留存是一本账：同队列、活跃定义与四个数字

注册总数只增不减，它永远不会告诉你产品正在变差。

一、每个月都在涨的注册数

以下情境为教学假设，人物、引语和数字不代表经核实的真实案例。

周航做了一款面向自由职业者的报价单工具「一页报价」，上线 18 个月。后台的注册总数在 1 月是 420，3 月是 760，6 月是 1,860。他把这条曲线截图发在朋友圈，配文只有三个字：「还在涨」。

但另外三个数字朝反方向走。客服工单从每周 14 封降到 5 封，产品更新邮件的打开率从 41% 降到 19%，最近一次功能投票只有 9 个人参与。他起初觉得这是好事：没人提问，说明产品稳定了；邮件没人看，说明大家不需要帮助。

六月最后一个周五，他导出了一份名单：过去 7 天内完成过一次核心动作的用户，也就是真正生成并发出过一份报价单的人。名单上有 30 个人，其中 11 个是他认识的同行。1,860 个注册，30 个人在用，比例是 1.6%。

更让他意外的是这 1,860 的构成：其中 1,500 个来自半年前一次目录站收录带来的脉冲，那批人注册之后大多数再没回来。他的注册总数记录的是「有多少人曾经来过」，不是「有多少人还在」。

他又把 6 月的注册按来源拆了一遍：目录站 38 个、搜索 41 个、老用户推荐 9 个、直接访问 12 个。四个来源加起来 100 个，和当月新增对得上。但当他去看这四个来源各自的人在第 4 周还剩几个时，数字变成了 9、11、4、3。来源之间的差别，比总数曲线能表达的差别大得多。

注册总数是一条只增不减的曲线，它不会跌，所以它也永远不会告诉你产品正在变差。

二、先定义「活跃」，再谈留存

在算留存之前，必须先回答一个更基础的问题：什么样的人算「活跃」。这个问题没有唯一正确答案，但必须选一个、写死，否则每个月的数字都不可比。

四个定义的差别不是技术问题，而是「你愿不愿意承认没做成事的人不算用户」。打开应用和登录都可以被通知、自动登录、后台唤醒制造出来；只有核心动作和产出结果是用户主动付出时间换来的。

判断一个定义能不能用，有个简单的测试：拿这个数字去问「所以下周该改什么」。如果答案是「不知道」，说明它离价值太远。打开应用上升，可能只是推送发得勤；完成核心动作上升，至少说明有更多人做成了一件事。

「完成一次核心动作」里的核心动作，指的是产品存在的理由。报价单工具的核心动作是「生成一份可以发给客户的报价单」，不是「打开编辑器」，也不是「点了一次保存草稿」。定义写到这个粒度，才可能被观察、被改动、被复算。

本文余下部分统一使用第三种定义：完成一次核心动作。第四种作为更严格的上限参照，出现在需要讨论「真正产出」的时候。

三、队列表：一行是一周进来的人

有了定义，才能建表。队列表的第一列不是日期，而是「哪一周进来的人」。同一行的人注册时间相近，经历的产品版本、渠道和季节也相近，这样比较才有意义。

读法一：横向看同一队列随时间的衰减。第 1 周进来的 100 人，第一周还有 38 人在做核心动作，第四周剩 26 人。这条线如果一直往零走，说明产品没有留住人的结构。

读法二：纵向看不同队列在同一生命周期的表现。W1 从 38 降到 29，W4 从 26 降到 18，说明最近进来的用户质量在下降，或者产品最近的改动在劝退新人。两个原因需要分开查，不能混成一句「留存变差了」。

读法三：最后一行 W4 写「未到」，不写 0。第 4 周进来的人还没过完 28 天，任何 W4 数字都是假的。队列表最常见的造假不是编数字，而是把「还没到观察期」填成 0，然后得出「留存崩了」的结论。

还有一种读法值得养成：把「新增」这一列也当成结论看。如果某一周的新增突然翻倍，后面几周的 W1、W4 大概率会下降，因为新来的人群和原来不是同一批人。渠道变化会先污染新增，再污染留存，最后才被你在总数上看见。

3.1 一行是一周，不是一天

按天分行的表看起来更细，实际上更难读：每天几十个注册，任何一天的波动都会盖过趋势。按周分行，一周 100 人左右，比例才有稳定的分母。产品有明确的周节奏时，按周也更贴近真实使用。

如果一周的新增少于 30 人，按周也不够，应该按四周或按月合并，并在表头注明「合并队列」。样本太小的比例不要写小数点后一位，写「约」并标注人数，避免把 3 个人说成 12.5%。

四、四个数字为什么不能相加

日常汇报里最常被放在一起的四个数字，其实有四种不同的量纲。把它们相加、相减，或者放进同一个饼图，得到的都不是信息。

• 新增：一段时间内新注册的人数，是流量，单位是人/周。
• W1：某一队列在注册后第 7 天所在自然周仍完成核心动作的比例，分母是该队列人数。
• W4：同一队列在第 28 天所在自然周的比例，仍然是比例，而且 W4 的人必然也计入过 W1。
• 周活：某一周内完成核心动作的去重人数，是存量快照，分母是所有还在使用的人。

