留存¶
概要¶
留存是用來分析在 Analytics 中建立的事件，判斷特定時間點發生特定事件的使用者在之後是否還有發生事件的功能。
可分析使用者的回訪率/留存率，並透過 cohort 分析找出哪個 cohort 的留存率較高。
可以做什麼？¶
商務/行銷負責人¶
- 可將 D+1 ~ D+30 留存設定為主要 KPI 並加入儀表板，以日/週/月為單位監控使用者留存狀況。
- 可比較活動前後 cohort 的留存，量化活動是否有助於回訪。
- 可掌握各國家留存差異，制定符合特定地區的內容策略。
資料分析師¶
- 可比較新功能上線時點的 cohort 與先前 cohort，分析功能對留存的影響。
- 可透過維度進行 cohort 細分，掌握哪個使用者群組的留存率較高。
- 可分析留存曲線（N 日留存的下降模式），找出使用者流失的臨界點。
開發者¶
- 可透過 D+0 數值驗證事件資料是否正確傳送。
- 新增事件後，可將該事件設為基準事件來確認資料接收情況。
快速開始¶
如果是第一次建立留存，請依照以下步驟建立第一個留存。
- 點擊上方 Create 按鈕後選擇 留存。
- 在上方選擇要儲存留存的工作區。
- 在 [設定] 分頁中設定分析專案、期間（日/週/月）、日期範圍。
- 在 [資料] 分頁中選擇基準事件與回訪事件。
- 選擇識別碼(userId / deviceId)。
- 在右側預覽中確認留存數值。
- 點擊下方 儲存 按鈕，並輸入留存標題與說明資訊。
Note
維度・篩選器・視覺化設定等細部設定，請參考 全部功能。
全部功能¶
主要概念¶
| 概念 | 說明 |
|---|---|
| cohort | 在相同期間內發生基準事件的使用者集合 |
| 基準事件 | 定義 cohort 的事件。發生此事件的使用者會被歸為 cohort |
| 回訪事件 | 用來衡量留存的事件。追蹤 cohort 使用者之後是否發生此事件 |
| 識別碼 | 使用者識別鍵（帳號基準時為 userId，裝置基準時為 deviceId） |
[設定] 分頁¶
輸入留存的基本資訊。 
| 項目 | 必填與否 | 說明 |
|---|---|---|
| 專案 | 必填 | 選擇分析對象專案（單選） |
| 期間 | 必填 | 選擇日/週/月 cohort 彙總單位 |
| 日期範圍 | 必填 | 選擇基準、回訪事件發生期間 |
選擇日期範圍時，可使用快速選擇按鈕，或透過月曆按鈕直接選擇日期。
快速選擇按鈕中的 最近 與 過去 會以不同基準日運作。
| 類型 | 基準日 | 範例 |
|---|---|---|
| 最近 N 天 | 以今天為基準計算 | 最近 7 天 → 含今天共 7 天 |
| 過去 N 天 | 以昨天為基準計算 | 過去 7 天 → 含昨天共 7 天 |
[資料] 分頁¶
設定 cohort 定義與留存測量基準。
基準事件¶
選擇構成 cohort 的事件。 
- 例：
hive_app_login→ 將該期間登入的使用者歸為 cohort - 例：
hive_character_level_change→ 將角色升級的使用者歸為 cohort
回訪事件¶
選擇用來衡量 cohort 使用者回訪/再次行為的事件。
- 可設定與基準事件相同（例：登入 → 追蹤再次登入）
- 也可設定不同事件（例：登入 → 完成 App 內付款）
識別碼¶
選擇作為使用者追蹤基準的識別碼。
| 識別碼 | 說明 |
|---|---|
| userId | 以帳號基準追蹤使用者。 |
| deviceId | 以裝置基準追蹤使用者。 |
維度值¶
將發生基準事件的 cohort 以特定屬性細分進行分析。 
- 例：依國家將 cohort 分組，比較各國的留存差異
- 例：依 OS 將 cohort 分組，比較各平台的留存率
Note
維度值中顯示的項目，會依 基準事件屬性 顯示。在留存分析中，維度是用來細分 cohort（發生基準事件的使用者群組）的基準，因此無法將回訪事件的屬性作為維度使用。
[篩選器] 分頁¶
