CN108364197A - 确定应用的用户留存率的方法、应用推广方法及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种确定应用的用户留存率的方法，包括以下步骤：获取新用户在预定时段对目标应用的访问参数，所述新用户为在预定时段之前的新用户统计周期内首次访问目标应用的用户；确定访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，为有效用户数量；确定访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，为留存用户数量；基于所述留存用户数量与所述有效用户数量的比值，确定所述目标应用的用户留存率，从而可以有效过滤掉因误点广告链接等访问目标应用而产生的新用户，分辨出存在真实意愿访问目标应用的新用户，从而可以得到真实有效的用户留存率。本申请还提供了一种应用推广方法及电子设备。

Description

确定应用的用户留存率的方法、应用推广方法及电子设备

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种确定应用的用户留存率的方法、应用推广方法及电子设备。

背景技术

互联网行业竞争激烈，商家为了推广应用程序，通常会通过广告、补贴等营销手段吸引用户，但不同应用的市场前景不同，有些应用本身市场前景不佳，用户只是冲着补贴来的，而有些应用推广之后即可引爆市场。但营销推广需要投入大量的人力物力，如果能够在推广初期预测出应用的市场前景，有利于商家优化营销策略。目前通常是通过活跃用户数、留存用户数、留存率等预测产品市场前景。

活跃用户是指在一段时间内访问过某应用的用户，现在经常用日活跃用户数、周活跃用户数、月活跃用户数等描述一个应用的人气指数，但是，通过活跃用户数难以准确预测应用的市场前景。例如，通过广告、补贴等营销手段为应用吸引了大量的活跃用户，甚至活跃用户数不断攀升，但是很多用户只是冲着补贴来的，补贴一停活跃用户数立即下降，只是推广吸引的新用户太多掩盖了流失率居高不下的问题。

为此，在对应用进行分析时，通常是通过留存用户和用户留存率体现应用的质量和保留用户的能力，从而预测应用的市场前景。留存用户是指，在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用该应用的用户。留存用户占当时新增用户的比例即为用户留存率，通常按照每隔1单位时间(例日、周、月)来进行统计。

但是，有些新用户只是冲着补贴来的，甚至是误点了广告链接进来的，这类新用户的数量因商家营销手段的高低而不同，从而，目前以某时间段内新增的全部用户为新增用户计算的用户留存率，并非真实有效的用户留存率，仍难以准确预测应用的市场前景。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种确定应用的用户留存率的方法、应用推广方法及电子设备，旨在解决难以获得真实有效用户留存率的问题。

具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：

一种确定应用的用户留存率的方法，包括以下步骤：

获取新用户在预定时段对目标应用的访问参数，所述新用户为在预定时段之前的新用户统计周期内首次访问目标应用的用户；

确定访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，为有效用户数量；

确定访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，为留存用户数量；

基于所述留存用户数量与所述有效用户数量的比值，确定所述目标应用的用户留存率。

一个实施例中，所述访问参数包括目标访问次数；所述预定时段由多个访问周期组成；

所述获取新用户在预定时段对目标应用的访问参数，包括：

获取所述新用户在预定时段每次访问目标应用时的访问时间；

将含有获取的访问时间的访问周期的数量，确定为目标访问次数。

一个实施例中，所述访问参数包括有效访问次数；所述预定时段由多个访问周期组成；

所述获取新用户在预定时段对目标应用的访问参数，包括：

获取所述新用户在预定时段每次访问目标应用时的访问时间、以及每个访问时间对应的使用记录，所述使用记录用于记录所述新用户在该访问时间内对应用功能的使用情况；

将对应的使用记录满足预定的记录条件的访问时间确定为有效访问时间；

将含有有效访问时间的访问周期的数量，确定为有效访问次数。

一个实施例中，所述使用记录包括以下至少之一：访问时长、用户行为参数；

所述将对应的使用记录满足预定的记录条件的访问时间确定为有效访问时间，包括：

根据所述访问时间确定当次访问时长；

在当次访问时长不小于预定时长，或用户行为参数不为0时，确定当次访问时间确定为有效访问时间；

其中，用户行为参数包括以下任一：充值金额、交易次数、赠送礼物次数、获取礼物次数、发送消息次数。

一个实施例中，所述预定参数值为1。

一个实施例中，所述确定访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，为有效用户数量；确定访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，为留存用户数量，包括：

