阶层分析：理解应用用户的战略方法

作为一名移动应用营销人员或开发者，你在构建和增长一个成功的应用时会面临许多挑战。你需要不断努力提升用户留存率、减少流失，并深入了解用户行为。可问题是：你如何追踪所有这些环节？你如何有效地细分用户？你又如何预测用户可能何时流失，并在他们流失之前进行干预？

事实上，当缺少清晰的界限来划分用户群体时，**阶层分析（Cohort Analysis）**就派上了用场。它是一种有效的工具，可以根据共同的行为、活动，甚至用户首次被你的应用吸引的时间，将用户进行分组。通过阶层分析，你能够更好地理解为什么有些用户会留下，而另一些会流失，并基于这些洞察采取措施，在一开始就提升留存率和互动度。

据 Business of Apps 报道，77% 的用户会在下载后的前三天就卸载应用。这意味着，如果你希望建立长期价值，那么在早期阶段掌握用户留存和流失预测的知识是至关重要的。阶层分析能帮助你牢记这些趋势，合理细分用户，并采取措施在流失发生之前加以预防。

Apptrove 是执行阶层分析的最简单方式，因为它能够帮助你跨设备、跨趋势地监控用户行为，并预测哪些用户最有可能流失。借助 Apptrove 提供的测量能力，你的阶层分析结果将基于实时数据，从而帮助你优化营销和用户互动策略，使其尽可能高效。

继续阅读，了解阶层分析如何将你的应用提升到一个新水平，以及 Apptrove 如何让你的分析更简化、更智能、更高效。

什么是阶层分析？理解其在移动营销中的作用

阶层分析可以根据应用的首次使用时间、用户的参与模式以及来源对用户进行分组。借助阶层数据，你可以发现一些规律，从而帮助你提升用户留存率，并更好地利用参与策略。

Apptrove 可以成为你的移动测量伙伴，在收集此类数据时发挥关键作用。Apptrove 还具备实时跟踪能力，这意味着你能够获得关于用户群体所有触点的可靠、完整数据，从而确保你的分析符合实际情况。这将使你能够快速发现趋势，并在用户流失之前进行必要的调整。

Apptrove 将为你提供更深入的用户获取渠道、行为和参与情况的洞察，从而推动更高效的应用增长策略。

什么是阶层（Cohort）？

在移动应用的语境中，阶层（Cohort） 本质上是指在特定时间段内共享某个共同事件或行为的一组用户。比如：

• 在 2025 年 1 月下载应用的用户。
  
• 在首次会话中完成引导流程的用户。
  
• 第一次使用某个特定功能（如应用内商店或消息系统）的用户。
  

当你以这种方式对用户进行细分时，就能更好地理解不同类型用户在你的应用中的行为模式。举个例子，你可能会发现：通过某个特定推广策略下载应用的用户，比通过自然搜索发现应用的用户更有可能长期留存。

阶层分析 vs. 常规分析

要了解阶层分析的价值，我们需要将其与更常见的通用分析方式进行比较。应用的一般分析通常会为你提供高层级的数据，包括：

• 日活跃用户数（DAU）
  
• 月活跃用户数（MAU）
  
• 会话时长
  
• 跳出率
  

这些指标有助于跟踪应用的整体表现，但它们并不能告诉你用户在一段时间内的行为变化。而这正是阶层分析能够深入挖掘的地方。例如：

• 你可能会注意到，2025 年 1 月注册的用户比 2025 年 3 月注册的用户更频繁地回访应用。
  
• 你可能会发现，在引导流程中观看过应用内教程的用户，会比跳过教程的用户在应用中停留更久。
  

这种深入的理解让你能够监测趋势的发展、预测用户行为，并最终基于真实数据创造更佳的用户体验。

研究表明：用户留存率仅提升 5%，就能使企业收入增长 25% 到 95%。这正是阶层分析对应用可持续增长至关重要的原因。

阶层分析如何帮助提升用户留存

在用户留存方面，阶层分析展现了极高的价值。考虑到各大应用商店中应用数量庞大，留存率几乎是所有应用面临的最大挑战之一。用户往往愿意下载应用、安装、试用一两次，然后就将其遗忘。通过阶层分析，你可以更深入地理解为什么某些阶层用户更可能长期使用你的应用，而另一些用户则会停止使用。

举个例子，阶层留存率能够让你知道哪些用户群体在使用的第一周、一个月，甚至一年之后仍然保持活跃。比如：

• 你可能会发现，完成了某个引导活动（如观看教程或体验某项功能）的用户，留存率比其他用户更高。
  
• 你可能会意识到，最初通过某个营销活动（例如短期促销或分享活动）尝试应用的用户，会以更高的频率继续使用你的应用。
  

通过监测这些数据，你能够基于观察结果而不是猜测来制定最佳的留存策略。假设你已经知道完成引导流程的用户更有可能保持活跃，那么你就可以选择去优化引导体验，并进一步提升用户完成引导的比例。

阶层留存分析：深入解读

阶层留存分析可以帮助你理解用户在一段时间内会在应用中停留多久。通过按阶层拆分留存率，你能够识别出每个用户群体在不同时间节点（如第 1 天、第 7 天、第 30 天）仍然活跃的百分比。由此，你可以判断你的应用是否具备在长期内保持用户活跃的能力，或者是否存在某些阶层用户很快就流失的情况。

