根据美国贝恩公司的调查显示，在企业中5%的客户留存增长可以给公司利润带来30%的增长，把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的三倍。
亚马逊刚推出Prime会员时，一些专业人士认为亚马逊的Prime项目将会失败，原因是在商品折扣给的优惠过多，以及两日送达的配送承诺。
但是事实上他们都错了，亚马逊Prime会员的消费额是非会员的两倍多，并且第一年订购会员的人当中，第二年续订比例达到了91%。
使用Prime会员的时间越长，续订率也越高，到第三年更是达到了96%。结果显示，如果没有 Prime会员，亚马逊可能无法实现盈利。
留存虽好，但现实却很残酷。有数据显示，应用商店排名前10的应用和排名靠后的应用最大的区别就在于用户留存：前10名应用的50天留存率在50%以上，而所有应用的平均值低于5%。
从哪里切入，怎么改善留存，对中小企业而言显得格外重要。
1、留存的定义
用户留存是指用户首次使用产品后，还会回到产品中，并且长期使用你的产品。
下面我们一起看看腾讯微博的例子。在2011年底的时候，腾讯微博的注册用户数就已经达到了3.73亿，超越了当时所有的微博产品，比位列第二的新浪微博整整多出了1.2亿的用户。
此后，腾讯微博逐步衰弱，直到关停。关于腾讯微博的衰退，有分析指出，一方面过度依赖腾讯的流量，大量的从QQ中导流，带来了短期数据的飙升。
另一方面产品特征出了问题，腾讯微博更像是QQ空间的变形版，进入产品看到的都是认识的人已经发过的内容，导致用户离开。
再加上没有留住大V，很多大V虽然也在腾讯开了微博，但在发了几声问候之后，就再无踪影。
腾讯微博停止运营的消息冲上新浪微博热搜
就算是腾讯微博这样量级的产品，如果没有把用户真正的留下来，也会遭遇失败，更何况那些流量捉襟见肘小公司的产品呢！
用户怎样才算在产品中留下来了？通过绘制用户留存曲线来记录留存情况。就是把同一时期加入的用户放在一起，记录他们在接下来的一段时间里，是不是还在持续使用产品，有多大比例流失了，在什么时候流失了，了解用户随时间变化的留存情况。
2、绘制留存曲线
下面通过模拟某平台的数据，统计活跃用户、次日留存、7日、14日留存，以及通过留存访客/活跃用户，计算次日留存率、7日留存率……。
留存用户数
用户留存率
对比各条留存曲线
3、留存曲线的三种类型
下降型留存曲线，用户访问、使用产品后，随着时间推移，用户逐步流失，说明未达到PMF。
趋平型留存曲线，用户留存率在某一个位点保持平稳，说明产品达到了PMF。
微笑型留存曲线，跟趋平型留存曲线一样平稳后，但是不一样的是，以前流失的用户会再次回到产品中来。
4、如何改善留存曲线？
1） 用户分群
根据不同的特性，将用户划分为不同的群组，然后对比不同群体的留存曲线。
假如某个专注于互联网职业技能提升的App，发现30岁以上的学员流失严重。于是通过年龄分群，将30岁以上划分为30~35岁，35岁以上两个群体，结果30~35岁这群用户的流失情况比较稳定，而35岁以上的人群流失特别严重。
接着按用户行为分群，分析35岁以上这群人在离开产品前有过哪些操作，假设他们在App里进行过课程的搜索，搜索的关键字包括：公司管理、股权架构、团队搭建……。
从年龄跟搜索的内容，最后就可以大概判断出这群流失的用户他们要么是公司中高层，要么是在自己创业。他们流失的原因很可能是平台上的课程不能满足他们的需求。如果留住这群用户，就需要开发上线一些针对他们的课程。
除了按年龄、用户行为分群外，还可以根据这些属性划分：性别、地区、设备类型……。
也可以根据用户在产品中的操作行为来划分，比如：喜好、浏览时长、点赞、评论、转发、等级、下单金额……。
通过观察不同群体的留存情况，从中发现提升留存的线索，然后做出改进，从而提升留存。
2）功能留存矩阵
以功能留存率和活跃用户占比组成矩阵，分析有多个功能的产品，不同功能的留存情况，和使用人数在总用户中的占比是否达到预期。
期望的结果是功能留存率高、活跃用户占比高。对于未达到预期的，需要做出相应的调整，对公司下一步的工作重心，以及资源分配等，都能起到指示的作用。
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