从新用户中获取访问参数达预定参数值以上的有效用户，确定所述有效用户的数量；

从所述新用户中获取访问参数高于预定参数值以上的留存用户，确定留存用户的数量。

一个实施例中，所述方法还包括：

根据用户来源对新用户进行分类；

基于分类后的新用户确定各来源的用户留存率。

一个实施例中，所述用户来源基于以下信息确定：用户IP地址、门户网站ID、广告主ID或广告主ID中的广告页面ID。

一个实施例中，所述方法还包括：

获取留存用户的基础信息，所述基础信息包括以下至少之一：性别、年龄、地址；

基于所述基础信息匹配待推广用户。

本申请还公开了一种应用推广方法，包括以下步骤：

根据目标应用的用户留存率确定待推广的应用，其中，所述留存率由：留存用户数量与有效用户数量的比值确定，所述有效用户数量为访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，所述留存用户数量为访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，所述访问参数用于反映新用户在预定时段对目标应用的访问状况，所述新用户为在预定时段之前的新用户统计周期内首次访问目标应用的用户；

向用户推荐所述待推广的应用。

本申请还公开了一种确定应用的用户留存率的装置，包括：

获取模块，用于获取新用户在预定时段对目标应用的访问参数，所述新用户为在预定时段之前的新用户统计周期内首次访问目标应用的用户；

统计模块，用于确定访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，为有效用户数量；及

确定访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，为留存用户数量；

计算模块，用于基于所述留存用户数量与所述有效用户数量的比值，确定所述目标应用的用户留存率。

本申请还公开了一种应用推广装置，包括：

识别模块，用于根据目标应用的用户留存率确定待推广的应用，其中，所述留存率由：留存用户数量与有效用户数量的比值确定，所述有效用户数量为访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，所述留存用户数量为访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，所述访问参数用于反映新用户在预定时段对目标应用的访问状况，所述新用户为在预定时段之前的新用户统计周期内首次访问目标应用的用户；

推广模块，用于向用户推荐所述待推广的应用。

本申请还公开了一种电子设备，包括：

存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器耦合于所述存储器，用于读取所述存储器存储的程序指令，并作为响应，执行如下操作：

获取新用户在预定时段对目标应用的访问参数，所述新用户为在预定时段之前的新用户统计周期内首次访问目标应用的用户；

确定访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，为有效用户数量；

确定访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，为留存用户数量；

基于所述留存用户数量与所述有效用户数量的比值，确定所述目标应用的用户留存率。

本申请通过获取新用户在预定时段对目标应用的访问参数，所述新用户为在预定时段之前的新用户统计周期内首次访问目标应用的用户；确定访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，为有效用户数量；确定访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，为留存用户数量；基于所述留存用户数量与所述有效用户数量的比值，确定所述目标应用的用户留存率，从而可以有效过滤掉因误点广告链接等访问目标应用而产生的新用户，分辨出存在真实意愿访问目标应用的新用户，从而可以得到真实有效的用户留存率。

附图说明

图1是本申请一示例性实施例示出的一种确定应用的用户留存率的方法的流程图；

图2是本申请一示例性实施例示出的一种确定应用的用户留存率的方法的流程图；

图3是本申请一示例性实施例示出的一种确定应用的用户留存率的方法的流程图；

图4是本申请一示例性实施例示出的一种确定应用的用户留存率的方法的流程图；

图5是本申请一示例性实施例示出的一种确定应用的用户留存率的方法的流程图；

图6是本申请一示例性实施例示出的一种应用推广方法的流程图；

图7是本申请一示例性实施例示出的一种确定应用的用户留存率的装置的逻辑框图；

图8是本申请一示例性实施例示出的一种应用推广装置的逻辑框图；

图9是本申请一示例性实施例示出的一种电子设备的逻辑框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

互联网行业竞争激烈，商家为了推广应用程序，通常会通过广告、补贴等营销手段吸引用户，但不同应用的市场前景不同，有些应用本身市场前景不佳，用户只是冲着补贴来的，而有些应用推广之后即可引爆市场。但营销推广需要投入大量的人力物力，如果能够在推广初期预测出应用的市场前景，有利于商家优化营销策略。目前通常是通过活跃用户数、留存用户数、留存率等预测产品市场前景。

