对能，需要评估其价值，决定是否继续投入资源改进，或者考虑将其移除。 3. 根据功能现状分配资源和确定工作重点 功能留存矩阵还可以帮助我们更好地分配资源和确定工作重点。我们可以将更多资源投入到那些具有高潜力的功能上，比如例低的功能，通过优化这些功能可能会带来显著的整体留存率提升。 通过功能留存矩阵的分析，我们可以更精准地识别核心功能，优化资源分配，提升整体留存率。 04 案例：金融 APP 功能留存矩阵分析 1. 确定主要功能：储蓄、基金、社区、服务 为了更好地。
理解功能留存矩阵的应用，我们
以一个虚拟的金融类 APP 为例。这个 APP 有四个主要功能：储蓄功能、基金功能、社区功能和服务功能。 2. 计算矩阵坐标 1）功能使用用户占比计算 首先，我们需要计算每个功能的使用用户占活跃用户的比例。这个比例可以通过以下方式计算： 每月使用该功能的用户数 / 当月总活跃用户数 例如，如果有 10000 名活跃用户，其中 8000 名用户使用了储蓄功能，那么储蓄功能的使用比例就是 80%。 2）功能留存率计算 接下来，我们需要计算每个功能的留存率。在这个例子中，我们选择计算 3 个月的留存率。具体定义可能因功能而异： 对于储蓄功能，3 个月留存率可能指用户在首次使用后的第三个月是否仍在进行储蓄。
通过识别市场漏 ract数据 洞来发现增长机会。为了培养客户忠诚度，请优先了解并满足他们的需求。根据数据洞察做出增长战略决策。创建与目标人群建立联系并成功触达目标人群的活动。保持竞争优势需要不断创新。为了提高生产力，请投资于团队的发展。制定可持续有效增长的战略。
社区功能，可能指用户在首次使
用后的第三个月是否仍在登录 这可能会缩短信用记录的长度 并参与社区活动。 3. 绘制功能留存矩阵 有了这些数据，我们就可以绘制功能留存矩阵了。假设我们得到了以下数据： 储蓄功能：3 个月留存率 79%，月活占比 82% 基金功能：3 个月留存率 85%，月活占比 45% 社区功能：3 个月留存率 25%，月活占比 27% 服务功能：3 个月留存率 30%，月活占比 75% 我们可以将留存率作为横轴，活跃用户占比作为纵轴，在图上标出这四个功能的位置。
阵分析 基金功能：高留
存率，低使用比例，需重点提升 电话号码 mx 使用比例 基金功能的留存率最高，达到 85%，这表明它是一个非常高价值的功能。然而，它的使用比例只有相对较低。这意味着我们应该重点提升基金功能的使用比例，让更多用户发现并使。
用这个高价值功能储蓄功能：高留存率和高使用比例，需保持 储蓄功能的留存率和使用比例都很高，分别为 79% 和 82%。这表明储蓄是一个非常核心和基础的功能，我们需要继续保持其良好表现。 3）服务功能：高使用比例，低留存率，需分析原因 服务功能的使用比例很高（75%），但留存率较低（30%）。这可能意味着很多用户只使用了一次就没有再使用。我们需要进一步分析原因，可能是用户没有发现这个功能的长期价值，或者功能本身存在一些问题。 4）社区功能：低使用比例和低留存率，需考虑改善或取消 社区功能的使用比例。
和留存率都很低我们需要认真评
估这个功能，决定是否有改善的空间。如果经过努力仍无法提升其表现，可能需要考虑是否继续保留这个功能。 通过这样的分析，我们可以得到针对不同功能的具体优化方向，从而制定更有针对性的策略来提升整体留存率。 05 功能留存矩阵的变种 1. 新用户功能使用留存矩阵 1）矩阵定义和作用 新用户功能使用留存矩阵是功能留存矩阵的一个重要变种。这个矩阵专门针对新用户群体，帮助我们了解不同功能在新用户中的表现。 在这个矩阵中： 纵轴代表新用户在注册后一定时间内（例如 7 天或 30 天）使用某个功能的比。
例这个指标反映了功能在新用户
群体中的流行程度和上手难易度。 横轴代表新用户使用该功能后的留存率（例如 3 个月留存率）。这个指标反映了功。
能对新用户的长期吸引力
通过这个矩阵，我们可以清楚地看到哪些功能最容易吸引新用户，以及哪些功能能够有效地留住新用户。 2）与常规功能留存矩阵的区别 新用户功能使用留存矩阵与常规功能留存矩阵的主要区别在于关注群体的不同。常规矩阵关注所有用户，而新用户矩阵专注于新注册用户。这种区别可能会带来一些有趣的发现。 功能留存矩阵是产品优化的指南针，它指引我们找到留存的关键，优化的方向，以及资源分配的重点。通过对比新用户。
矩阵和常规矩阵，我们可能会发
现一些功能在新用户中表现出色，但在整体用户群中表现平平，或者相反。 这些差异可以帮助我们更好地理解用户行为的变化，从而制定更精准的产品策略。 例如，我们可能会发现城市服务和社区功能在新用户中的使用比例很高，但在整体用户群中的使用比例较低。这可能意味着这些功能对新用户有吸引力，但未能保持长期。
价值。针对这种情况，我们可以深入研究原因，尝试提高这些功能的长期价值，从而提升整体留存率。 2. 功能占比与参与度矩阵 1）矩阵定义和作用 功能占比与参与度矩阵是另一种有用的分析工具。在这个矩阵中： 纵轴代表使用某个功能的用户占所有活跃用户的比例。 横轴代表用户每月平均使用该功能的天数。 这个矩阵帮助我们从另一个角度理解用户行为，特别是用户对不同功能的参与度。 2）分析方法和应用 通过这个矩阵，我们可以清楚地看到不同功能的使用强度。例如： 储蓄功能可能显示出较高的使用天数，表明用户经常使用这个功能。
