成立8年后，暴风科技终于在创业板上市了。他们是如何利用统计数据挖掘用户需求，留住核心用户的？上周末的友盟开放日上，暴风影音产品总监王一丁做了分享。以下内容为王一丁口述略有删减。
2012年，暴风影音布局无线业务。目前，暴风无线日均覆盖人数约 1500 万人。
非常荣幸能够代表暴风影音部门跟大家做交流分享，作为一个产品人，今天简单给大家讲讲暴风影音 App 在提升产品留存率方面的一些个人感受。
留存率的计算
首先，留存率实际上是一个通用指标。开发者可以计算 App 内每个功能、每个频道的留存率。一般我们看核心版本 N 天后，次日留存、三日留存、七日留存，来衡量下这个版本的受欢迎程度。同时，我们也会反过来看用户流失率数据。如果你的用户连续七日没有登录就算流失了，通过自己计算的流失率数据去分析用户流失的原因，有时候会更直观一些。
如何解读留存率
第一，留存率是一个业务相关指标，不同垂直领域 App 的留存率水平差异很大。所以有个基本原则就是不能跳出行业和业务范畴去看留存数据，譬如低频类应用领域里留存率做的最好的，可能还赶不上高频领域 App 的平均留存水平。
其次，我们解读留存率最常用的方式是“拆分-对比”。先是分版本的拆解，产品功能迭代后，新版的留存率跟旧版去对比，来评估新版的质量；然后就分发渠道的拆分，譬如 360 手机助手、豌豆荚等等，以此来监控渠道质量。
另外，就是对比。留存率对比过程中一定要注重一个 AB 原则。很简单，如果你想说明新版本的留存率更高，那你一定要保证唯一的变量就是这两个版本，控制一个单变量。举例来说，新版本发布时间放在了假期，那假期的留存率与平时的是不一样的。
当然，做 AB 测试的工作量是非常大的。常见测 AB 测试可以采取分时测试，分配置或分渠道进行灰度发布。你会发现 AB 测试本身对整个工作量是有提升的。当然，每个开发者的情况不一样，做测试要考虑的点也不同，一般有这么几个方面：速度 vs 风险 vs 工作量 vs 可维护性。
一个提升留存率的实战案例
过去半年我们对产品做了一些改进。
在新版本中，增加了Tab 导航和继续观看。暴风影音 App 的 iOS 版本之前采用的是抽屉导航，而 Android 平台采用的是 Tab 导航。数据显示，电视剧、电影在 Android 平台上的业务流量是 iOS 的两倍。在 iOS 的新版本更新中，暴风影音将整个界面的导航组织结构调整到与Android 保持一致。新版本稳定之后的数据显示，iOS平台的业务流量明显提升。
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