# 1. 看板概要
# 1.1 内容概要
提供小程序访问用户、新增用户的访问留存指标统计。
留存率，是反映目标用户针对于特性行为的黏性程度。目前We分析上的平台数据模块，统计的均为“访问留存”，如需统计其他行为的留存率，可使用【数据分析 - 行为分析 - 留存分析】进行对应的统计分析。
访问留存，即指“特定时间”内访问过该小程序的用户，在“另一个特定时间”内再次访问该小程序的比例。
例如：
8月1号，自然日统计口径下的“活跃用户留存”，即指8月1号当日访问过小程序的用户中，有多少比例的用户，在8月2号再次访问了该小程序
第30周 07/24-07/30，自然周统计口径下的“新增用户留存”，即指第30周 07/24-07/30这一周的小程序新用户，有多少比例，在第31周 07/31-08/06再次访问了该小程序
通常情况下，留存率越高，说明用户黏性越好，但也需要考虑小程序的业务属性。例如，小游戏通常需要更关注新用户的日留存数据，而政务民生类的服务因使用频次较低，可能关注周留存、月留存等相关指标可能更为合理。
# 1.2 版本差异
- 基础版： 支持，但无法下载数据，筛选条件
- 专业版： 支持
# 2. 指标统计口径
# 2.1 留存指标概况
| 图表类型 | 图表名称 | 指标名称 | 统计口径 | 最早追溯日期 |
|---|---|---|---|---|
| 指标卡组 | 留存指标概况 | 活跃用户留存 | 目标周期内的小程序活跃用户，在下一个统计周期内，再次访问该小程序的比例 | 2021/7/1 |
| 新增用户留存 | 目标周期内的小程序新增用户，在下一个统计周期内，再次访问该小程序的比例 | 2021/7/1 | ||
| 趋势图 | 留存指标趋势 | / | 可查看各个统计粒度下，活跃用户留存、新增用户留存整体趋势。目前“活跃用户留存”支持场景筛选 | 2021/7/1 |
# 2.2 留存指标明细
| 图表类型 | 图表名称 | 指标名称 | 统计口径 | 最早追溯日期 |
|---|---|---|---|---|
| 表格 | 留存指标 数据明细表格 | / | 支持查询各个统计粒度/口径下，留存指标明细 | 2021/7/1 |
# 2.3 留存指标最早追溯日期
上述“最早追溯日期”，仅限定为“自然日”的统计口径，其他统计口径最早追溯日期如下
· 近7日：2021/6/25-2021/7/1
· 近30日：2021/6/2-2021/7/1
· 自然周：2021/6/28-2021/7/4
# 3. 常见问题
# Q1：留存指标的场景筛选，前后两次的访问场景需要一致么？
需要。
例如当场景筛选为“固定场景 - 任务栏”，则需要活跃周期、留存周期的访问场景，均为“固定场景 - 任务栏”。
# Q2：为什么场景筛选框中的选项，只有部分场景？
当前场景粒度仅支持到二级场景。同时，因为当前统计口径需要前后两次的访问场景一致。
故选项中，仅考虑具有回流属性的二级场景。某些二级场景不太可能重复回流的，暂不支持。