設定會 共通套用到 [資料] 分頁中新增的基準事件、回訪事件 的篩選條件。
若只想針對特定事件設定條件，請使用 [資料] 分頁中的事件個別篩選器。
篩選目標可在 屬性 與 區隔 中選擇。
- 基準事件篩選器：只將具有特定屬性的基準事件納入 cohort
- 回訪事件篩選器：只將具有特定屬性的回訪事件納入留存彙總
Note
篩選器的維度中顯示的項目，會同時呈現基準事件、回訪事件的屬性。若特定事件沒有該屬性，則該事件不會套用篩選器。
篩選條件運算子¶
| 運算子 | 說明 |
|---|---|
| 等於 | 只包含與輸入值完全相符的資料。例：只看國家是「韓國」的使用者 |
| 不等於 | 只包含與輸入值不相符的資料。例：只看 OS 不是「Android」的使用者 |
| 小於等於 | 包含小於或等於輸入值的資料。例：只看付款金額小於等於 10,000 韓元的資料 |
| 大於等於 | 包含大於或等於輸入值的資料。例：只看等級 50 以上的使用者 |
| 區間 | 包含介於輸入兩個值之間的資料。例：只看付款金額介於 1,000~10,000 韓元的資料 |
| 無值 | 包含該屬性沒有記錄值的資料。例：只看沒有國家資訊的使用者 |
| 有值 | 包含該屬性至少有一筆記錄值的資料。例：只看有國家資訊的使用者 |
Note
大於等於、小於等於、區間 運算子在屬性資料型別為 文字 時不會顯示。
- 可使用 AND / OR 運算子組合多個篩選條件。
- AND：只包含同時滿足兩個條件的資料。
- OR：包含任一條件成立的資料。
區隔篩選器¶
若將區隔作為篩選器，則只會將該區隔中的使用者資料反映在留存上。依區隔條件如何組合，可作為 動態 cohort 與 靜態 cohort 兩種方式使用。
| 方式 | 條件組合 | 意義 |
|---|---|---|
| 動態 cohort | 只選擇區隔 | 每次查詢留存時都會重新計算區隔條件，反映目前符合條件的使用者。 |
| 靜態 cohort | 同時選擇區隔 + 區隔快照 | 固定為建立區隔快照當下的使用者清單。即使之後使用者狀態變更，反映的使用者集合也不會改變。 |
Tip
- 如果想即時查看此刻符合條件的使用者 → 動態 cohort（只選擇區隔）
- 如果想固定某個時間點的使用者，例如活動開始日，進行分析 → 靜態 cohort（選擇區隔 + 快照）
區隔與區隔快照的建立方法請參考 區隔 文件。
[圖表] 分頁¶
設定留存結果的呈現方式。
圖表類型¶
| 類型 | 主要用途 |
|---|---|
| 表格 | 以表格形式顯示各 cohort 的 D+0 ~ D+N 留存數值。適合以 cohort 單位比較精確數值。 |
| 折線圖 | 以線條呈現特定 cohort 的留存下降趨勢。適合掌握 N 日留存的變化模式。 |
視覺化細部設定¶
| 項目 | 說明 |
|---|---|
| 顯示單位 | 選擇使用者比例(%) 或使用者數 |
新增摘要統計¶
當圖表類型為「表格」時，會同時顯示所選整個期間的加總統計。可在查看留存趨勢的同時確認統計數值。
| 統計項目 | 說明 |
|---|---|
| 總和 | 所選期間內數值全部加總的結果 |
| 平均 | 所選期間內數值的平均值 |
| 最小 | 所選期間中最低的數值 |
| 最大 | 所選期間中最高的數值 |
編輯留存¶
- 在所有內容中點擊要編輯的留存標題，進入編輯頁面。
- 在想要的分頁中變更設定。
- 點擊下方 儲存 按鈕。
注意事項 & Tips¶
- 期間選擇很重要：日 cohort 適合細緻分析，週/ 月 cohort 適合長期趨勢分析。
- 若日期範圍太短，近期 cohort 的長期留存（D+30 等）可能不會被彙總。
- D+0 數值永遠是 100%。若之後數值顯示為 0%，可能是該期間沒有資料，或事件名稱設定錯誤。
- 留存數值不是連續留存率。由於它是獨立彙總在該日期發生回訪事件的使用者比例，因此 D+3 可能高於 D+1。
- 若將基準事件與回訪事件設為相同，可測量回訪率（再登入率）。