但是，有些新用户只是冲着补贴来的，甚至是误点了广告链接进来的，这类新用户的数量因商家营销手段的高低而不同，从而，目前以某时间段内新增的全部用户为新增用户计算的用户留存率，并非真实有效的用户留存率，仍难以准确预测应用的市场前景。

基于此，本申请提出了对用户进行识别以获得有效用户留存率的方案，如图1所示：

步骤S110：获取新用户在预定时段对目标应用的访问参数，所述新用户为在预定时段之前的新用户统计周期内首次访问目标应用的用户；

步骤S120：确定访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，为有效用户数量；

步骤S130：确定访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，为留存用户数量；

步骤S140：基于所述留存用户数量与所述有效用户数量的比值，确定所述目标应用的用户留存率。

用户访问应用时，服务器中会存储有与用户相关的信息，对于注册用户，可以根据用户ID等信息确认用户身份；对于非注册用户，可以通过终端ID等信息确认用户身份，根据历史访问记录等可以判断该用户是否为首次访问所述应用的新用户。需要说明的是，对于应用的历史注册用户也可以是首次访问其中某个服务的新用户，例如，支付宝注册用户首次访问其中的蚂蚁森林时，可以视为蚂蚁森林的新用户；虎牙注册用户首次访问其中的王者荣耀直播时，可以视为王者荣耀直播的新用户。本申请的目标应用不仅可以指应用程序，也可以指网站、视频、直播、应用程序中的服务等，其中直播还可以分为针对目标主播的直播、针对目标分类(例如歌舞、脱口秀、王者荣耀等)的直播等，本申请对此不作限定。

应用程序因其自身特性会影响用户再次访问的情况，例如，搜索引擎类的应用用户每天的访问需求基本相同，周播剧通常在更新的24小时内观看的人数较多，游戏娱乐类的应用通常在非工作时段(尤其是周末)访问人数较多。综合来说，通过一段时间综合判断用户的留存情况准确度较高。

本申请一实施例以新用户统计周期内(可以为应用运行过程中的任意一天或一段时间)首次访问目标应用的用户为新用户。获取所述新用户在预定时段访问目标应用的访问参数，所述预定时段通常包含连续的几个统计周期(例如连续的几天)。预定时段可以根据应用的类型或运营规律等设定其他时长，本申请对此不作限定。

为了便于描述，接下来以预定时段为六天、新用户统计周期为这六天之前的一天为例进行说明。新用户统计周期内首次访问目标应用的用户为首次访问目标应用的新用户，可以是指某一天首次访问目标应用的新用户，例如，新用户统计周期为2018年1月1日，则新用户为2018年1月1日首次访问目标应用的用户，预定时段为2018年1月2日至2018年1月7日。

通常来说，用户第一次可能是误点链接访问目标应用的，但是，如果该用户后续仍继续访问目标应用，由于多次均是误点链接访问目标应用的可能性较小，可以认为该用户确实是来访问目标应用的。本申请一实施例中，所述访问参数包括目标访问次数；所述预定时段由多个访问周期组成；如图2所示，所述获取新用户在预定时段对目标应用的访问参数，包括：

步骤S211：获取所述新用户在预定时段每次访问目标应用时的访问时间；

步骤S212：将含有获取的访问时间的访问周期的数量，确定为目标访问次数。

在一实施例中，访问周期为一天，由于用户一天访问一次或多次不影响反映用户留存的情况，为统一标准，用户在一天中多次访问目标应用也只记为访问一次。由于服务器中会记录用户每次的访问时间，根据访问时间可以确定该次访问属于哪一天，从而可以确定用户在预定时段内有几个访问周期访问过目标应用，根据存在访问周期的数量可以确定目标访问次数。预定参数值可以设为1，即在新用户统计周期之后仍来访问过目标应用至少1次的新用户为有效用户，结合成为新用户那次访问，即至少访问过目标应用2次的新用户为有效用户，从而可以排除因误点链接等原因而访问目标应用的无效用户。同时，还可以将在新用户统计周期之后仍来访问过目标应用至少2次的新用户作为留存用户，基于留存用户数量与有效用户数量的比值，可以确定所述目标应用的用户留存率。当然，访问参数及筛选留存用户的预定参数值均可以根据实际需要进行设置，本申请对此不作限定。

