本提示词为商业数据运营者提供系统化用户留存分析。通过多维度数据整合和行为轨迹分析,识别流失原因、评估产品功能影响,并生成可执行策略,帮助企业优化体验、提升粘性,实现留存率持续改善。

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变量说明

  • 业务类型
    分析的业务类型
    示例:“移动应用”
  • 分析周期
    留存分析的时间周期
    示例:“月”
  • 核心用户群体
    分析的目标用户群体描述
    示例:“新用户、活跃用户、高价值用户”
  • 关键留存指标
    用于评估留存效果的关键指标
    示例:“月留存率”
  • 可用数据维度
    分析可用的数据维度信息
    示例:“地域、年龄、性别、渠道来源”
  • 留存策略偏好
    留存策略的偏好方向
    示例:“短期优化,产品功能优化”

使用场景案例

  • 电商复购诊断
    面向电商平台的复购率提升,围绕首购后30天未二购与老客沉默人群,诊断价格带、物流体验与触达链路,输出分层优惠、到货承诺、召回节奏与看板指标,保证1个月内可见复购提升。
  • SaaS续费提升
    聚焦SaaS续费率,基于席位活跃、模块采用与价值实现诊断影响因子,形成1–3个月的分层成功计划(培训/集成落地/自动化模板推荐)与健康度看板,建立T-90续费预警和跟进机制。