这两项。

练习

我们用本章的框架，分析一个假想的教育app在2024年第四季度的数据：

问题：

1. 算出每个月重度用户的占比。你看到了什么趋势？
2. DAU/MAU除了11月以外都比较稳定。11月为什么会升高？你会用什么策略保持那个水平？
3. 12月各项指标都在下降。用本章的概念，分别针对下面三类用户设计召回策略：
   • 普通用户（L30 < 10）；
   • 核心用户（L30在10到20之间）；
   • 重度用户（L30 > 20）。
4. 如果你是产品经理，根据这些数据，你会优先做哪三个功能来提高Lness？

加分题：仿照本章的累计Lness图，画一张图，展示各类用户和平台总活跃之间的关系。

参考答案

问题1：重度用户占比：

• 10月：8.5%（8,500 ÷ 100,000）；
• 11月：9.2%（11,000 ÷ 120,000）；
• 12月：8.0%（7,600 ÷ 95,000）。

趋势：

• 重度用户占比一直在10%上下，和本章说的常见水平一致。
• 11月的重度用户占比最健康，和最高的DAU/MAU同时出现。
• 12月下降，可能是季节因素（节假日），也可能是参与度出了问题，需要关注。

再看绝对数：12月的月活比11月少了约21%，重度用户却少了约31%（从11,000到7,600），掉得比月活还快。比例只降了1个多百分点，看起来不严重，但最有价值的那群人流失得更多，这是更值得警惕的信号。

问题2：11月升高，可能的原因：

• 季节因素，比如正好是备考期；
• 某个新功能或推广活动做成了；
• 一次有效的召回活动。

建议的策略：

• 分析11月哪些做法有效，然后复制；
• 把效果好的成就激励机制固定下来；
• 定期办类似11月的高参与度活动；
• 根据11月的用户行为，设计有针对性的活动。

问题3：按用户分层的召回策略：

• 普通用户（L30 < 10）：设计一些容易达成的「小成就」；给限时的回归奖励；简化新手引导和核心功能。
• 核心用户（L30在10到20之间）：设计中等难度的挑战和奖励；加入社交功能和小组活动；做个性化的内容推荐。
• 重度用户（L30 > 20）：开放专属的内测机会；建立推广大使计划；提供高级功能和自定义选项；在社区里给他们领导者的角色。

问题4：优先做的三个功能：

1. 连续打卡系统：游戏化的每日签到，逐级递增的奖励，可以分享成就。作用是培养每天来的习惯。
2. 个性化的动态流：用AI推荐内容，推送有时效、相关的内容，按用户行为定制。作用是让每天来一次更有意义。
3. 社区挑战：每周或每月的小组活动，同伴互相督促，进度追踪和排行榜。作用是用社交动力带动固定的参与。

加分题：

这张图说明，少数重度用户贡献了平台大部分的活跃，和本章讲的幂律分布一致。