举个例子，一款移动游戏应用可能显示：在 2025 年 1 月下载应用的用户，在第一个月内的活跃时间比 2025 年 3 月下载的用户更长。这可能意味着最近的获客方式存在问题，或者反映了功能或营销活动的变化对用户留存造成了影响。借助这些信息，开发者就可以针对 3 月份的新用户采取行动，例如提供更好的游戏体验，或者调整营销策略，以重新激活他们。

如何利用阶层分析优化应用体验

在应用中研究用户阶层后，你可以开始针对不同阶层的具体需求定制化策略。比如：

• 阶层 1（2025 年 1 月）：用户更倾向于展示应用的社交功能，例如与好友聊天或在社区板块发帖。
  
• 阶层 2（2025 年 2 月）：用户更倾向于展示购物功能，因为我们观察到他们经常在应用内购买。
  

这些信息让你能够根据不同阶层群体来定向提升用户参与度。

• 对于 阶层 1，如果他们主要表现出社交活动，你可以设置基于社交行为的互动激励——比如推出一个奖励活动，鼓励用户分享应用内的信息，或与好友互动。
  
• 对于 阶层 2，既然他们积极参与购物功能，你可以考虑提供一些应用内的优惠，例如专属折扣，或为他们解锁某些频繁购物者无法享有的特殊权益。
  

此外，你还可以利用阶层分析进行流失预测，帮助识别用户在哪些环节正在流失。比如：如果你发现 阶层 1 的用户主要在停止社交互动之后开始流失，那么你就可以创建一些再参与活动，针对这些用户进行召回，向他们告知新的社交功能或平台更新。这样，你可以在用户彻底离开应用之前重新吸引他们。

移动应用引导中的阶层分析：从第一天起保持用户参与

完善的用户引导对提升用户留存至关重要。许多用户在下载应用后，只在首次会话中使用一次便会流失。而通过对引导阶段的阶层分析，你可以揭示用户在引导过程中的使用模式（例如，引导是否带来了更高的留存率）。

举个例子，你可能会发现：完成了引导流程的用户（如观看教程或完成个人资料设置），相比跳过引导的用户，拥有更高的留存率。掌握了这些信息后，你就能确保应用的引导体验足够有吸引力、清晰易懂、操作简便。通过基于这些洞察不断优化和调整用户引导，你能够为每一位新用户提供最佳的起步体验，从而大大提高他们继续使用应用的可能性。

为什么阶层分析对移动应用至关重要：提升留存与参与 

用户留存与参与度最终决定了应用的长期成功。如果你对用户的行为一无所知，就等于在黑暗中运营。阶层分析能够改变这一点，它让你更好地追踪特定的用户行为，并在用户与应用交互时及时调整应用体验。

Apptrove 确保你所进行的阶层分析基于准确的实时数据。作为你的移动测量伙伴，Apptrove 提供所需的基础设施和数据工具，帮助你追踪那些真正促成用户留存和参与的行为，从而更有效地定位用户，提升他们在应用中的整体体验。

阶层分析在移动应用中的力量

大多数应用分析产品都能让你了解用户行为，但它们并不总是能为你提供跨用户群体的独特洞察。通过 阶层分析（Cohort Analysis），你可以将用户细分为更明确的群体，依据包括：

• 使用时间（如安装或注册的月份）
  
• 与应用的首次互动（如首次购买、首次完成引导流程）
  
• 获取渠道（如自然流量、付费投放、推荐）
  
• 应用内行为（如功能使用情况）
  

这种方法让你超越了简单的指标（如 DAU、MAU），从而识别出哪些用户群体更加粘性强、长期持续活跃。于是，你不再只是问：“有多少人在使用我的应用？”，而是能进一步追问：“哪些类型的用户会留下来？为什么？”

通过阶层分析理解留存

用户留存可以说是应用成功最重要的指标。拥有一小群忠诚且活跃的用户，比拥有大量一次性用户更有价值。事实上，仅有 32% 的用户在下载后会回到应用 11 次或以上，这突显了持续保持用户参与的难度。

阶层分析让你能够在时间维度上追踪用户留存率，并将其拆分为更小的时间窗口（如第 1 天、第 7 天、第 30 天）。这些数据揭示了哪些用户群体更可能在首次使用后长期继续使用你的应用。

举个例子，假设你的应用有三个不同的阶层，依据他们首次安装应用的时间：

• 阶层 1：2025 年 1 月安装应用的用户
  
• 阶层 2：2025 年 2 月安装应用的用户
  
• 阶层 3：2025 年 3 月安装应用的用户
  

通过阶层分析，你可以追踪这些群体随时间的表现：

• 阶层 1 在第 7 天和第 30 天的留存率可能比阶层 3 更高。
  
• 而阶层 3 可能在第 7 天出现明显的留存下降。
  

通过对比这些留存率，你可以精准定位不同阶层之间的差异——无论是源于用户体验的变化、营销策略的调整，还是外部因素。最终，你可以基于数据做出决策，提升新用户群体的留存表现。

阶层分析如何推动应用参与度

应用参与度不仅仅是关于留存率。真正的核心在于让用户长期使用应用，对新功能保持期待，并持续对应用保持忠诚。通过研究应用参与度的用户阶层，你能够分析不同用户群体的具体行为，以及他们是如何使用关键功能的。

举个例子，我们可以设想一个带有社交元素的虚拟应用，用户可以定期发布动态或分享内容，并根据自己的帖子与好友互动。通过阶层分析，你可能会观察到：在使用的第一周至少使用过一次社交功能的用户群体，其长期参与度明显高于其他用户群体。 这一发现非常重要，因为它证明了社交功能确实是推动长期健康用户参与度的关键因素。

