（3）留存数据：活跃留存与关键行为留存
留存率 ， 往往用来衡量产品的核心价值 。 并且总会和新增关联在一起去衡量整体流量池的存量 。 如果留存率很高 ， 即使新增率很低 ， 依然能维持很大的存量用户群 。 反之 ， 留存率低 ， 新增率高 。 那长期看 ， 很难保持持续的存量用户群 。
活跃留存分次日 ， 三日 ， 七日 ， 月的单位 。 具体以哪个为主 ， 取决于绝大部分用户的生命周期 ， 如果本身产品是个高频刚需行为 ， 那么短周期留存会很高 ， 因此适宜观测长期留存 ， 去衡量产品质量 ， 及用户体验 。
如红极一时的脸萌 ， 在短时间内汇集了大量的用户 ， 如果只看次日留存 ， 那在那段时间的次日留存 ， 应该会处于很高水平 。 如果将时间拉长 ， 观察次周留存 ， 也许就能看出一些问题 。 产品提供的价值可持续性越强 ， 往往用户粘性越高 ， 长期留存就会越高 。 因为培养了用户习惯 ， 用户也会乐于去长期保持习惯 。
另外一种是关键行为留存 。 如果拿活跃留存率、注册留存率、或有更深入行为用户的留存率做比较 ， 我们会发现 ， 往往用户行为越深入 ， 越接近核心功能 ， 留存会越高 。 从用户角度叙述即 ， 用户越深入使用产品 ， 就越能感受到产品价值 ， 就越大概率第二天甚至第二周回来继续用它 。
因此 ， 如果我们想确定哪种行为 ， 哪种用户是我们想持续拓展的用户群 ， 不妨将他们的画像和留存率做个交叉 ， 即能发现什么样的用户他们的留存率更高 ， 我们将其他用户尽可能转化成这样的用户 ， 就能明显提高留存率了 。
影响指标变化的因素作为产品经理 ， 需要每天持续观察数据指标 ， 以此做出正确决策或思考优化方向 。 如果某一天数据突然发生异常波动 ， 那就需要立刻确定波动原因 ， 从而去解决问题 ， 使数据回归正常 。 经过这么长时间和数据打交道 ， 总结了以下几点：
（1）渠道调整
各渠道的投放分配 ， 流量占比一旦发生调整 ， 便有可能影响整体的数据指标 。 高质量渠道缩量 ， 低质量渠道扩量 ， 都会拉低整体数据指标 。 因此在关注整体数据变化时 ， 要同步关注渠道数据变化 ， 也要及时跟进市场的计划同步 。 便于第一时间确认指标变化原因 。
另一方面 ， 如果有品牌投放或广告投放 ， 要注意投放的素材发生变化 ， 会带来新增用户群的画像变化 。 也会影响到用户质量与匹配度 ， 从而影响到整体数据指标
（2）用户画像变化
不同用户画像在产品上表现的行为特性不同 ， 因此要善于拆分用户画像或交叉用户画像去对比数据 。 比如寒暑假 ， 往往会带来学生流量的增加 。 学生流量的特点和上班族的特点一定存在某些差异 ， 那么从数据指标上看 ， 每当寒暑假的时候 ， 数据指标都会发生一些趋势变化 。 因此需要提前了解不同画像的行为特性 ， 并且在关键时间点 ， 监控不同用户群的占比变化 。
（3）功能变化
每一次迭代发版 ， 很容易造成数据指标的波动 。 因为存在新老版交替 ， 用户行为数据的迁移和重叠 。 另一方面 。 功能改动越大 ， 影响面就越大 ， 有可能产生连带效应 。 即更改的虽然是这个页面 ， 但实际会影响到多个页面 。
比如：我虽然更改了列表的排序策略 ， 但通过数据 ， 会发现 ， 除了列表CTR发生了变化 ， 列表的下一级页面转化率也会变化 。 这是因为 ， 当列表的结果因排序变得不精准 ， 那进入下一级页面依然会受此影响 ， 变得不精准 ， 从而造成持续的流失 。 从用户角度解释 ， 即用户的决策会受到持续影响 。
【3种指标及3个影响因素 数据分析常见指标及影响因素是什么】今天先聊到这儿 ， 有时虽然会被数据波动虐的不行 ， 但当经过各种原因排查 ， 最终确定问题根源时 ， 那种串联逻辑后形成的完整分析思路 ， 是我最大的收获 。 希望你也有此收获~
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