Cohort Retention：如何定義？怎麼看好壞？4 種自欺欺人陷阱 & 5 種改善留存率的方法

最近在研究 Clarymind 的留存率，而恰巧 YC 最近一支影片談 Cohort Retention，是我看過最清楚、最好懂也最實用的教學。

中文似乎並沒有太多資源；即使是英文，要不是太簡略，就是有太多工具介紹（這類文章大多都是分析工具公司寫的）。

​Cohort Retention 是軟體服務重要的指標，意思是把用戶分群後，看不同群組的留存率。

我還沒有看到統一好懂的中文翻譯，或許可翻成「群組留存率」。以下大部分內容來自這支影片，也加上一點點自己的經驗。

背景介紹

這支影片的講者 David Lieb 是 Bump 的創辦人（2009 年 YC 團隊）。

Bump 是最早達到一億用戶的 app 之一，功能是兩支手機碰一下，就能交換聯絡資訊和相片。

但儘管 Bump 使用者很多，卻並不成功。2014 年被 Google 收購後，關閉既有服務，團隊則加入 Google Photos。

David Lieb 同時具有新創與大企業 PM 背景，難怪解釋 Cohort Retention 如此清晰。影片中他也多次以 Bump 和 Google Photos 為例子。

為什麼要看留存率？

YC 的 slogan 是 Make Something People Want（做有人想要的東西）。

但我們怎麼知道，自己真的做了有人想要的東西？答案就是留存率。如果有部分人一直用，那表示你成功做了他們要的東西。

為什麼要分群？

將用戶依照不同特性分群，而非把全部混在一起看，才能得出有意義的資訊。

例如：哪種人會留下來、哪種人不會？不同時間，產品的留存率是否有差異？（留存率隨時間上升，意味著產品正在變好；反之則可能是某個功能或 bug，導致大量的用戶流失。）

如何定義 Cohort Retention

三大重點：

1️⃣ 用哪一個標籤分群？

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最常見的是不同時間點的新用戶。例如在不同週或月註冊。
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當然，也可以用不同國家、獲客管道（朋友介紹、搜尋、廣告）、使用的裝置等標籤分群。
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在 Clarymind，我們首先用「每週新用戶」來分群。因為我們是以週為單位 release 產品，如此就能看出功能上線後是否帶來影響。

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2️⃣ 如何定義 Active User（活躍用戶）？
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哪個動作，可以被視為活躍用戶？最簡單的方式是「打開 app 或造訪網站後，用了某功能」。
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重點在於，這必須是「使用者從產品中獲得價值」的功能。David 舉例，如果是 Instagram，他可能會定義「瀏覽 3 則貼文」。
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為什麼是 3 則 ？因為可能有人打開 app 立刻關掉，但也會算瀏覽 1 則貼文。我們不希望這也被記錄成活躍用戶。
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這步的重點在於對自己誠實。如果選了太過簡單的行為（如：打開 app、點擊某頁面），留存率和活躍用戶數字，的確會變好看，但其實只是在自欺欺人。後面會談到更多自欺欺人的陷阱。

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3️⃣ 如何抓時間區間？
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定義一個你認為「用戶應該使用產品的頻率」。
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例如，社群媒體或娛樂類 app，應該看每日留存。工具型 app，可以看每週留存。如果是 Airbnb 這類旅遊服務，可能是每季或甚至每半年。
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這步也同樣要小心自欺欺人。時間區間拉長，留存數字自然會好看，但只是用戶悄悄流失而自己不知道。
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以 Clarymind 為例，我們的螢幕時間管理功能，可以讓人把分心的 app 鎖起來。
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而我們觀察「每日留存率」，因為合理而言，用戶會上鎖的 app 是本來高頻率用到的（如：社群媒體）。
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對於上鎖後就不再打開的用戶，雖然有部分可能是因為非常有效（太有效了），卻也可能納入一些來看看的人，實際只鎖了一個根本不會用到的 app。針對這樣的用戶，Clarymind 並沒有提供價值。

如何評估 Cohort Retention 好壞

一句話：重點是形狀，而不是絕對數字。
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也就是說，看留存率好壞的方法，是：
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✅ 有沒有趨平到某個留存率
❌ 而不是「第幾天有幾 % 的人留下來」
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把留存率的圖畫出來後，如果最後趨平，那就是好的留存率曲線。儘管只能留下一小部分的使用者，時間一長，這個數字仍然能累積、成長到很大。
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如果沒有，那表示時間一長，用戶都會走光。每個月都只是在獲取新用戶，去填補流失的用戶。這樣的產品會非常讓人心累。

這邊 David 以 Google Photos 舉例：留存率很快就下跌，但是會趨平於 20%~40%。
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儘管「我們有 80% 的用戶，用沒幾天就不用了」，這句話聽起來一點都不酷，但實際上這是一個好產品。因為只要撐得夠久，最終就有機會拿下全世界 20% 的使用者。
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而這也是事實：四年後 Google Photos 已經有超過十億的使用者。David 表示在產品上線後六週，他就知道這產品能留住人，給了自己很大的信心。
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（Clarymind 目前的留存率也是趨平到大約 20~40%，不同的群組表現不同。這確實給了我們一些信心。）

幾種自欺欺人的陷阱

以下四點是常見騙自己的方式，千萬不要踩到了（David 說自己犯過每一個錯）：

1️⃣ 不該把時間區間拉長
   

時間區間選得長一點，通常留存率曲線會比較平、也比較高。誰不希望讓自己好過點，也在投資人面前比較好看呢？
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David 舉 Bump 為例。原先他們看「每週留存」，但後來有個投資人會議，所以就改成看「每月留存」，後來甚至說服自己「好吧，每季留存也算合理吧？」
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David 自述，他們當然只是在騙自己。Bump 並不是每季才用一次的那種產品。

