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例如我们定义：7天内不***，并且资产低于30%即是部分损失，已经达到了预警触发的程度。

对时间长度的判断要结合产品和用户特性进行具体的数据分析，我们可以从友盟或其他埋地平台看到用户平均登陆的频率、每次浏览次数、以及***收回次数(尤其是到期和***行为)来看。

对流失行为的征兆分析，是提前识别流失用户的前提，这里我把流失的用户按照部分流失和全部流失(分别以金额和时间两个维度)，并划分用户等级，进行精细化运营。

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早期预警机制的建立，主要是为了防止用户持续流失，根据已经流失用户的行为征兆，建立完善的标签系统(每日更新)，及时发现圈出流失风险的用户，进行触发(如大额前自动 push活动小优惠等)。

介入引导，即在确定有风险的用户后进行及时干预；根据用户的特点和流失原因，有针对性地进行干预，常见的干预方法有：短信触达、优惠引导、活动奖励等，让用户及时再次使用产品，而不是直接流失；现在，各大产品的流失原因进行有针对性的干预。

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4)若按音乐类型划分，过去一个月内，在云音乐站中被收听次数多的音乐类型，依次为：国语歌曲、民谣、摇滚、Hip-pop、后摇、轻音乐、电音。

为找出留存率出现波动的原因，并进一步提高新用户整体的新用户留存率，您需要做一些分析。

请按顺序回答——

1.结合以上背景资料，为了找出云音乐存留率波动的原因，作为运营方，您认为您对 RO或 PM有什么数据要求？给出一个特定的数据字段，并解释为什么需要这个数据；

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A：根据用户使用频率不同，网易云音乐需要着重于第二天保存数据；从表格中我们可以看到，第二天留存数据低的是25%，高的可达到53%；对于这两个数据的对比，我们可以得出一些非常有趣的结论；

一般情况下，数据字段可以从两个维度开始，一种是用户的基本信息，比如两天内用户的年龄、性别、来源渠道对比；另一种是用户行为数据，“发现”标签中各个模块的使用人数以及使用时间长；更加关注“每日推荐”这个模块的使用人数；

2.在获得这些数据之后，你如何分析和比较这些数据，以找出问题的根本原因或者能提高留存率的线索？请您详细地分析您的想法；

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例如知乎每周的精选，打车单，相对比较重要的信息，或者形式比较丰富的内容都可以通过邮件来完成。实际上，每一次提醒都是与用户互动，互动一次就能帮助用户唤起以前使用产品时的感觉。

假如 APP下i载后没有想到任何方式去通知用户，肯定留存率会很低。这个也是很多人对小程序大的期望和担忧，到底会不会出通知功能，可以主动发送消息。

发出通知时要注意以下几点：

比起不到提醒，有提醒就好多了。具有提醒就会有留存率提高；

提示文字与场景结合。以免引起用户反感，如下大雨时，收到滴滴推送说大暴雨，送你五折券，这个很暖和。若令用户反感，要么屏蔽通知，要么卸载，这是很大的损失；

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对不同的用户要有精细的操作。每个用户都有不同的偏好，在不同的属性下，他们想得到的信息也会有所不同。例如深圳不想从北京得到通知；

持续关注数据和反馈，不断优化文案时机。对每一项运营来说，如果要做这件事，一定要经历一个过程，对用户了解和理解不够，用户写什么样的文案反馈好，这要做一定的调整和反馈。