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假如我是“老王”，也許是在微信朋友圈里看到了一個廣告素材，或者看到了鄰居朋友在用，也有可能是在 appstore里隨便搜索看到了；總之，無論是通過什么渠道知道的產品，都會在“老王”心中留下一個的期望(我們可以稱之為預期 A)：這個產品大概是做什么用的，大概能看到什么，這些是的預期 A中的所有。

接著，“老王”點擊，跳到商店，看到了店的描述，好像和自己的期望 A比較相似，隨后成功，跟隨系統提示，點擊開始安裝。

裝好后，“老王”從手機屏幕上找到產品的圖標，點擊后打開產品，可能會彈出幾個權限彈窗，然后都點了允許，然后看到產品首頁；

“老王”用了一段時間，試著按了幾個按鈕，這時，鄰居家水管壞了，「老王」也打了，「老王」幫忙修，「老王」中止動作，退回桌面，收拾收拾出門去

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此時此刻，“老王”完成了從安裝到打開以及產品的次使用，這段時間產品的實際表現將對“老王”形成新的期望(我們稱之為預期 B)。

期望 A與期望 B之間的關系有幾種可能，如下圖所示：

對于這5個關系，只有使用者實際得到的期望 B等于或超過所創建的預期 A，才有可能有一個比較好的存留。

不然的話，如果關系1和2，期望不一致或者期望相差較大，甚至像關系5一樣，完全不符合預期的情況，新用戶基本很難留存。

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此外，要注意的是預期的形成非常迅速，用戶不可能給我們足夠的耐心，因此通常打開產品的前幾個動作基本上就確定了用戶的期望 B。

這種邏輯推導比較簡單，但在實際操作中卻很具有挑戰性，困難之處在于針對具體的產品，設計出期望的 A和 B的關鍵行為是什么，以及如何創造沒有錯誤？

就拿我們的產品來說，我們是內容消費產品。期望 A的形成，通過傳統的品牌宣傳，或說教很難讓用戶理解；我們通常從產品中選擇有代表性的內容，經過一定的處理后作為廣告素材。

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關于 B的形成，內容類產品，當然是用戶瀏覽的部分內容，對于預期的形成至關重要，但每一內容所代表的預期是什么則更難定義；我們嘗試過多次關聯定義，終在數據中找到一條不錯的規律。

為確保期望的一致性，我們從廣告素材渠道的用戶中，假定材料內容類型形成的預期 A是相同的，然后統計用戶次使用該產品時的內容瀏覽情況，即預期 B的形成；用戶瀏覽歷史中的內容和素材內容形式一致的比例，也可以稱重合度，即預期重合度。

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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。

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