 
2️⃣ 不該用太容易達成的行為，來定義活躍用戶

例如：選「打開 app」這種太淺層的行為。
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除了避免自欺欺人，更重要的是：一旦將活躍用戶的定義訂得太過寬鬆，你會開始用一些奇技淫巧來「優化」這個數字。
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常見的奇技淫巧是「跳通知」。用戶看到紅點點，無意識點進去，然後立刻關掉。這種用戶不該被算作活躍用戶。
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David 舉例 Google+。年紀小於三十歲的人應該不知道這是什麼——Google+ 是 Google 為了跟 Facebook 競爭，而做出來的社群網站。
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當年 Google+ 團隊定義活躍用戶為「點去右上角看過通知」。但由於每個 Google 服務都被綁了同一個 navbar，這其實只不過是 Gmail 的用戶看信時，順手看一下那個紅點點是什麼而已，根本不是 Google+ 的活躍用戶。
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（Google+ 也在這美麗的謊言下，上線七年後關閉服務，從沒有真正流行過。）
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如何避免選擇「太簡單的行為」？David 建議，想像自己坐在用戶旁邊，看他用自家的產品。用戶做了哪一件事，你會覺得這就是你期望他使用的方式？

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3️⃣ 不該用「付費」行為，定義與追蹤活躍用戶

直覺上，付費似乎是好指標，畢竟這是公司存亡的最大重點。
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問題在於，付費是落後指標：使用者會先停止使用服務，然後才取消付款。
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如果想區分免費和付費用戶，不應該追蹤付費這個行為，而應該追蹤「付費且活躍用戶」的留存率。

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4️⃣ 不該看特定時間點的數字

 
如同前面提到的，絕對數字不重要。
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這是很常犯的錯誤。創辦人很愛看這個數字，認為自己「週留存率是 80%」應該很棒。
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事實是，如果每週流失 20% 的使用者，時間一長終究會全部流光。重點是「長時間而言，可以留下多少比例的用戶」。
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我們在 Clarymind 也犯過這個錯。坊間喊 Day1、Day7、Day30 Retention，其實都沒有多大意義，多半只是在自欺欺人。

如何改善留存率

1️⃣ 把產品做好一點

 
如：新的使用情境、減少延遲、簡化流程⋯⋯
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觀察方式，就是依照新用戶的加入時間，切分不同的群組，看留存率是否變平、變高。
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如果比較久遠的留存率曲線會掉到 0，而比較近的曲線則變平，那就表示產品正在變好。
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這點在 Clarymind 的數據上也能觀察到。產品剛剛上線的第二週，我們有一些比較嚴重的 crash 和流程錯誤，因此留存率明顯不佳。但在改進之後，就能看到留存率變高。

2️⃣ 獲取更好的用戶

有時候產品本身沒問題，但是瞄準了錯誤的用戶。
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David 以 Google Photos 為例，有段時間他們瞄準 Gen Z，但由於 Google Photo 主打人生回憶與懷舊，而 Gen Z 並沒有太多人生回憶，也不太可能看著兩年前的照片懷舊，所以留存率不高。​

 
3️⃣ 把群組切得更細

再次用國家、裝置等不同維度的標籤，把使用者切得更細。有時候會發現，某些細小群體的留存率很不錯，而某些則很糟糕。這可以讓你知道該怎麼改善產品，或者該瞄準特定受眾。

 
4️⃣ 改善 Onboarding

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有時候只要多幫用戶一把，讓他們一開始就搞懂產品怎麼用，就能改善留存率。
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David 表示，這很常被 B2B 產品忽略，花了大量時間在打磨產品，卻沒花心神想「怎麼教會用戶」——客戶過往的使用流程是什麼？你現在希望他們如何透過這款新產品改善？

 
5️⃣ 網路效應（Network Effect）

     
當愈多人使用，產品就愈有價值，就稱為網路效應。隨著網絡長大，某些群組的 Cohort Retention 會隨著時間變好。
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所以如果產品有網路效應，可以先思考如何讓既有用戶形成緊密的連結。（這塊主要是針對消費者產品 Consumer apps。）

什麼是「最棒的留存率」？

答案：不僅趨平，而且還往上。（如下圖，借用紅杉資本的圖。）

如果產品非常好，人們會愈用愈多，所以在幾個月過去後，留存率不僅沒掉，甚至還上升了。

另一張圖則是 Layer Cake Chart（如下面附圖）。如果上半部在成長、下半部有一層厚厚的舊用戶，這就是非常棒的圖。

溫馨提醒

 
1️⃣ 小心分析工具
   

有時分析工具背後的運算規則，不見得是你想要的。
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常見的錯誤包含：
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◼︎ 計算累積的 retention，而非把不同群組分乾淨
◼︎ 只追蹤使用者是否「在某日期前回來」，而非「在特定時間段回來」
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David 建議，自己手動記錄這些數字，用 Google Sheet 先畫張圖，跟分析工具比對確認無誤後，再改用分析工具看。

2️⃣ Cohort Retention 不用每天看，大概每一兩週看一次就好

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3️⃣ Talk to Users
   

Cohort Retention 不會告訴你要怎麼改產品，但會告訴你產品狀態是好是壞。
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而如果發現圖畫出來不好，該做的是去找用戶對話，弄清楚哪裡有問題。

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以上就是 YC 針對 Cohort Retention 的入門版介紹，相當建議軟體 PM 或創業者都看過一次影片。