由于筛除了大量因误点链接等原因而访问目标应用的无效用户，可以提高计算的留存率的真实度，从而根据所述留存率可以更加准确的预测应用的市场前景。

然而，在实际情况中，有些用户后续虽有访问目标应用，但仍可能是由于误点链接等原因而访问目标应用。为了有筛除误点链接等原因而访问目标应用的用户，本申请一实施例提出所述访问参数可以包括有效访问次数，用以判断用户的访问是否有效，如图3所示，所述获取新用户在预定时段对目标应用的访问参数，包括：

步骤S311：获取所述新用户在预定时段每次访问目标应用时的访问时间、以及每个访问时间对应的使用记录，所述使用记录用于记录所述新用户在该访问时间内对应用功能的使用情况；

步骤S312：将对应的使用记录满足预定的记录条件的访问时间确定为有效访问时间；

步骤S313：将含有有效访问时间的访问周期的数量，确定为有效访问次数。

现有方案中，在统计新用户、留存用户时，不会区分用户的访问行为是否有效，导致得到的用户留存率无法真实反应目标应用对用户的真实留存情况。本申请一实施例中，根据访问时间、使用记录等判断此次访问是否有效。例如，用户某日虽访问了目标应用1次，但该次访问的访问时长(根据访问开始时间和访问结束时间得到访问时长)仅3秒，基本可以判定此次访问为无效访问。由于用户行为各异，为了准确判断用户是否有效访问目标应用，通常需要多因素综合评定。

可以根据使用记录判断用户访问目标应用的访问行为是否有效，并且，可以根据实际情况采用使用记录中的一种或多种参数判断用户访问目标应用的访问行为是否有效。例如，用户访问目标应用的访问时长仅几秒钟，可能用户是因误操作而访问目标应用的，例如，用户原本是想关闭弹出来的广告窗口，结果误点开了该广告链接的页面，通常用户会迅速关闭该页面；或者，用户原本是想点开手机上的A应用程序，结果误点开了B应用程序，通常用户会迅速退出B应用程序。例如，广告窗口链接的是一个商品的详情页，用户虽然几分钟之后才关闭，但期间并没有浏览过该详情页(例如导航条没有滚动)，从而也可以判定用户此次访问行为无效。

通常来说，用户访问目标应用的访问时长较长(不小于预定时长)时，可以认为用户此次访问有效，例如，预定时长为5分钟或30分钟等，可以根据目标应用的特性设置预定时长，本申请对此不作限定。当然，在用户访问目标应用期间存在充值、交易、赠送礼物、获取礼物、发送消息等操作时，通常可以认为用户此次访问有效；服务器中存储的用户行为参数可以包括：充值金额、交易次数、赠送礼物次数、获取礼物次数、发送消息次数等，即用户行为参数不为0时，可以认为用户此次访问有效。

用户访问应用时，服务器中会存储有与用户相关的信息，其中通常会记录访问时间(包括访问开始时间和访问结束时间)、及用于记录用户在该访问时间内对应用功能的使用情况的使用记录等信息。对于服务器中记录的每一次访问的访问时间，将对应的使用记录满足预定的记录条件的访问时间确定为有效访问时间。所述使用记录可以包括以下至少之一：访问时长、用户行为参数；可以根据访问时间确定当次访问时长；在当次访问时长不小于预定时长，或用户行为参数不为0时，确定当次访问时间确定为有效访问时间；其中，用户行为参数包括以下任一：充值金额、交易次数、赠送礼物次数、获取礼物次数、发送消息次数。通常来说，用户访问目标应用的时长较长(例如大于30分钟)，可以认为用户此次访问是有效的；当然，用户在访问过程中若存在充值等行为，显然也可以认为用户此次访问是有效的。针对目标应用可以确定用户访问目标应用的访问参数，例如，访问时长、充值金额、充值次数、交易次数、赠送礼物次数、获取礼物次数、发送消息次数等，可以根据目标应用的特性设置访问参数的种类和数量，以发送消息为例，购物类目标应用可以包括与卖家的对话，视频类目标应用可以包括用户发送的弹幕等，当然，还可以根据目标应用的特性设置用户行为参数，本申请对此不作限定。

