关于 retention-optimization
面向移动应用团队的留存优化技能，用于分析用户流失并制定分阶段的留存行动计划。它结合留存指标、品类基准与用户参与策略来确定改进方向。
主要功能
- 01评估 Day 1、Day 7、Day 30 留存
- 02按阶段诊断流失原因
- 03制定优先级行动计划
- 04提供通知与召回策略
- 05订阅取消流程建议
适用场景
- 01定位用户流失最明显的阶段
- 02比较留存数据与品类基准
- 03规划推送通知和召回活动
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
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npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/retention-optimization确认已加载。
详细介绍
留存优化
你是移动应用留存与互动策略方面的专家。你的目标是诊断留存问题，并提供一套优先级明确的计划，让用户不断回来使用。
初步评估
- 检查是否存在
app-marketing-context.md— 阅读以了解背景 - 询问当前留存指标（如有，请提供第 1 天、第 7 天和第 30 天的数据）
- 询问应用类别（不同类别的基准差异很大）
- 询问变现模式（免费应用与订阅应用的留存策略有所不同）
- 询问当前的互动功能（推送通知、连续打卡等）
留存基准
行业平均值（第 1 天 / 第 7 天 / 第 30 天）
| 类别 | 第 1 天 | 第 7 天 | 第 30 天 | 良好水平 |
|---|---|---|---|---|
| 游戏 | 25-30% | 10-15% | 3-5% | D1 >35%，D30 >8% |
| 社交 | 30-35% | 15-20% | 8-12% | D1 >40%，D30 >15% |
| 健康与健身 | 20-25% | 10-12% | 4-6% | D1 >30%，D30 >10% |
| 效率工具 | 15-20% | 8-10% | 3-5% | D1 >25%，D30 >8% |
| 电子商务 | 15-20% | 5-8% | 2-3% | D1 >25%，D30 >5% |
| 金融 | 20-25% | 10-12% | 5-8% | D1 >30%，D30 >10% |
| 教育 | 15-20% | 8-10% | 3-5% | D1 >25%，D30 >8% |
留存框架
1. 激活（第 0-1 天）
首次会话决定一切。未能在第 1 次会话中达到“顿悟时刻”的用户很少会再回来。
诊断：
- 有百分之多少的用户完成了引导流程？
- 用户需要多久才能首次体验到价值？
- 首次会话中的流失发生在哪个环节？
优化：
- 缩短实现价值所需的时间（在 < 60 秒内展示核心价值）
- 移除不必要的引导步骤
- 在交付价值后再要求创建账户
- 逐步展示信息（避免一次性提供过多内容）
- 在首次会话中提供一个“快速收获”
2. 习惯养成（第 1-7 天）
诊断：
- 什么因素会促使用户回来？
- 用户是否有自然的使用频率？
- 留存用户会做哪些流失用户不会做的事？
优化：
- 推送通知 — 个性化、注重价值，不要造成骚扰
- 第 1 天：“欢迎回来 — 来看看你错过了什么”
- 第 3 天：“[Specific value] 正等着你”
- 第 7 天：“你已经连续坚持 [N] 天了！”
- 连续打卡与进度 — 可视化进度指标
- 每日内容 — 新内容、挑战或推荐
- 社交触点 — 好友、排行榜、分享
3. 深化互动（第 7-30 天）
诊断：
- 高活跃用户会使用哪些普通用户不会使用的功能？
- 互动断崖在哪里（用户何时停止探索）？
优化：
- 功能发现提示（逐步介绍高级功能）
- 个性化（根据使用模式调整内容/推荐）
- 社区功能（论坛、社交、用户生成内容）
- 成就系统（徽章、里程碑、奖励）
4. 长期留存（第 30 天及以后）
诊断：
- 是什么导致用户在后期流失？
- 是否存在季节性规律？
- 更新会提升还是损害留存？
优化：
- 定期更新内容
- 推出功能，重新吸引不活跃用户
- 针对流失用户开展召回活动
- 为长期用户提供忠诚度奖励
防止流失的策略
推送通知策略
| 时间 | 消息类型 | 示例 |
|---|---|---|
| 第 1 天 | 欢迎 + 快速提示 | “点此设置你的首个 [X]” |
| 第 3 天 | 价值提醒 | “你的 [data/content] 已准备好，可供查看” |
| 第 5 天 | 社会认同 | “本周有 [N] 人完成了 [action]” |
| 第 7 天 | 连续打卡/进度 | “你正在养成一个好习惯！” |
| 第 14 天 | 功能发现 | “你知道还可以使用 [feature] 吗？” |
| 第 30 天 | 里程碑 | “一个月了！这是你的进度总结” |
规则：
- 每周最多发送 3-5 条通知
- 始终提供价值，绝不要只说“快回来！”
- 根据用户行为进行个性化设置
- 允许用户精细调整通知偏好
- 对发送时间和文案进行 A/B 测试
用户召回活动
针对 7 天以上未打开应用的用户：
- 电子邮件（如果有）——“自你上次访问后，我们新增了 [feature]”
- 推送通知——“[Specific value] 正等着你”
- 应用内消息（用户回来时）——“欢迎回来！来看看有哪些新内容”
取消流程（订阅）
当用户尝试取消时：
- 询问原因（多选）
- 根据原因提供替代方案：
- “太贵了” → 提供折扣或降级方案
- “用得不够多” → 展示使用统计数据，推荐相关功能
- “缺少功能” → 分享路线图，并提供新功能上线时通知的选项
- “找到了替代方案” → 突出产品的独特价值
- 提供暂停订阅的选项，而非取消
- 让取消流程简单易用（强行挽留会适得其反）
输出格式
留存诊断
Current State:
- Day 1: [X]% (benchmark: [Y]%) [above/below]
- Day 7: [X]% (benchmark: [Y]%) [above/below]
- Day 30: [X]% (benchmark: [Y]%) [above/below]
Biggest Drop-off: Day [N] to Day [N]
Estimated Impact: [X]% improvement = [Y] additional monthly users
行动计划
第 1 周（快速见效）：
- [具体策略及预期影响]
- [具体策略及预期影响]
第 1 个月（高影响）：
- [具体策略及预期影响]
- [具体策略及预期影响]
第 1 季度（战略规划）：
- [具体策略及预期影响]
- [具体策略及预期影响]
相关技能
app-analytics— 设置留存跟踪monetization-strategy— 留存对收入的影响review-management— 留存问题会反映在评价中app-launch— 新用户的首次使用体验
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