这样一来，你就能更加明确地知道：必须重视社交功能，并确保现有和未来用户都能获得积极的社交体验。同时，你还可以进一步激励用户去参与社交活动，例如给予奖励，或通过适度的游戏化设计来提升体验（比如“回复 3 个社交互动即可解锁奖励”）。

通过阶层分析预测用户流失

在长期用户留存方面，流失 可能是移动应用成功的最大威胁。幸运的是，利用阶层分析进行流失预测，可以帮助你追踪模式并识别用户可能离开的早期信号。

阶层分析中的流失预测涉及对不同用户群体的行为模式进行研究。例如：

• 那些在第一周频繁使用应用、但此后再也没有打开过应用的用户，很可能面临流失风险。
  
• 相反，你可能会发现某个经验丰富的用户群体（如完成了某个应用内任务，例如注册活动）的生命周期更长。
  

一旦你理解了这些模式，就可以采取措施来降低他们的流失风险。比如，你可以通过提供优惠、提醒他们尚未使用的功能，或发送个性化推送通知等方式来重新吸引这些高风险用户回到应用中。

基于阶层洞察的用户体验个性化

阶层分析最有价值的作用之一，就是能够根据用户行为创造更个性化的体验。由于阶层是由相似的行为或共同特征定义的，因此你可以针对应用中的每个群体，定制化内容、功能和营销策略。

例如：

• 阶层 1：通过付费广告活动进入的用户，通常会对促销活动反应积极。你可以向他们推广限时折扣或特别优惠，以鼓励他们进行应用内购买。
  
• 阶层 2：通过自然搜索进入，并高度参与应用社交功能的用户，更倾向于内容驱动型的营销。你可以为他们推送个性化通知，或在社区中提供专属内容。
  

通过理解每个阶层的行为细微差别，你能够创造更契合的用户体验，使他们持续保持参与度，并最终提升留存率和整体互动。

通过阶层分析改进营销活动

在传统营销中，无效的营销活动往往以同样的方式面向所有用户。然而在移动应用领域，无效的营销通常忽视了一个事实：用户在需求、动机、行为和偏好方面并不相同。阶层分析可以帮助你激活营销活动，从而基于用户特征制定个性化的营销方案。

举个例子：

• 阶层 A：最初因网红营销活动而使用应用的用户，更可能对网红相关内容、促销服务（如折扣）或推荐奖励反应积极。
  
• 阶层 B：通过电子邮件营销下载应用的用户，更倾向于获取产品更新，或者希望看到应用内容方面的价值，例如使用技巧或新功能的相关资讯。
  

通过运用阶层分析来指导用户获取，你可以根据用户洞察来细分目标群体，并仅针对他们的需求推送匹配的营销信息，从而提高营销活动的成功率。

为什么阶层分析对移动应用增长至关重要

移动应用的增长并非一蹴而就，它需要深入理解用户，并不断优化体验以满足他们的需求。阶层分析正是帮助你实现这一目标的工具。

凭借追踪用户留存、分析用户参与度以及预测流失的能力，阶层分析能在应用生命周期的各个阶段帮助你做出更明智的决策。无论是优化引导流程、改进应用功能，还是设计营销活动，阶层分析都能为你提供所需的数据，以便优化和推动应用增长。

通过聚焦不同用户阶层的需求，你能够更好地打造一款不仅能吸引用户，还能让他们不断回归使用的应用。

阶层分析对留存与流失预测的影响

随着应用市场的日益拥挤，让用户保持活跃已经成为当今移动应用开发中最具挑战性的任务之一。许多新用户会下载你的应用，短暂使用后便卸载，再也不回来！

阶层分析是一种有效的方法，可以帮助你了解不同用户群体在一段时间内如何与应用互动，从而更准确地评估应用的用户留存情况，并通过数据驱动的决策来改善留存、减少流失。

通过分析阶层数据，你可以判断哪些用户可能会离开（即流失）以及他们离开的原因，从而采取更合理、更具针对性的应对措施。

在本节中，我们将进一步探讨阶层分析在留存和流失预测中的应用。具体来说，我们将讨论如何对用户进行分群，不仅能观察应用的留存表现，还能提前回答两个关键问题：用户可能何时离开？你又该如何让他们不断回归？

阶层留存分析：理解用户留存的重要性

在衡量应用表现时，用户留存率 是最重要的指标之一。那些能够长期持续与应用互动的用户，远比只使用过一两次的用户更有价值。他们不仅能带来稳定的收入，还可能成为应用的倡导者，帮助你向新用户传播口碑。

阶层留存分析 能够帮助你追踪特定用户群体在一段时间内的行为表现。通过比较不同阶层的留存率（例如，2025 年 1 月安装应用的用户 vs. 2025 年 3 月安装应用的用户），你可以识别出哪些群体更有可能继续使用应用，哪些群体则可能很快流失。

留存率的追踪对于理解应用的用户参与度表现至关重要。通过监控用户在应用中的活跃时长（如第 1 天、第 7 天或第 30 天），你可以识别出哪些用户群体存在流失风险。

以下是一个阶层留存分析的示例：

• 阶层 1：2025 年 1 月安装应用的用户
  
• 阶层 2：2025 年 2 月安装应用的用户
  
• 阶层 3：2025 年 3 月安装应用的用户
  

如果你发现 阶层 1 在 30 天后的留存率为 75%，而 阶层 3 在同一时期的留存率仅为 30%，那么很明显在 1 月和 3 月之间出现了变化。可能是 2 月引入的新功能未能打动用户，或者 3 月的营销活动效果不佳。