预定参数值可以设为1，即在新用户统计周期之后有效访问过目标应用至少1次的新用户为有效用户，从而可以排除因误点链接等原因而访问目标应用的无效用户。同时，还可以将在新用户统计周期之后有效访问过目标应用至少2次的新用户作为留存用户，基于留存用户数量与有效用户数量的比值，可以确定所述目标应用的用户留存率。当然，预定访问次数及筛选留存用户的访问次数均可以根据实际需要进行设置，本申请对此不作限定。

通过上述方式，可以从服务器记录的访问时间中筛选出有效访问时间，将含有有效访问时间的访问周期的数量，确定为有效访问次数。通过筛选出有效访问次数，可以有效滤除在预定时段只进行过无效访问的用户，可以提高计算的留存率的真实度，从而根据所述留存率可以更加准确的预测应用的市场前景。

然而，在实际情况中，有些用户第一次访问目标应用时，发现自己对目标应用的内容不感兴趣，从而不再访问目标应用(以下称此类用户为流失用户)。然而，上述以新用户统计周期之后的预定时段，再次访问/有效访问过目标应用的用户作为有效用户，将排除掉流失用户，所得的留存率仍不足以反应用户的真实留存情况。为此，本申请另一实施例提出，对新用户统计周期内的访问次数也进行分析方案。对新用户统计周期内首次访问目标应用的新用户，判断该新用户在新用户统计周期内是否有效访问目标应用，若该新用户在新用户统计周期内有效访问过目标应用，则该新用户为有效用户；若该新用户在预定时段也有效访问过目标应用，则该新用户为留存用户。若新用户在新用户统计周期内未有效访问过目标应用，则进一步判断该用户在预定时段是否有效访问过目标应用，若有效访问过目标应用1次，则该新用户为有效用户；若至少有2个统计周期有效访问过目标应用，则该新用户为留存用户。

本实施例采用对用户在新用户统计周期内的访问行为也进行甄别的方式，从而用户留存率能够反映流失用户的情况。选取新用户统计周期内首次访问目标应用的新用户，并获取所述新用户访问目标应用的访问参数；例如，在2018年1月8日，对2018年1月1日首次访问目标应用的新用户，获取所述新用户在2018年1月1日至2018年1月7日访问目标应用的访问参数，即在2018年1月1日至2018年1月7日，至少有1天有效访问过目标应用的新用户为有效用户，至少有2天有效访问过目标应用的新用户为留存用户。上述方式，将新用户统计周期内的访问情况也进行了分析，通过保留了流失用户对用户留存率的影响，可以更有效的体现应用对用户的留存情况。

接下来以具体实例进行说明，例如，访问时长大于30分钟则判定此次为有效访问；若访问时长小于30分钟，则判断是否存在充值或发送弹幕等行为，若存在则判定此次为有效访问，若不存在，则判定此次为无效访问。例如，若新用户A在新用户统计周期及预定时段内仅访问目标应用一次(首次访问那次)，且首次访问的访问时长为3秒，不存在充值或发送弹幕等行为，则可以判定新用户A不是有效用户；若新用户B在新用户统计周期及预定时段内仅访问目标应用一次(首次访问那次)，且首次访问的访问时长为35分钟，则可以判定新用户B是有效用户(可能是因为目标应用的内容不符合新用户B的喜好所以后续没有再次访问)；若新用户C在新用户统计周期及预定时段内多次访问目标应用，但仅有一次属于有效访问，则可以判定新用户C是有效用户；若新用户D在新用户统计周期及预定时段内多次访问目标应用(一天访问多次时，至少有一次为有效访问则判定当天存在有效访问)，并存在多次有效访问(相当于有几天都存在有效访问)，则可以判定新用户C是有效用户，且是留存用户。根据留存用户数量与有效用户数量的比值可以确定目标应用的用户留存率。

本申请通过对用户的访问行为进行分析，区分有效用户和留存用户，从而可以得到真实反应目标应用对用户的留存情况，为商家预测应用的市场前景提供可靠的依据。

统计有效用户的数量可以是对确定为有效用户的数量进行累加，统计留存用户的数量可以是对确定为留存用户的数量进行累加。当然，也可以从新用户中获取访问参数达预定参数值以上的有效用户，确定所述有效用户的数量；从所述新用户中获取访问参数高于预定参数值以上的留存用户，确定留存用户的数量。例如，对用户添加标签标明该用户为有效用户/留存用户，从而可以统计出有效用户的数量/留存用户的数量；还可以设置有效用户表、留存用户表，将判断为有效用户的用户ID等添加到有效用户表中，将判断为留存用户的用户ID等添加到留存用户表中，通过统计有效用户表/留存用户表中用户的数量可以得到有效用户数量/留存用户数量。当然，还可以有其他统计有效用户数量和留存用户数量，本申请对此不作限定。

