巨量信息流留存与付费相关的核心数据有哪些？

在上一篇文章中，我为大家深入分析了转化环节的数据以及数据的影响因素，详情可跳转：

巨量信息流 | 核心数据指标分析——转化分析（上）

那么今天，我们就来分享第二部分的干货，话不多说，接下来就聊一聊关于留存以及付费的分析。

下面我们就针对这两个环节的数据指标，进行分析和拆解，带大家找到数据分析的思路。

留存数据分析思路

现在我们的获客成本一直在不断的增加，所以留住一个老用户对我们来说是非常重要的。对于每一个投放的广告，我们都应该密切关注用户的留存情况。

我们可以通过数据分析，了解用户的留存情况。一般来说，广告素材与APP的关联性会影响到用户的留存，二者呈正相关性。另外，产品自身的属性、功能和运营情况也会影响其留存率的波动。

一般来说留存和我们账户量的关系很大，如果量是正常的，更多的要看APP内的运营情况，如果其他渠道的量都正常，只有某一个渠道的留存出现异常，我们可以看一下这个渠道的量是否出现了问题。

付费是广告投放漏斗的最后一个环节，也是广告投放的重要流程之一。付费情况的好坏衡量了整个广告投放行为的阶段性收益。对于杜飞数据分析的角度也很多样，包括了素材与产品的契合度、投放人群的精准度、用户留存、产品内在的付费逻辑等。

下面给大家列出四个方面：

♦ 广告素材若与产品的关联性弱，用户在进行架构或付费时，则会产生“被欺骗感”，影响用户付费的主观意愿。

♦ 投放人群如果不是相应APP的目标受众，其付费意愿也会更低。

♦ 用户的留存率越高，其停留在APP内的时间越长，产生付费行为的概率也越大。

♦ 产品内在的付费逻辑则影响着用户付费流程的通畅性。简洁、合理的付费逻辑会大大增加用户付费行为的效率，缩短付费流程;复杂、不合理的付费逻辑则会起到相反的作用。

本次分享的内容到这里就结束了，以上两篇关于转化、留存、付费三个环节的数据分析与介绍也全部分享完毕了，希望这次干货内容的分享对你在日常工作和数据分析时能有所帮助。

在信息流账户出现问题时，我们可以参考这两篇文章，通过账户中的数据变动，找到最终的问题所在，然后再进一步的调整和优化账户，使得账户的效果有所提升。

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