通过识别哪些因素影响了留存，你就能对应用的设计或营销策略进行调整，从而改善新用户群体的留存表现。

阶层分析如何用于流失预测

虽然阶层留存分析能为你提供用户在一段时间内的行为快照，但流失预测的阶层分析则能够让你提前预测用户可能何时会离开应用。流失是移动应用面临的最大挑战之一，而在用户彻底停止使用之前识别出流失风险用户往往十分困难。

通过阶层分析进行流失预测的原理，是追踪不同用户群体在时间维度上的行为表现，并识别那些表明用户可能即将停止使用应用的模式。可能预示即将流失的一些行为包括：

• 参与度下降：如果用户打开应用的频率减少，他们可能正处于放弃边缘。
  
• 缺乏互动：停止使用核心功能的用户（如不再购买、不再进行社交分享等）存在较高的流失风险。
  
• 长时间不活跃：在一定天数（如 7 天或 30 天）内未打开应用的用户，是最典型的流失候选者。
  

通过分析这些行为模式，你可以在用户真正流失之前预测他们的风险。例如，如果你发现第一周停止使用应用的用户，往往会在第 30 天彻底流失，那么你就可以提前采取主动措施来防止这种情况发生。

阶层分析还可以帮助你识别与流失最密切相关的用户行为。例如：

• 未完成引导的用户：那些在最初几天内未完成引导流程的用户，更容易出现流失。
  
• 不活跃用户：那些最初高度活跃，但随后数日内未再打开应用的用户，流失风险更高。
  

通过及早识别这些因素，你就可以制定防止流失的策略，例如：发送推送通知提醒用户回归、提供个性化激励，或推出新功能来重新点燃用户的兴趣。

如何利用阶层分析重新激活流失用户

一旦你识别出有流失风险的用户，下一步就是采取行动。通过阶层分析进行流失预测，不仅能帮助你预测哪些用户可能会离开，还能让你主动采取措施将他们重新吸引回来。

例如：

• 发送个性化推送通知：如果你发现 阶层 2（2025 年 2 月安装应用的用户）在第一个月后出现流失，可以向他们发送个性化的推送通知，提供特别优惠或告知新功能更新。
  
• 提供回访激励：对于过去 7 天未使用应用的用户，可以提供限时奖励以鼓励他们回归（如应用内积分、折扣或额外功能）。
  
• 功能驱动的再参与：如果用户因为不了解某些功能（如新的消息系统或社交功能）而流失，你可以在营销材料中突出这些功能，并提供使用引导来促进 adoption。
  

通过针对高风险阶层用户提供个性化信息和定制化激励，你可以显著提高他们在完全流失前回归的可能性。

利用阶层分析优化引导与用户参与

阶层分析同样有助于优化用户引导体验和整体参与策略。那些无法快速理解应用核心功能或无法立刻感受到价值的新用户，通常有很高的流失风险。通过使用阶层分析，你可以追踪不同用户群体在引导流程中的表现，并识别用户在哪些环节出现了流失。

例如：

• 阶层 1（1 月份） 的引导完成率可能高达 90%，而 阶层 2（3 月份） 的完成率仅为 60%。这表明引导流程中可能出现了变化，或者不再像之前那样有效地吸引用户。
  

通过审查这些阶层的反馈，并分析用户在引导过程中的互动方式，你可以优化引导体验，提升完成率。这不仅会直接影响用户留存率，还能有效降低流失率。

利用阶层分析制定长期流失应对策略

要在长期内应对用户流失，可以利用阶层分析来评估新功能和更新的有效性。通过比较不同用户阶层对应用变化的反应，你能够理解哪些因素能够推动长期参与，而哪些只是带来短期活跃的增长。

例如：

• 如果你发布的新功能在 阶层 1 中反响良好，但在 阶层 3 中并未引起共鸣，这可能表明不同类型的用户在功能采纳上存在差异。
  

通过持续分析新功能对特定阶层的影响，你可以优先优化那些能带来持续参与度的更新，从而在长期内减少用户流失。

此外，基于阶层分析的流失预测还能为你提供工具，不断微调留存策略，使你更容易发现模式，并在流失对业务产生实质性影响之前加以应对。

利用高级阶层分析制定战略性应用营销

高级阶层分析能够让你基于用户的行为模式、参与度和获客渠道来细分用户。通过对这些高级用户群体的分析，你可以设计出更具针对性的个性化营销策略，从而与特定用户群体产生更强共鸣。

作为移动测量伙伴，Apptrove 提供了进行此类分析所需的工具。Apptrove 的高级阶层跟踪功能让你能够实时监控不同用户群体的应用内行为，从而相应调整营销活动和信息传递。借助 Apptrove，你可以轻松识别最有价值、最可能持续参与应用的用户群体，确保你的营销工作始终与用户偏好保持一致。

通过将 Apptrove 的移动测量能力融入到阶层分析中，你可以确保应用的营销策略建立在准确且可执行的洞察之上，从而帮助你打造更具参与度和更成功的营销活动。

高级阶层分析：深入洞察用户行为

高级阶层分析不仅仅是追踪用户首次与应用互动的时间，它还能让你基于多种因素来细分用户群体，例如行为、人口统计特征、参与度和获客渠道。这种更精细的维度能够帮助你理解用户如何与应用互动，而不仅仅是他们何时开始使用。