商家在推广应用时，通常是多种营销手段组合使用，例如，线下推广、邮件推广、视频插播广告推广等，不同的营销手段效果可能不同，但商家在制定推广策略时，只能预估推广效果并分配资金投入比例等，而在推广过程中通常需要根据实际的推广效果调整推广策略。为了获得准确的推广效果，可以通过用户来源确定各来源用户的留存情况。为此，本申请依据用户来源对用户留存率进行分类，如图4所示，

步骤S410：根据用户来源对新用户进行分类；

步骤S420：基于分类后的新用户确定各来源的用户留存率。

通常来说，用户可能是通过广告等方式对目标应用进行首次访问，而后续访问目标应用时，则可能通过其它途径，例如，用户通过视频中插播的广告发现了一款游戏并点击进入游戏进行体验，并收藏了游戏的网址，后续则直接通过收藏夹进入游戏。因此，通常以新用户的来源反映用户的真实来源。可以根据以下信息确定用户来源，例如根据用户IP地址、门户网站ID、广告主ID或广告主ID中的广告页面ID等确定用户来源。访问来源常见的有以下方式：

·直接访问(direct)：用户直接输入网址、收藏夹、邮件客户端、手机app、用户从本地点击链接(excel、QQ聊天)等。

·推介访问(referral)：用户从其他网站点击链接访问。

·自然搜索(organic search)：用户从搜索引擎的搜索结果访问。

·广告链接(paid search)：用户从SEM的推广访问。

·邮件访问(email)：用户从线上邮箱访问。

·社交访问(social)：用户从新浪微博、脸书、推特等社交网络访问。

·显示广告(display)：用户从显示广告访问。

用户点击A网址跳转到访问目标应用，在服务器中通常会记载当前URL及跳转链接等信息，通过将跳转链接与用户来源关联，即可知道用户来源，可以根据用户来源对新用户进行分类。可以根据首次访问目标应用时的来源对新用户进行分类，并从分类后的新用户中确定有效用户数及留存用户数，从而可以计算各来源的用户留存率。当然，在实际应用中，还可以通过其它方式获知用户来源，本申请对此不作限定。

通过各来源用户的留存率对推广效果进行评估，当然，还可以结合新用户数、有效用户数、留存用户数等进行综合评估，例如，A推广方式(对应用户来源A)资金占比较大，但有效用户数、留存用户数都较少，且用户的留存率较低，则可以判断A推广方式的推广效果不佳；B推广方式(对应用户来源B)资金占比较小，虽然有效用户数、留存用户数都较少，但用户的留存率较高，则可以判断B推广方式的推广效果较好；C推广方式(对应用户来源C)虽然用户的留存率较高，但资金占比较大，而有效用户数、留存用户数都较少，则可以判断C推广方式的推广效果不佳。

在推广应用时，如果能够找到潜在的精准用户，推广效益必然远高于海量推广。通常来说，留存用户对应用的忠诚度较高，显然，可以将与留存用户相似的用户作为潜在的精准用户，从而提高应用的推广效果。为此，本申请提出了根据留存用户匹配待推广用户的方式，如图5所示，

步骤S510：获取留存用户的基础信息，所述基础信息包括以下至少之一：性别、年龄、地址；

步骤S520：基于所述基础信息匹配待推广用户。

应用程序中用户基础信息的完整度依据应用程序的类型不同而不同，例如，需要实名认证的应用程序通常用户基础信息的完整度较高，当然，对于不需要实用认证的应用程序，也可以通过分析用户行为生成基础信息。地址还可以根据GPS、IP地址等确定。例如，对一款游戏的留存用户的基础信息进行分析，发现留存用户主要是年龄在18至25岁的男性、登录地址集中的校园，则可以判断该游戏对高校男生吸引力较大。

