Twitter早期由于其產(chǎn)品特色，吸引了不少用戶關(guān)注和注冊。

不過讓團(tuán)隊(duì)苦惱的是，大部分用戶注冊后看了下之后，就再也不來了，換句話說，產(chǎn)品的留存率非常低。

針對(duì)這個(gè)問題，團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了研究和調(diào)查，他們詳細(xì)地分析了一下，有繼續(xù)留下來使用的活躍用戶和來一次就走的用戶有什么區(qū)別，一名叫做Josh Elman 的員工發(fā)現(xiàn)了一個(gè)區(qū)別：

留存下來的活躍用戶有一個(gè)行為特點(diǎn)，會(huì)在注冊的當(dāng)天，自己再去多挑選5-10個(gè)用戶關(guān)注；而流失的用戶大部分都是，直接接受了系統(tǒng)默認(rèn)推薦的20個(gè)用戶。

就是這位小哥發(fā)現(xiàn)的

于是他們在產(chǎn)品上進(jìn)行了調(diào)整，在用戶注冊之后，會(huì)鼓勵(lì)用戶自己選擇10個(gè)最希望關(guān)注的用戶關(guān)注，關(guān)注完之后，再給用戶推薦一批名單，用戶只要選擇性地關(guān)注就可以了。

通過推薦用戶主動(dòng)選擇關(guān)注，用戶接下來可以看到更多自己關(guān)心的名人動(dòng)態(tài)，用戶開始意識(shí)到關(guān)注更多用戶的好處，留存率也就明顯提升了不少。

再后來，引導(dǎo)關(guān)注的流程和推薦關(guān)注對(duì)象也在不斷優(yōu)化，持續(xù)提升了留存率。

啟發(fā)

這是個(gè)非常早的案例了，通過增加新用戶關(guān)注行為提升留存，也并不適用在其他的產(chǎn)品上，但我們依然可以學(xué)習(xí)這種研究提升留存的方法：

通過跟蹤對(duì)比活躍用戶和流失用戶的行為差異，分析找出讓用戶留存/流失的原因。

這個(gè)案例中，Josh找出的流失原因是，部分用戶未能體會(huì)到關(guān)注更多用戶帶來的信息價(jià)值。

然后經(jīng)過產(chǎn)品和運(yùn)營的調(diào)整，讓用戶更多感受到產(chǎn)品的價(jià)值，所以留存了下來。

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