例如：

• 你可以根据应用内行为来细分用户，比如经常进行应用内购买的用户，与主要只浏览内容的用户。
  
• 你还可以区分高参与度用户（频繁登录、使用关键功能）与低参与度用户（零散使用或未完成核心任务如引导流程）。
  

通过追踪这些行为并据此进行用户分群，你能够获得宝贵的洞察，了解哪些功能能推动参与，为什么某些用户会流失，以及如何针对不同类型用户优化应用体验。这些洞察还能帮助你优化营销策略并提升用户留存率。

举个例子，假设你有两个用户群体：

• 阶层 1：经常参与应用内促销或通知的用户
  
• 阶层 2：不与推送通知或应用内消息互动的用户
  

借助高级阶层分析，你可以观察每个群体对新营销活动的反应，从而获得具体数据，了解哪些因素能推动转化，以及哪些策略对不同用户群体最有效。

行为阶层分析：打造个性化用户体验

行为阶层分析是高级阶层分析中最强大的技术之一。通过追踪用户在应用内的实际行为（如购买、功能使用、会话时长），你可以根据用户的真实操作对其进行分群，而不仅仅是基于他们首次与应用互动的时间。

这种分析能够帮助你：

• 识别高价值用户：那些经常使用关键功能或在应用内消费更多的用户。
  
• 发现流失风险：最近停止与应用互动的用户，更有可能流失。
  
• 优化用户参与：针对低活跃用户推送个性化内容或优惠，提升他们的使用频率。
  

例如，假设你的应用是一款健身类应用。通过行为阶层分析，你可能会识别出这样两个群体：

• 一组用户每天都会登录并记录锻炼情况；
  
• 另一组用户虽然注册了，但仅打开过一两次应用。
  

通过分析这些行为，你可以为低活跃用户定制激励措施（如推送每日健身挑战通知或提供奖励），同时为高活跃用户提供专属内容（如独家训练计划或新挑战），以保持他们的积极性。

行为细分越精细，你的营销活动就能越有针对性。通过基于个人行为打造个性化体验，你能够与用户建立更紧密的联系，并提升他们在应用中的整体体验。

按获客渠道进行阶层细分：瞄准正确的受众

高级阶层分析最强大的作用之一，就是能够按照用户发现你应用的获客渠道来追踪他们的行为。用户是通过自然搜索找到应用的？还是通过网红或好友推荐的？亦或是通过付费广告活动下载的？

通过基于获客渠道对用户进行阶层细分，你可以深入洞察哪些渠道带来了最具参与度、最长期留存的用户。

例如，假设你有三个主要获客渠道：

• 渠道 A：付费广告（如 Facebook Ads）
  
• 渠道 B：自然搜索
  
• 渠道 C：推荐计划
  

通过分析来自每个渠道的阶层数据，你可以比较不同来源用户的行为模式。可能会发现：

• 来自 渠道 A（付费广告） 的用户在最初阶段参与度很高，但在前几次会话后很快流失。
  
• 来自 渠道 B（自然搜索） 的用户初始参与度可能较低，但长期留存率更高。
  
• 来自 渠道 C（推荐计划） 的用户则展现出很强的社交参与度，会主动分享内容并邀请好友加入。
  

这些洞察能够帮助你优化营销投入，重点关注那些能带来最有价值用户的渠道。比如，如果你发现推荐渠道的用户拥有更高的长期参与度，你就可以加大推荐活动的力度，吸引更多志同道合的用户。反之，如果付费广告的用户留不住，你就可以优化广告投放策略，或调整激励机制，吸引更忠诚的用户。

此外，基于获客渠道的细分还能帮助你为每个阶层创建更有针对性的消息内容，确保你的沟通能够直接切中用户的体验和动机。

利用阶层细分实现推送活动个性化

在推送活动中进行阶层细分，是提升用户参与度、降低流失率的最有效方式之一。通过根据用户的行为或特征向不同的阶层发送个性化消息，你能够传递更契合用户需求的内容，从而在更深层次上与用户产生共鸣。

例如，你可以针对以下群体进行定向推送：

• 不活跃用户：一周未打开应用的用户，可以收到提醒他们错过了什么的推送，并附带特别激励或功能推荐。
  
• 高价值用户：那些经常进行应用内购买的用户，可以推送专属优惠、忠诚度奖励或个性化推荐。
  
• 功能特定用户：如果你发布了新功能或更新，可以通过推送通知那些最有可能从中受益的用户，例如健身应用中经常记录特定训练或挑战的用户。
  

通过对用户群体进行细分，并基于应用内行为设计个性化推送活动，你可以显著提升推送通知的转化率和参与度，从而有效地把用户带回应用，并提升整体留存率。

实施高级阶层分析的工具

要想高效地实施高级阶层分析，你需要合适的工具。许多应用分析平台都能帮助你将数据分解为不同的用户群体并分析其行为，但关键是要选择最符合你需求的平台。

一些领先的高级阶层分析工具包括：

• Mixpanel：一款产品分析工具，可以根据用户行为对其进行细分，分析留存情况，并追踪特定事件。
  
• Amplitude：一款广受欢迎的阶层分析工具，能够基于用户行为对其分群，从而追踪长期参与度和流失情况。
  
• Google Analytics：虽然在深入的阶层分析方面不够强大，但仍可用于按获客渠道对用户进行细分，并衡量应用的参与度和留存率。
  

通过使用这些工具，你可以将用户群体的变化可视化并进行长期追踪，从而更容易识别趋势、分析用户行为，并基于真实数据优化应用体验。

针对特定应用场景的阶层分析：最大化参与度与收入

阶层分析不仅仅是通用的用户分群工具，它在应用生态系统中的特定使用场景也有着强大的作用。通过聚焦具体的应用场景，你可以精准识别用户行为模式，并采取有针对性的行动，以最大化用户参与度和收入。