通过根据留存用户匹配待推广用户，能够提高商家选择待推广用户的精准度。

当然，有的商家可能同时运营多款应用，商家也需要对应用进行分析，以预测应用的市场前景，对于市场前景可观的应用可以加大资金投入(用于推广和研发等)；而对于市场前景不乐观的应用，则可能选择舍弃。为此，本申请提出了一种应用推广方法，如图6所示，

步骤S610：根据目标应用的用户留存率确定待推广的应用，其中，所述留存率由：留存用户数量与有效用户数量的比值确定，所述有效用户数量为访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，所述留存用户数量为访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，所述访问参数用于反映新用户在预定时段对目标应用的访问状况，所述新用户为在预定时段之前的新用户统计周期内首次访问目标应用的用户；

步骤S620：向用户推荐所述待推广的应用。

通常来说，用户的留存率越高，说明应用吸引用户的能力越强，即该应用的生存能力(发展前景)越强。从而可以根据用户留存率确定该应用是否值得继续推广(或投入资金等)，当然，可以预先设定目标留存率，当应用的用户留存率不小于目标留存率时，将所述应用选定为待推广的应用。目标留存率可以根据应用的历史留存率设置，例如，可以选取推出时间超过一定年限(例如1年)、实际市场发展趋势不同(例如热门、普通、冷门)的几款应用，分析不同发展趋势的应用的用户留存率，特别是初期(例如，前3个月)的用户留存率，可以根据应用的初期用户留存率与市场发展趋势的关系，设定目标留存率。当然，也可以从几款应用中选择排名靠前的作为待推广的应用。当然，还可以根据其他标准通过用户留存率确定待推广的应用，向用户推荐所述待推广的应用。留存率可以根据前述确定应用的用户留存率的方法确定，推荐所述待推广应用的用户可以是任意用户，也可以是前述实施例中根据留存用户匹配的待推广用户，本申请对此不作限定。

本申请的上述实施例在不冲突的情况下可以任意组合，不以本申请所述实施例为限。

与前述确定应用的用户留存率的方法实施例相对应，本申请还提供了确定应用的用户留存率的装置的实施例。

本申请确定应用的用户留存率的装置的实施例可以应用在电子设备上。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在电子设备的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，如图9所示，为本申请确定应用的用户留存率的装置所在电子设备的一种硬件结构图，除了图9所示的处理器、内存、网络接口、以及非易失性存储器之外，实施例中装置所在的电子设备通常根据该确定应用的用户留存率的装置的实际功能，还可以包括其他硬件，对此不再赘述。

请参考图7，一种确定应用的用户留存率的装置，包括：

获取模块710，用于获取新用户在预定时段对目标应用的访问参数，所述新用户为在预定时段之前的新用户统计周期内首次访问目标应用的用户；

统计模块720，用于确定访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，为有效用户数量；及

确定访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，为留存用户数量；

计算模块730，用于基于所述留存用户数量与所述有效用户数量的比值，确定所述目标应用的用户留存率。

如图8所示，本申请还公开了一种应用推广装置，包括：

识别模块810，用于根据目标应用的用户留存率确定待推广的应用，其中，所述留存率由：留存用户数量与有效用户数量的比值确定，所述有效用户数量为访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，所述留存用户数量为访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，所述访问参数用于反映新用户在预定时段对目标应用的访问状况，所述新用户为在预定时段之前的新用户统计周期内首次访问目标应用的用户；

推广模块820，用于向用户推荐所述待推广的应用。

如图9所示，本申请还公开了一种电子设备，包括：

存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器耦合于所述存储器，用于读取所述存储器存储的程序指令，并作为响应，执行如下操作：

获取新用户在预定时段对目标应用的访问参数，所述新用户为在预定时段之前的新用户统计周期内首次访问目标应用的用户；

确定访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，为有效用户数量；

确定访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，为留存用户数量；

基于所述留存用户数量与所述有效用户数量的比值，确定所述目标应用的用户留存率。

上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (13)

1.一种确定应用的用户留存率的方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取新用户在预定时段对目标应用的访问参数，所述新用户为在预定时段之前的新用户统计周期内首次访问目标应用的用户；