不能相加的第一个原因：单位不同。人能相加，比例不能和人相加。第二个原因：分母不同。W1、W4 的分母是队列，周活的分母是全体现存用户，新增的分母是时间。

第三个原因：包含关系。W4 是 W1 的子集，把两者相加会把同一批人算两次。这也是为什么「W1 加 W4 等于留存」这类公式在任何产品上都不成立。

能做的运算只有一种：同层相除。激活除以注册、W1 人数除以队列人数、W4 人数除以队列人数。跨层只能描述，不能计算，更不能画成一条折线。

还有一条容易忽略的规则：换了活跃定义，就不能和旧数据比。 如果你 5 月用「登录」当活跃，6 月改成「完成核心动作」，6 月的数字和 5 月之间没有可比性，必须在图上断开，从下一个月重新起算。否则你会得到一个漂亮的「下降」并误以为自己找到了问题。

五、复算：同一批人，两个结论

下面用同一批人算两次。假设某产品连续 26 周、每周新增 100 人，且每个队列的衰减都相同：W1 = 30、W2 = 24、W3 = 20、W4 = 18（只取最近四周，更早的队列不再计入，这是为演示而做的简化）。

总数口径（把累计注册当分母）：
  第 4 周末：累计 400，本周活跃约 30 + 24 + 20 + 18 = 92
             92 ÷ 400 = 23.0%
  第 13 周末：累计 1,300，本周活跃约 92
             92 ÷ 1,300 = 7.1%
  第 26 周末：累计 2,600，本周活跃约 92
             92 ÷ 2,600 = 3.5%

队列口径（同一批数据）：
  第 1 周队列 100 人 → W4 = 18 人 → 18%
  第 2 周队列 100 人 → W4 = 18 人 → 18%
  第 3 周队列 100 人 → W4 = 18 人 → 18%

两者差在哪里：
  总数口径的分母 26 周里涨了 6.5 倍（400 → 2,600）
  队列口径的分母始终是 100 人
  总数口径从 23.0% 掉到 3.5%，是 19.5 个百分点；
  队列口径的 W4 一直是 18%，一点没动。

总数口径给出的是一条持续下滑的线。如果只看这条线，结论会是「产品越来越差，必须立刻改」。但同一段时间里，每个队列的 W4 都是 18%。

队列口径给出的结论完全不同：留存没有恶化，恶化的是分母。累计注册越滚越大，而每周活跃的人数只和最近四周的队列有关。用一个不断变大的分母去除一个基本不变的小分子，得到的必然是一条下滑曲线。

真实数据不会这么整齐。上表的 W1 从 38 降到 29、W4 从 26 降到 18，那才是需要处理的事：它说明最近进来的用户质量在下降，或者最近的改动在劝退新人。总数口径的下滑是算术，队列口径的下滑才是产品。

如果再往下追一步，还能看出一个方向：第 3 周队列的 W1 是 29，第 4 周回升到 31，但两行的 W2 分别是 24 和 23，差距在缩小。这说明最近一次的改动可能只改善了「第一次用」，没有改善「第二次回来」。队列表的价值不在于给出结论，而在于把结论缩小到某一行、某一列上。

六、行动清单与复算验收

这份清单只有五条，目标是下周就能开始记，而不是先搭一套分析系统。一张能贴进文档的表，比一个买了没配置的工具更有用。

• 写下「核心动作」的一句话定义，写到别人能照着判断的程度。
• 把后台的「活跃用户」改成按这个定义统计，并在图上标注口径变更日期。
• 建一张按周分队列的表，列固定为新增、W1、W2、W3、W4。
• 未到观察期的格子填「未到」，不填 0，也不做估算。
• 每周只回答一个问题：最新队列的 W1 比上一周高还是低。

验收标准：把这张表交给一个没参与产品的人，他能在两分钟内说出哪一周进来的人留得最好、哪一周最差，并且不会把 W4 当成「本周活跃」。

使用边界与实操验收

本文不覆盖付费、续费与召回，也不讨论提升留存的具体交互，那些内容在第 05 到第 09 篇。本文只解决一件事：怎么把留存算对。算错的口径不会因为后面做了多少优化而变对。

所有比例都应以你自己的后台事件为准。如果产品还没有埋点，先用可核实的替代行为手工记两周，例如导出记录、交付记录、发信记录，不要用「大概」补齐。验证以同一队列的连续四周数据为准，不以某一天的数字为准。

最后提醒一句：留存是比例，不是人数。30 个人在 1,860 里是 1.6%，在 100 里是 30%，同样的 30 个人可以讲出两个完全相反的故事。写任何结论之前，先写清分母。

关键参考与核验范围

本文的四种活跃定义、队列表与两组复算均为教学演示，不构成统计分析建议。核验日期：2026-10-23。

• 中华人民共和国个人信息保护法 ：记录用户行为事件、按用户分群统计时，涉及个人信息处理的告知义务与最小必要范围。
• 中华人民共和国电子商务法 ：产品通过信息网络收费时，经营者对交易与用户数据的记录义务需在收费前确认。

第三方分析工具与行业基准报告在本次核验中无法访问，因此本文不引用其数值或条款原文，也不附链接。执行时以你自有后台能导出的事件为准。

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