无论你运营的是移动游戏应用、电商平台，还是 SaaS 应用，阶层分析都能提供直接改善核心指标的洞察。

在本节中，我们将探讨阶层分析如何用于提升应用参与度、增加应用内购买、优化引导体验，并最终推动不同类型应用的收入增长。让我们深入了解一下阶层分析在 应用参与度 和 应用内购买 中的实际应用案例。

用于应用参与度的阶层分析：保持用户活跃

在移动应用中，用户参与度是成功的关键。高参与率与用户留存、应用内购买以及长期忠诚度直接相关。但要理解为什么某些用户比其他用户更活跃，仅仅追踪打开应用的用户数量远远不够。

应用参与度的阶层分析通过将用户行为分组，帮助你理解不同用户群体是如何与应用互动的。比如，在一款社交媒体应用中，你可以根据用户是否会与帖子互动、发表评论、分享内容，或仅仅被动浏览来进行分群。通过基于这些参与度指标对用户进行细分，你可以针对特定群体提供更能提升互动的内容，从而推动更深层次的参与和更高的活跃度。

以下是阶层分析如何帮助提升应用参与度的方式：

• 识别高价值用户：通过追踪那些经常使用核心功能（如发帖、评论、分享）的用户群体，你可以识别出哪些功能或行为真正推动了参与度。接着，你可以优化这些功能，或对经常互动的用户给予奖励。
  
• 追踪留存率：高参与度往往与高留存率相对应。如果你发现每天登录或使用某个功能的用户更容易保持活跃，你就可以围绕这些行为制定更多强化策略。
  

举个例子，在一款健身应用中，阶层分析可能揭示：每周使用锻炼记录功能的用户登录更频繁，留存时间更长。 这一洞察可以驱动你进一步开发该功能，提供持续使用的奖励，甚至基于不同群体的参与方式来个性化互动策略。

应用内购买的阶层分析：通过行为洞察提升收入

应用内购买（IAP）是许多移动应用的主要收入来源，尤其是在免费游戏和“增值模式”（freemium）应用中。但要追踪谁在你的应用中消费、为什么消费，仅仅查看整体收入数据是不够的。阶层分析能够提供更深入的洞察，揭示哪些用户群体会进行购买、他们何时购买，以及他们未来会多频繁地再次购买。

通过对不同用户群体的应用内购买行为进行追踪，你可以发现有价值的模式。例如，你可能会发现：在首次使用应用的 24 小时内完成首笔购买的用户，往往会在后续花费更多；而在一周后才进行首次购买的用户，则更容易快速流失。

以下是应用内购买的阶层分析如何发挥作用：

• 理解购买时机：用户通常在什么时候进行首次应用内购买？用户完成首购所需的时间与他们长期成为付费用户的可能性之间是否存在关联？阶层分析可以追踪这些模式，帮助你优化应用内购买体验。
  
• 识别高价值用户群体：哪些用户群体是你的最大消费群体？你可以追踪不同阶层的用户生命周期价值（LTV），以了解哪些细分群体最具盈利性。
  
• 提供个性化促销：基于购买历史，你可以为特定用户群体定制个性化促销，鼓励他们进行更多消费。例如，倾向于在游戏中购买装饰道具的用户，可以推送个性化皮肤或奖励，激励他们再次购买。
  

举个例子，一款移动游戏应用可以通过阶层分析来追踪消费行为：

• 阶层 1：在首次游戏的 24 小时内完成应用内购买的用户
  
• 阶层 2：在首次游戏后一周才完成首次购买的用户
  

通过比较这两组用户，你可以制定相应策略：如为早期购买提供首购奖励，并通过限时折扣或独家道具来提升后期用户群体的消费频率。

移动游戏应用的阶层分析：最大化参与度与变现

对于移动游戏应用而言，阶层分析尤为有价值，因为这类应用中的用户行为通常非常复杂。有些玩家每天会玩上几个小时，而有些玩家只会偶尔短暂上线。有些用户会进行应用内购买，而有些则不会。要同时优化用户参与度和收入，就必须理解不同用户群体的行为模式。

以下是阶层分析在移动游戏应用中的应用方式：

• 识别消费模式：哪些用户会在达到某个等级或完成特定挑战后进行购买？理解这些消费习惯可以帮助你制定针对性的促销活动，从这些用户群体中获得更多收入。
  
• 追踪玩家留存：移动游戏往往会随着时间推移出现玩家参与度下降的情况。阶层分析能够揭示哪些关卡、功能或奖励能让玩家不断回归，哪些因素又会导致玩家流失。掌握这些信息后，你可以调整游戏机制以留住更多玩家。
  
• 优化游戏内激励：通过分析奖励机制（如战利品箱、每日登录奖励）对用户行为的影响，你可以设计更合理的激励系统，从而提升玩家的参与度和变现能力。
  

例如，你可能会注意到：在第 3 天获得特别奖励的玩家往往会继续游玩，并在后续消费更多。有了这一洞察，你就可以优化奖励机制，以确保玩家的长期参与和消费。

SaaS 应用的阶层分析：提升用户体验与转化率

在 SaaS 应用中，阶层分析同样发挥着关键作用，其目标通常是让用户从试用阶段顺利转化为付费订阅用户。通过跨阶层分析用户行为，你可以识别转化过程中的障碍，并优化用户体验，从而推动更多的注册与订阅。

