成立8年后，暴风科技终于在创业板上市了。作为友盟统计平台和友盟消息推送的资深开发者，暴风影音 App 一直稳扎稳打，精细运营。 他们是如何利用统计数据挖掘用户需求，留住核心用户的？上周末的友盟开放日上，暴风影音产品总监王一丁做了分享。（以下内容为王一丁口述，友盟梳理时略有删减。）
2012年，暴风影音布局无线业务。同年，暴风影音接入友盟统计 SDK 。目前，暴风无线日均覆盖人数约 1500 万人。
非常荣幸能够代表暴风影音部门跟大家做交流分享，作为一个产品人，今天简单给大家讲讲暴风影音 App 在提升产品留存率方面的一些个人感受。
留存率的计算
首先，留存率实际上是一个通用指标。开发者可以计算 App 内每个功能、每个频道的留存率。一般我们看核心版本 N 天后，次日留存、三日留存、七日留存，来衡量下这个版本的受欢迎程度。同时，我们也会反过来看用户流失率数据。如果你的用户连续七日没有登录就算流失了，通过自己计算的流失率数据去分析用户流失的原因，有时候会更直观一些。
如何解读留存率
第一，留存率是一个业务相关指标，不同垂直领域 App 的留存率水平差异很大。所以有个基本原则就是不能跳出行业和业务范畴去看留存数据，譬如低频类应用领域里留存率做的最好的，可能还赶不上高频领域 App 的平均留存水平。
其次，我们解读留存率最常用的方式是“拆分-对比”。先是分版本的拆解，产品功能迭代后，新版的留存率跟旧版去对比，来评估新版的质量；然后就分发渠道的拆分，譬如 360 手机助手、豌豆荚等等，以此来监控渠道质量。
另外，就是对比。留存率对比过程中一定要注重一个 AB 原则。很简单，如果你想说明新版本的留存率更高，那你一定要保证唯一的变量就是这两个版本，控制一个单变量。举例来说，新版本发布时间放在了假期，那假期的留存率与平时的是不一样的。
当然，做 AB 测试的工作量是非常大的。常见测 AB 测试可以采取分时测试，分配置或分渠道进行灰度发布。你会发现 AB 测试本身对整个工作量是有提升的。当然，每个开发者的情况不一样，做测试要考虑的点也不同，一般有这么几个方面：速度 vs 风险 vs 工作量 vs 可维护性。
一个提升用户留存率的实战案例
过去半年我们对产品做了一些改进。
这是一组暴风影音 App 升级之后的两个版本对比图。
在新版本中，增加了 Tab 导航和继续观看。暴风影音 App 的 iOS 版本之前采用的是抽屉导航，而 Android 平台采用的是 Tab 导航。数据显示，电视剧、电影在 Android 平台上的业务流量是 iOS 的两倍。在 iOS 的新版本更新中，暴风影音将整个界面的导航组织结构调整到与 Android 保持一致。新版本稳定之后的数据显示，iOS 平台的业务流量明显提升。
增加观看记录是暴风影音 App 细分策略的一部分。对于视频类 App 来说，一部用户最近观看过又更新的视频，点击率是通过其它算法为用户推荐视频的 2 – 3 倍。用户关注的视频是高度连续的，对于感兴趣的内容，用户有兴趣继续关注，那么对于运营者来说，给用户一个快捷的观看入口，是留住用户的一个好方式。
还有，给用户推送消息也是提升留存的一个重要方式。但消息推送最关键也最基础的一点是要保证到达率。暴风影音使用了友盟消息推送，现在感觉还不错，最直观的感受是与之前自己的单通道推送相比，友盟消息推送的消息到达率上升了很多。
最后想说下，友盟统计是暴风影音使用的第一个 SDK ，在这几年过程中我们在一起见证了移动互联网的繁荣，一起成长。后续也是希望说能够借助友盟的工具服务，来为用户提供一些更好的服务。
