留存指标：该用哪种留存率，怎么算

「我们的留存是 40%」可能对应五种不同的算法。本文列出几种真正不同的留存指标，用算例讲留存率怎么算，解释哪些统计口径会改变数字，并建议不同业务该看哪个指标。

留存指标衡量什么

留存指标衡量从某个起点之后，有多少人还在回来、还在付费。它回答订阅或复购业务里最重要的问题：价值能不能持续？获客和激活把人带进来，留存决定这些投入能不能累积起来。

麻烦在于「留存率」其实是好几种不同的算法。两个团队都说「留存 40%」，意思可能完全不同。选能回答你问题的那个指标，写清楚怎么算，口径不同的数字不要放在一起比。

几种留存指标对比

下表列出真正不同的几种留存指标，以及各自的公式和要回答的问题。很多文章还把 NPS、CSAT、生命周期价值列为留存指标，它们和留存有关，但并不衡量留存。

NPS、CSAT 和生命周期价值与留存有关，但不衡量留存。

留存率怎么算

某一期的客户留存率：

（期末客户数 − 本期新增客户数）÷ 期初客户数

算例：月初有 400 个付费客户，本月新增 60 个，月末 420 个。留存率 =（420 − 60）÷ 400 = 90%。这个月的流失率就是剩下的 10%：期初客户里走了 40 个。

产品里的用户留存则按同期群计算：取某一周注册的所有人（同期群），之后每周统计其中有多少人活跃。第 4 周留存 = 第 4 周活跃的同期群成员 ÷ 同期群人数。两种算法都可以用留存率计算器试一下。

读同期群表

同期群表一行一个同期群、一列一个周期。从三个方向读：

• 横着看一行：一个同期群随时间怎么衰减。曲线变平是好消息；一直往下掉，说明没有形成稳定的用户群。
• 竖着看一列：同样「年龄」时，新的同期群是否比老的留存更好。产品改动有没有效，就看这里。
• 看最新的斜线：每个同期群最近一期的数据，季节因素和故障会同时出现在所有人身上。

示例中，较新的同期群第 1、2 周留存更好，说明引导上的改动起了作用。最新同期群第 4 周是空的，因为那一周还没结束：未结束的周期必须显示为空而不是 0，否则最新的同期群看起来会像一场灾难。

会改变数字的统计口径

1. 恰好第 N 期，还是第 N 期及以后。「第 4 周回来」（有界）只算第 4 周活跃的人；「第 4 周或之后回来」（无界）把第 4 周没来、第 6 周又来的人也算上，曲线不会回升，而且总是更高。
2. 按个人对齐，还是按日历对齐。第 7 天可以指每个人起点之后的第 7 天，也可以指同期群的第 7 个日历日。注册分散在一周里时，按个人对齐更公平。
3. 什么算「回来」。任何活动，还是某个有价值的事件。按「任意页面浏览」算的留存总是更高，也更没意义。
4. 平均方式。各同期群的留存率要按同期群人数加权平均，否则一个小同期群就能让整体数字大起大落。

按业务模式选留存指标

• 订阅制 SaaS：每月看客户留存率和收入留存；每周看核心操作上的用户留存。
• 每天使用的 App：次日、7 日、30 日留存，加上 DAU/MAU。
• 电商：90 天或 180 天内的复购率；一年买两次的生意，看周留存没有意义。
• 内容和媒体：按日历周对齐的每周回访读者。

留存也取决于起点发生了什么。留存弱的时候，先查新手引导和功能采用，再去怪后面的体验。

TapCub 里的留存指标

TapCub 的留存分析可以设置可选的起始事件和回访事件（都不填就是任意活动），周期按天、周或月，以及三种模式：恰好第 N 期回来、第 N 期或之后任一期回来、每个人回来了几期。对齐方式默认按每个人自己的起点，也可以按日历周期。每行是一个同期群，显示人数以及每期的人数和比率；未结束的周期为空而不是 0，表格下方是按人数加权的平均值（见文档留存）。

旁边的生命周期视图把活跃的人按时间拆成新用户、回访用户和回流用户，有助于解释留存的变化。还可以按周期累计收入这类数值属性，得到每个同期群里留存用户的人均收入。

常见问题

什么是留存指标？

衡量从某个起点之后还有多少人在用或在付费的指标：客户留存率、N 日用户留存、收入留存和复购率。

留存率怎么算？

客户：（期末客户 − 本期新增客户）÷ 期初客户。用户：第 N 期活跃的同期群成员 ÷ 同期群人数。

留存率和流失率有什么区别？

对单一周期的客户来说，流失率加留存率大约等于 1（按客户数算）。对用户同期群来说两者不是简单的相反数，因为人可能跳过一期再回来。

留存率多少算好？

取决于业务模式和统计口径。先在同期群之间、和自己的过去比，再去和公开数据比。

为什么最新同期群的留存这么低？

通常是它后面的周期还没结束。未结束的周期应显示为空，而不是 0。

另见：用户状态分群。