工作积累⑥——从留存下降看小红书的精细化运营

工作总结系列目录：

工作总结③——数据分析师到底该如何分析？

工作积累⑦——从新零售和漏斗模型解读亚马逊增长策略

工作积累⑧——从星巴克送外卖看新零售的线下战争

工作积累⑨——从丁香医生增长看地推的重要性

工作积累10——推荐一本看过最好的数据分析的书

作为一枚数据分析师，除了在技术上不断精进之外，更需要培养敏锐的业务嗅觉，能真正将技术运用于业务，实现业务的增长。因此，平时除了看各种技术博客之外，也会关注大量基于业务的数据分析文章，比如公众号《增长官》，数据分析网等，见贤思齐也。后续几篇我会将增长官上的精华文章的系统框架整理给大家，希望能够有所助益~~

本篇是我在增长官看的第一篇，也是我认为写得最好的一篇，现在不知道为什么下架了，有点遗憾，幸好我之前有所整理，感谢自己做笔记的习惯！

一、小红书的新用户留存下降

通过AARRR模型（激活，活跃，留存，付费和分享）来看，留存就是其中很关键的一环，随着竞争越来越白热化，流量也越来越贵，留存因此变得越来越重要。因此留存下降是一个非常严峻的问题，必须要认真对待

二、分析角度

1、是否所有新用户的留存都下降？

从不同的渠道看——发现信息流渠道的用户留存率较低

2、这批用户有什么特征？

从年龄，性别，职业，用户行为等——发现都是低领（低于18岁），看过一篇就走，留存极差

3、如何进行假设？

低领用户可能在上初高中，不能带手机，周末才能玩

4、如何进行验证？

这批用户在周末的留存会反弹——结果，并没有，因此假设不成立

同时将用户年龄按学龄分，发现高中与大盘留存无异，问题出在15岁以下的小学和初中——做法：拉出低龄用户的拉新渠道分布，其中百度SEM和广点通占比达60%——将这两个渠道进行更为严格的年龄定向，同时不再给15岁以下用户投放广告，节约成本

5、假设失败后，该如何寻找真实的原因？

① 这批用户来小红书主要的目的是啥？我们是否能满足他们的需求？

前者可以通过用户访谈和不同年龄用户的搜索行为画像来看

后者可以看用户对搜索结果的满意度来看，比如对搜索结果的点击率，哪些搜索高频词点击率却非常低的，就是没有满足的需求

② 当被动接受时，我们给新用户推荐的Feed流是否是他们想看到的内容？

比如基于新用户首次注册时选择标签的分布情况，看是否多样化，是否符合长尾分布；

再看内容丰满度，分发匹配度来对比分析内容的曝光度和用户的喜好度是否重合？

三、分析结论

1、新注册用户标签不够多样化，不能满足新用户的需求。在标签选取上优化算法，找到更具区分度的标签

2、内容层面上，低龄用户关注的类目（简笔画，动漫等）内容较少，建议运营重点引进这方面的内容

3、流量分配要更精细化，即使同一品类，在不同的年龄段，也需要不同的分发策略

四、个人总结

1、假设 + 验证这条思路之前有所欠缺，遇到问题应该进行大胆的假设，再想办法验证

2、通过用户的行为来寻找原因， 这时不再仅局限于这批留存低的用户，而是所有年龄段的用户，将范围扩大后，能够将问题研究得更深入透彻。有时候分析问题需下钻，有时候需却需要往上提升。

系统框架如下：