例如：

• 阶层 1：开始试用但未转化为付费订阅的用户
  
• 阶层 2：完成教程后转化为付费订阅的用户
  

通过对这些群体的分析，你可能会发现：参与教程的用户转化为付费方案的可能性显著更高。掌握这一洞察后，你就可以优化引导流程，确保每位用户在早期就能感受到应用的价值，并被鼓励升级为付费用户。

通过阶层分析优化应用引导流程

引导流程对确保用户能够充分体验应用价值至关重要。糟糕的引导体验往往会导致高流失率。借助 阶层分析，你可以追踪不同用户群体在引导流程中的互动情况，并识别导致用户流失的薄弱环节。

例如：

• 阶层 1：完成了引导教程的用户，在第 7 天的留存率更高。
  
• 阶层 2：跳过引导的用户，留存率明显较低。
  

基于这些数据，你可以优化引导流程，提供激励措施鼓励用户完成引导，并确保用户在早期就理解应用的核心价值，从而提升留存率。

把握平衡：获客阶层 vs. 留存阶层

作为一名应用营销人员，你很容易沉浸在获取新用户的兴奋中，却往往忽视了已有用户的留存。虽然用户获客对增长至关重要，但它只是成功方程式的一部分。要打造一个可持续的应用业务，你需要在 获客 和 留存 之间找到平衡。

这正是 阶层分析 发挥作用的地方。通过将用户分为 获客阶层（新加入的用户）和 留存阶层（已经使用应用较长时间的用户），你可以深入洞察哪些策略在吸引新用户方面有效，哪些策略在长期维系用户活跃方面奏效。

这种方法能够帮助你制定既能吸引新用户，又能保持现有用户忠诚度的营销策略。

在本节中，我们将探讨如何区分获客阶层和留存阶层，以及为什么平衡两者对长期增长至关重要。同时，我们还将深入研究如何利用阶层细分来增强获客和留存策略，从而让你的应用更加成功。

理解获客阶层 vs. 留存阶层

获客阶层是指新加入应用的用户。他们是通过营销活动、社交媒体推广、推荐计划或其他策略吸引来的。这类用户通常在下载应用后会有较高的初始参与度，但他们的长期参与情况可能存在差异。

留存阶层则是指那些持续与应用互动的用户。他们是你的忠实用户，会在较长时间内坚持使用应用，无论是一个月、三个月，甚至更长。

获客阶层的重要性在于它们能够推动增长，帮助应用吸引新用户。然而，它们并不能告诉你用户在被获取之后的具体行为。相反，留存阶层能够提供关键洞察，帮助你了解哪些策略或功能能够驱动长期的用户参与，以及哪些方面需要改进。

阶层分析如何帮助平衡获客与留存

新用户是任何应用的生命线，因此人们往往容易过度关注获客。然而，如果忽视了留存，你就有可能随着时间的推移不断失去用户。阶层分析能够帮助你洞察不同用户群体的生命周期价值（LTV），从而更清晰地了解你的获客努力是否真正转化为长期成功。

以下是阶层分析如何帮助平衡获客与留存：

• 追踪获客阶层表现：阶层分析可以帮助你追踪不同获客渠道（如付费广告、推荐、社交媒体）的长期表现。通过对比这些获客阶层，你能够评估哪些来源带来了更高的留存率，并据此优化营销投入。
  
• 衡量不同留存阶层的表现：通过观察留存用户的行为，你可以识别哪些关键时刻或行为让用户保持活跃。例如，完成引导的用户是否更有可能回访？与特定功能互动的用户是否更容易长期留存？
  
• 优化营销策略：借助阶层数据，你可以设计既关注新用户获取、又能保持老用户活跃的营销活动。例如，如果你发现某个付费广告活动带来的用户留存率较低，就可以调整广告文案、投放目标或激励机制，以更好地匹配他们的需求。
  

通过同时理解获客阶层和留存阶层，你就能够将重点转向既能带来短期增长，又能建立长期用户忠诚度的策略。

获客阶层：衡量营销活动的有效性

获客阶层的主要目标是通过吸引新用户来推动增长。通过追踪不同获客渠道（如 Facebook 广告、自然搜索、网红推广）带来的用户行为，你可以判断哪些渠道能够带来高质量、且更具参与度的用户。

例如：

• 阶层 A：来自 Facebook 广告的用户，可能在初始转化率上表现很高，但在 7 天后出现明显流失。
  
• 阶层 B：通过好友推荐（推荐计划）进入的用户，可能初始转化率较低，但长期留存率更高。
  

通过分析这些阶层，你能够识别哪些获客渠道带来的用户更有可能长期留存。这一洞察能帮助你优化营销支出：将更多预算投入表现出色的渠道，并改进那些表现欠佳的渠道策略。

例如，如果你发现推荐用户往往能保持更长时间的活跃度，你就可以考虑扩大推荐计划。相反，如果广告投放带来的用户快速流失，你可以尝试优化广告定向，或调整广告信息，使其更好地契合应用的价值主张。

留存阶层：让用户长期保持参与

获客阶层能够帮助你了解哪些渠道能吸引新用户，而留存阶层则能让你理解哪些行为、操作和功能能够让用户持续回归。通过分析留存阶层，你可以衡量应用核心功能和用户参与策略的有效性。