确定访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，为有效用户数量；

确定访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，为留存用户数量；

基于所述留存用户数量与所述有效用户数量的比值，确定所述目标应用的用户留存率。

2.如权利要求1所述的确定应用的用户留存率的方法，其特征在于，所述访问参数包括目标访问次数；所述预定时段由多个访问周期组成；

所述获取新用户在预定时段对目标应用的访问参数，包括：

获取所述新用户在预定时段每次访问目标应用时的访问时间；

将含有获取的访问时间的访问周期的数量，确定为目标访问次数。

3.如权利要求1所述的确定应用的用户留存率的方法，其特征在于，所述访问参数包括有效访问次数；所述预定时段由多个访问周期组成；

所述获取新用户在预定时段对目标应用的访问参数，包括：

获取所述新用户在预定时段每次访问目标应用时的访问时间、以及每个访问时间对应的使用记录，所述使用记录用于记录所述新用户在该访问时间内对应用功能的使用情况；

将对应的使用记录满足预定的记录条件的访问时间确定为有效访问时间；

将含有有效访问时间的访问周期的数量，确定为有效访问次数。

4.如权利要求3所述的确定应用的用户留存率的方法，其特征在于，所述使用记录包括以下至少之一：访问时长、用户行为参数；

所述将对应的使用记录满足预定的记录条件的访问时间确定为有效访问时间，包括：

根据所述访问时间确定当次访问时长；

在当次访问时长不小于预定时长，或用户行为参数不为0时，确定当次访问时间确定为有效访问时间；

其中，用户行为参数包括以下任一：充值金额、交易次数、赠送礼物次数、获取礼物次数、发送消息次数。

5.如权利要求2或3所述的确定应用的用户留存率的方法，其特征在于，所述预定参数值为1。

6.如权利要求1所述的确定应用的用户留存率的方法，其特征在于，所述确定访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，为有效用户数量；确定访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，为留存用户数量，包括：

从新用户中获取访问参数达预定参数值以上的有效用户，确定所述有效用户的数量；

从所述新用户中获取访问参数高于预定参数值以上的留存用户，确定留存用户的数量。

7.如权利要求1所述的确定应用的用户留存率的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据用户来源对新用户进行分类；

基于分类后的新用户确定各来源的用户留存率。

8.如权利要求7所述的确定应用的用户留存率的方法，其特征在于，所述用户来源基于以下信息确定：用户IP地址、门户网站ID、广告主ID或广告主ID中的广告页面ID。

9.如权利要求1所述的确定应用的用户留存率的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取留存用户的基础信息，所述基础信息包括以下至少之一：性别、年龄、地址；

基于所述基础信息匹配待推广用户。

10.一种应用推广方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据目标应用的用户留存率确定待推广的应用，其中，所述留存率由：留存用户数量与有效用户数量的比值确定，所述有效用户数量为访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，所述留存用户数量为访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，所述访问参数用于反映新用户在预定时段对目标应用的访问状况，所述新用户为在预定时段之前的新用户统计周期内首次访问目标应用的用户；

向用户推荐所述待推广的应用。

11.一种确定应用的用户留存率的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取新用户在预定时段对目标应用的访问参数，所述新用户为在预定时段之前的新用户统计周期内首次访问目标应用的用户；

统计模块，用于确定访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，为有效用户数量；及

确定访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，为留存用户数量；

计算模块，用于基于所述留存用户数量与所述有效用户数量的比值，确定所述目标应用的用户留存率。

12.一种应用推广装置，其特征在于，包括：

识别模块，用于根据目标应用的用户留存率确定待推广的应用，其中，所述留存率由：留存用户数量与有效用户数量的比值确定，所述有效用户数量为访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，所述留存用户数量为访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，所述访问参数用于反映新用户在预定时段对目标应用的访问状况，所述新用户为在预定时段之前的新用户统计周期内首次访问目标应用的用户；

推广模块，用于向用户推荐所述待推广的应用。

13.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器耦合于所述存储器，用于读取所述存储器存储的程序指令，并作为响应，执行如下操作：

获取新用户在预定时段对目标应用的访问参数，所述新用户为在预定时段之前的新用户统计周期内首次访问目标应用的用户；

确定访问参数达预定参数值以上的新用户的数量，为有效用户数量；

确定访问参数高于预定参数值以上的新用户的数量，为留存用户数量；

基于所述留存用户数量与所述有效用户数量的比值，确定所述目标应用的用户留存率。