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看看你的生活，那些此時此刻還活躍在你身邊的人和那些關系里，都有各種各樣的「期待」，你的父母期望你早點找到一個合適的對象，不要再挑三揀四；你的朋友希望你能每次派對都不遲到；你的愛人希望你能解決所有的問題；你的同事希望你能多做些事情；你的老板希望你幫他完成 KPI，等等。

生活中充滿了別人對你的期望，這些期望有的你能做到，有的你做不到，但是在這個時候沒有做到，并不一定讓你感到痛苦。

使你感到痛苦的，是你自己接受了別人給你的期望，并且轉變為你自己對自己的期望，而你卻無法達到時，你就會深深的“無能”苦惱。

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假如有一種超能力，能使你輕松超越所有的期望，包括自己的，那么你一定會感到驕傲、有成就感、并且快樂。

遺憾的是，這種超能力并不存在，那么，在這慘淡的生活中，我們怎樣才能緩解并自己的痛苦，至少讓痛苦成為可承受的？

“期望管理”就是一種可以緩解人生痛苦的工具。前言：期望值可以劃分為別人對你、與自己對自己，但歸根結底還是自己給自己的。

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存留分析方法

假設我們現在可能只有5%，我想把它提高到10%或20%以上，那就是回到上面的圖中，從一條綠線開始，慢慢提到一條紅線。

首先是獲取時間，我們可以在保留分析時將獲取客戶的時間分組。比如該產品發布了2.0版或3.0版，這個時間點我們可以做一個分組，看看用戶在新版本中的保留表現。

另外一種分組方式就是根據用戶的行為來分組，比如我們舉一個例子，有一個音樂軟件，我想知道和誰分享這首歌的人，他們在留存方面有怎樣的表現，或者對于這首歌點數超過3次或5次的人，他們會在其存在感上有什么表現。

根據獲取客戶時間進行分析

音樂 APP新版本的留留率，根據獲取時間進行分組。舉例來說，在下端觀察10月26號獲得的用戶，一天之后的存儲率是多少，兩天之后是多少，三天之后是多少。

首日存款率驟降一半，第二天又降了10%，可以看出前兩天客戶的存款率大幅下降，然后慢慢地在后期，比如在6天或五六天時達到相對平穩的階段。

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根據用戶行為進行分析

就拿音樂 APP來說，如果一位顧客在一段時間內點擊了“喜歡”超過3次，我們就會看到這一部分的保留意見，也就是左邊的圖片。很明顯，咱們這條保留曲線是比所有使用者都要高得多的藍色保留曲線。再看看第二天的留留率，高達82%，而所有用戶可能只有50%。結果表明：點擊“喜歡”超過三次的用戶保留績效高于所有用戶的平均值。

在這個時候讓我們再進行更深一步的對比，點擊“喜歡”大于等于3和小于3的用戶保留之間有什么區別？

可見，這三組之間存在著很大的差異，點擊“喜歡”的次數越多，存留率就會比較高，而“喜歡”少于3次的用戶會比所有用戶的存活率都低。

那么，我們能不能找到一種方法，讓客戶選擇喜歡的方式呢？

這段時間留存分析的作用是如何促使產品的更新和優化，既然通過數據我發現了點擊“喜歡”大于3就會有很高的存留率，那么我們是通過這種分析方法來進行類似的假設，我們的產品如果通過優化可以讓客戶更早地去點擊“喜歡”，那么客戶就會保留。