工作積累⑥——從留存下降看小紅書的精細化營運

工作總結系列目錄：

工作總結③——資料分析師到底該如何分析？

工作積累⑦——從新零售和漏鬥模型解讀亞馬遜增長政策

工作積累⑧——從星巴克送外賣看新零售的線下戰争

工作積累⑨——從丁香醫生增長看地推的重要性

工作積累10——推薦一本看過最好的資料分析的書

作為一枚資料分析師，除了在技術上不斷精進之外，更需要培養敏銳的業務嗅覺，能真正将技術運用于業務，實作業務的增長。是以，平時除了看各種技術部落格之外，也會關注大量基于業務的資料分析文章，比如公衆号《增長官》，資料分析網等，見賢思齊也。後續幾篇我會将增長官上的精華文章的系統架構整理給大家，希望能夠有所助益~~

本篇是我在增長官看的第一篇，也是我認為寫得最好的一篇，現在不知道為什麼下架了，有點遺憾，幸好我之前有所整理，感謝自己做筆記的習慣！

一、小紅書的新使用者留存下降

通過AARRR模型（激活，活躍，留存，付費和分享）來看，留存就是其中很關鍵的一環，随着競争越來越白熱化，流量也越來越貴，留存是以變得越來越重要。是以留存下降是一個非常嚴峻的問題，必須要認真對待

二、分析角度

1、是否所有新使用者的留存都下降？

從不同的管道看——發現資訊流管道的使用者留存率較低

2、這批使用者有什麼特征？

從年齡，性别，職業，使用者行為等——發現都是低領（低于18歲），看過一篇就走，留存極差

3、如何進行假設？

低領使用者可能在上初高中，不能帶手機，周末才能玩

4、如何進行驗證？

這批使用者在周末的留存會反彈——結果，并沒有，是以假設不成立

同時将使用者年齡按學齡分，發現高中與大盤留存無異，問題出在15歲以下的國小和國中——做法：拉出低齡使用者的拉新管道分布，其中百度SEM和廣點通占比達60%——将這兩個管道進行更為嚴格的年齡定向，同時不再給15歲以下使用者投放廣告，節約成本

5、假設失敗後，該如何尋找真實的原因？

① 這批使用者來小紅書主要的目的是啥？我們是否能滿足他們的需求？

前者可以通過使用者訪談和不同年齡使用者的搜尋行為畫像來看

後者可以看使用者對搜尋結果的滿意度來看，比如對搜尋結果的點選率，哪些搜尋高頻詞點選率卻非常低的，就是沒有滿足的需求

② 當被動接受時，我們給新使用者推薦的Feed流是否是他們想看到的内容？

比如基于新使用者首次注冊時選擇标簽的分布情況，看是否多樣化，是否符合長尾分布；

再看内容豐滿度，分發比對度來對比分析内容的曝光度和使用者的喜好度是否重合？

三、分析結論

1、新注冊使用者标簽不夠多樣化，不能滿足新使用者的需求。在标簽選取上優化算法，找到更具區分度的标簽

2、内容層面上，低齡使用者關注的類目（簡筆畫，動漫等）内容較少，建議營運重點引進這方面的内容

3、流量配置設定要更精細化，即使同一品類，在不同的年齡段，也需要不同的分發政策

四、個人總結

1、假設 + 驗證這條思路之前有所欠缺，遇到問題應該進行大膽的假設，再想辦法驗證

2、通過使用者的行為來尋找原因， 這時不再僅局限于這批留存低的使用者，而是所有年齡段的使用者，将範圍擴大後，能夠将問題研究得更深入透徹。有時候分析問題需下鑽，有時候需卻需要往上提升。

系統架構如下：