A. App的用户质量如何评估
首先，先来明确几个基础指标的定义。新增用户，即激活用户：用户只下载不使用是毫无意义的，所以在评价渠道用户质量的时候不能仅关注下载量，下载并启动使用是你的真正用户。之前有开发者发现说渠道新增这个指标，市场统计的量和第三方统计平台的量经常有偏差，这往往是由于，第三方统计平台统计的是激活量（如友盟，新增用户统计的是用户安装并联网启动的数量）。所以你是按下载量/注册量来算，还是按设备ID来识别一个用户，这个很重要。个人经验，一般友盟渠道数据都是小于市场的下载量的的，如果出现了大于下载量的情况，在确认没有发错包的情况下，很可能是有小渠道抓了包。活跃用户：活跃用户是指在所选的时间段内至少打开过一次应用的用户数，当然，当天的新增用户同样是当天的活跃用户。活跃用户构成：很多应用统计的报表中提供了“活跃用户构成”这个指标，它能清晰的体现出活跃用户中的新老用户所占的比例。最近发现友盟（umengcom）新增加了“用户新鲜度”的指标，不仅能看出新增用户的占比，还能获得活跃用户中老用户具体来自哪一天。使用时长：即用户一次启动使用应用的时长分布。留存率：顾名思义就是指“有多少用户留下来了”，举个例子：9 月 1 日新增用户 100 人，9 月 2 日这 100 人中有 50 人再次启动了应用，9 月 3 日有 55 人再次使用，那么 9 月 1 日新增用户的次日留存为 50%，两天后留存为 55%，留存用户和留存率体现了应用的质量和保留用户的能力。基本的指标介绍到这，参考友盟的统计分析，我认为用户活跃度、用户留存率和自定义事件这几个指标是普遍有用的，起码在产品推广初期这几个指标是最重要的。其他一些常见的指标如设备型号、网络类型、地域分布等信息在评判渠道质量的时候也有参考性作用，接下来和大家聊聊如何利用这些指标来评估渠道用户质量。留存分析：在 App 推广中，大家通常会要求渠道推广商给出次日留存和七日留存的数据，这就造成个别推广商在造假的时候只刷了次日和七日的留存率…我就遇到过一个开发者的应用，次日留存和七日留存都维持到 30% ~ 40%，但一查看三日留存、四日留存，数据惨不忍睹齐刷刷的全都是“0”。这样的数据很明显不是真实的用户产生的数据。使用时长：再教大家一招，真实用户行为产生的数据和造假数据的使用时长一定是存在差异的，运营同学通常对应用的使用时长分布会有一个整体的把握。如果通过数据发现，某一渠道的使用时长和其他渠道有明显的差异，那这个渠道的数据真实性就值得怀疑了。终端属性：这里我所说的终端属性包括设备型号、网络和运营商、地域分布。曾经接触过一个知名公司的运营同学，他们一直怀疑渠道商有数据造假的行为，但一直苦于找不到明确的证据证明，经过多项数据指标的对比，最后在终端属性的数据中发现了蛛丝马迹，正常渠道的机型多为三星、小米等设备，而这个渠道的机型却 90% 以上都是一款市价 400 元左右的廉价安卓手机，其中还有一些型号居然是是一款安卓开发版！近来数据造假也越来越专业化、产业化。不过，只要我们活用统计分析工具，总能撕开不良渠道推广商的伪装，在看似漂亮的推广数据背后找到造假的蛛丝马迹，通过各种数据指标的对比，筛选出效果最佳的推广渠道。
B. 抖音留存率等计算公式
抖音留存率等计算公式：留存率=登录用户数/新增用户数*100%（一般统计周期为天）。
某天/周/月的用户在安装该App的N天/周/月之后，该App还“留存“的比例，叫做N天/周/月留存率。直白一点，只要App还在，就算做你的用户。
留得App在，不怕没VC的钱烧，就是这么一个意思。所以留存率是App运营的一个很重要指标。要注意留存率有活跃留存和安装留存的区别，这两者差距较大，分别对应与App还在被使用或者仅仅是没有卸载。
抖音留存率实际应用：
在资本的扶持下游戏直播行业稳定增长，斗鱼、虎牙双巨头格局形成。
受短视频进军游戏直播的冲击，斗鱼、虎牙新安装用户规模同比有下降趋势，但斗鱼新安装转化率同比微增。提高用户留存率成为游戏直播行业发展的关键，斗鱼、虎牙活跃用户留存率同比均有不同程度的提高。
在药物代谢动力学中指：每隔t小时体内留存药量占原药量的比率。是除了半衰期（T1/2）外另一描述药物消除规律的参数。
C. 运营创业App，如何做好用户留存
APP用户留存率分析 拉新是APP获取用户的第一步，通过各种各样的途径吸引新的用户下载、注册，之后，将面临新用户的流失和留存问题。如果APP运营没有解决好用户留存的问题，就白白浪费了拉新所做的努力。 要提高用户留存，减少流失，需要学会用户留存率的计算和分析。 用户留存率是指在时间单位中登录APP的新用户占当时新增用户的比例，一般按照每隔1单位时间（例日、周、月）来进行统计。为了方便理解，举个例子，假如APP当天一共有1000个新增用户，他们都下载并注册了APP。在这1000个新用户中，第2天有300个再次登录了APP；第3天则有150个登录了APP，第7天有100个登录APP；第30天还剩50个登录APP。次日留存率=300/1000=30%、3日、7日（周）、30日（月）留存分别是15%、10%、5%。 做APP用户留存率数据分析，可以帮助运营人员及时把握新用户流失情况，反映APP应用的质量和保留用户的能力，挖掘流失原因制定对策，提高新用户留存。 比如：某个APP通过内部活动，一次性拉到了几千个新用户，但到了第二天，留存用户只剩下5%，流失率高达95%；第三天就只有2%的留存用户。通过对留存和留存率的观察分析，得出的结论是：自家APP内部活动的后续力不足，让活动进来的新用户很快失去兴趣；缺乏新用户指引和挽留措施，让用户少了留下来的契机和理由。 为了让更多的用户留下来，提高留存率，运营人员要做好APP活动的后续工作；添加清晰的新用户指引，帮助用户快速熟悉APP的功能，并配以新人奖励、任务等留住用户。