例如：

• 阶层 1：完成了引导流程的用户，在第 30 天的留存率为 75%。
  
• 阶层 2：未完成引导流程的用户，在第 30 天的留存率仅为 30%。
  

这些数据表明，引导流程是决定用户是否会继续使用应用的重要因素。有了这样的洞察，你就可以优化引导流程，确保更多用户完成引导，从而保持更高的参与度。

留存阶层还可以帮助你识别哪些功能和内容最具吸引力。例如：

• 使用社交功能（分享、评论）的用户是否往往停留更久？
  
• 在第 1 天就进行了应用内购买的用户，是否更有可能成为长期的高价值用户？
  

通过追踪这些数据，你就能够优先优化那些能带来长期参与和更高留存率的应用功能和内容。

利用阶层细分优化推送活动：驱动结果的个性化

通过在推送活动中使用阶层细分，你可以同时衡量获客与留存的用户参与度。推送消息能够让用户持续与平台保持联系，但关键在于 个性化。借助用户行为和阶层数据，你可以基于用户行为来设计推送活动，而不是向所有用户发送相同的信息。

示例：

• 新用户（获客阶层）：可以发送引导提醒或优惠，帮助他们快速上手。
  
• 活跃用户（留存阶层）：可以发送关于新功能的推送、与他们需求相关的内容推荐，或基于其行为的专属优惠。
  

通过利用阶层数据来个性化推送活动，每位用户都会根据其行为和在用户旅程中的阶段收到相应的消息。更精准的个性化不仅能提升用户参与度，还能有效降低流失率。

平衡获客与留存，实现可持续增长

如果你只强调用户获客而忽视留存，应用可能在短期内快速增长，但也会在长期内同样迅速流失用户。相反，如果你完全专注于留存，却无法持续不断地吸引新用户加入，增长就会停滞。

通过分析用户阶层，你可以确保在获客与留存之间保持健康平衡，而这正是实现应用长期、可持续增长的关键。以下是具体方法：

• 优化获客：利用阶层数据分析哪些获客渠道、广告活动和推广策略在吸引用户方面最有效，从而将营销预算集中投入到价值最高的渠道上。
  
• 优化留存：分析哪些用户行为和操作与长期参与和留存率有最强的相关性。这将为产品团队提供方向，帮助他们决定投资哪些功能，以及如何改进引导流程，以便未来引导更多用户形成这种行为。
  
• 个性化营销：通过阶层细分开展推送活动、电子邮件营销和应用内消息，不仅让新用户保持参与度，也让现有用户持续活跃，从而提高转化率和留存率。
  

在留存现有用户时，你的应用最终目标不应仅仅是获客，而是长期留存。通过利用阶层分析，你将获得所需的洞察，不仅能为新用户创造一个友好而充满活力的初始体验，还能为现有用户打造一个他们愿意一再回归的环境。

总结

正如我们在本指南中所学到的，阶层分析不仅仅是监测用户行为的工具，它是任何移动应用开发战略中不可或缺的一部分。通过阶层分析，你能够发现是什么驱动用户留下或流失，如何最有效地与他们互动，以及基于哪些特定行为进行变现。

在竞争激烈的移动设备市场中，企业不能只依赖用户获客。真正的问题在于：用户下载应用后如何使用、他们的留存周期有多长，以及他们何时会流失。阶层分析能够帮助你跳出宏观指标（如总安装量和日活跃用户 DAU），提供制定数据驱动策略所需的细粒度数据点，从而在客户旅程的各个阶段满足用户需求，增强短期参与度，并实现长期忠诚度。

核心要点

• 阶层分析提供更深层的洞察：与简单的分析工具不同，阶层分析将用户按照首次互动方式、后续操作或特定功能的使用情况进行分组。这种细分有助于理解为何某些用户群体会留下，而另一些会流失，从而为决策者提供改进留存与参与的可靠信息。
  
• 提升留存与流失预测：阶层分析在用户留存方面的价值不可估量。通过对用户进行天、周、月维度的追踪，你可以发现趋势和模式，判断用户何时即将流失。基于数据的及时行动能够延长用户的使用周期，从而提升应用寿命和用户生命周期价值（LTV）。
  
• 优化用户获客：获客阶层能展示用户是如何进入你的应用的，而留存阶层则帮助你判断应用是否能够长期留住用户。通过对比不同获客渠道的新用户表现，你能够识别出最有价值、最活跃的用户来源，从而优化营销预算，专注于长期回报最高的渠道。
  
• 个性化用户体验：通过阶层细分，你可以打造更个性化的营销和应用内体验，以满足用户的真实需求。无论是通过个性化推送通知、奖励型应用内购买，还是优化引导流程，阶层分析都能帮助你创造更相关、更有价值的用户互动。
  
• 阶层分析的未来：随着 AI 和机器学习等技术的进一步发展，阶层分析将变得更加强大。营销人员将能够在应用体验中实现更高水平的动态性和个性化，并通过实时阶层调整、预测建模和自动化用户洞察，前所未有地快速预测和响应用户行为。
  

最终思考

总而言之，阶层分析是你移动营销工具箱中最强大的工具之一，它能够帮助你在上下文中理解用户行为，洞察用户留存情况，并预测潜在的流失。但如果缺乏精准的测量工具，就无法真正发挥阶层分析的价值。

这正是 Apptrove 的作用所在。作为你的移动测量伙伴，Apptrove 能够为你提供实时数据、追踪工具和可操作的洞察，让你的阶层分析真正落地。与 Apptrove 合作，你的决策将以数据为基础，从而提升用户留存、降低流失，并推动应用持续增长。

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