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    - Yokohama Platform Analytics

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# Retenção de usuário

# Retenção de usuário {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Yokohama
* 
* Atualizado 30 de jan. de 2025
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 4 min. de leitura

Os relatórios de retenção de usuários ajudam você a entender se o app atende às necessidades e expectativas dos usuários e permitem medir como seus esforços de otimização afetam a retenção de usuários.

## Antes de Iniciar

Função necessária: Analytics_admin, mobile_analytics_admin, web_analytics_admin ou portal_analytics_admin

## Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa

Veja dados como quantos novos usuários você tem, quantos nunca retornou e quantos retornaram no dia seguinte. Os dados de retenção do usuário também mostram a frequência das sessões do usuário e o tempo médio entre as sessões de acordo com um determinado intervalo de tempo. A análise de retenção de usuários pode ajudar você, por exemplo:

* Use a análise de coorte para identificar um mês, semana ou dia com retenção ruim.
* Compare a análise de retenção entre versões e dispositivos.
{#view-retention-analytics__ul_zpd_1n4_3kb}  

<br />

## Procedimento

1. Navegar até TudoAnálise da plataformaAnálise da experiência do usuário.
2. Escolha a aplicação para a qual você deseja revisar a retenção na Todas as aplicações lista.
3. Filtre os dados.  
   Os filtros padrão são Agregação (diário, semanal ou mensal), Intervalo de datas e. País . Para obter mais informações sobre filtros em Análise da experiência do usuário, consulte [Filtrando páginas](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/3x7fEIoGS4c0FyGtLrg2pg "Detalhar os dados de uso com filtros padrão e personalizados.").{#view-retention-analytics__table_ltf_rsz_tjb__entry__2}

   | KPI | Descrição |
   |-|-|
   | Novos Usuários | Número de novos usuários no bucket de tempo especificado. |
   | Nunca retornou | Porcentagem de usuários que nunca voltaram a usar o app após a sessão inicial. |
   | Retornado após um dia/semana/mês | Número de usuários que usaram o app no período de agregação especificado após a sessão inicial. |
   | Tempo para a segunda sessão | Intervalo de tempo médio entre a primeira e a segunda sessões. |
   | Frequência da sessão | Mede o número médio de sessões no bucket de tempo selecionado (diário/semanal/mensal). Por exemplo, 25% dos usuários usaram o app duas vezes por dia. |
   | Tempo médio entre sessões | Tempos médios entre as sessões inicial e subsequente. |
   [Tabela 1. KPIs de retenção]

   {#view-retention-analytics__table_ltf_rsz_tjb}
4. Exiba a coorte de retenção usando métricas diferentes.  
   A coorte Retenção é um mapa térmico que mostra o número ou a porcentagem de usuários que começaram a usar o app durante o intervalo de datas especificado usando a agregação especificada. Neste exemplo, o. Agregação é <kbd class="ph userinput">Semanalmente </kbd>. Intervalo de datas é <kbd class="ph userinput">Últimos 30 dias </kbd>e a medida é <kbd class="ph userinput">Porcentagem </kbd>.  

## Como a retenção é calculada {#ariaid-title2}

Entenda como Análise da experiência do usuáriocalcula a retenção de usuário e ação.

### Retenção de usuário {#how-user-retention-calculated__section_wgq_4zs_wjb}

A análise de retenção de usuários agrupa novos usuários e não o número total de usuários. Uma coorte inclui cada novo usuário que usa o app em um intervalo de tempo definido e um intervalo de datas selecionado (diário/semanal/mensal). Um novo usuário só é contado uma vez por coorte, mas pode ser incluído em mais de uma coorte.

Por exemplo, se estiver analisando coortes semanais, os números marcados com menos de 1 semana, semana 1, semana 2 e semana 3 na parte superior do relatório Coorte de retenção indicam buckets semanais. A porcentagem em cada bucket semanal representa o número de usuários que voltaram a usar a aplicação durante esse bucket específico.  
O início e o término de cada bucket são diferentes para cada novo usuário na coorte. O bucket marcado menos de 1 semana indica um intervalo de tempo antes da primeira semana completa após a sessão inicial do usuário. As datas em que as semanas começam estão à esquerda da visualização. Por exemplo, se a sessão inicial de um usuário começar em 16 de novembro e a primeira semana completa começar em 18 de novembro, as informações de retenção do período intermediário estarão na coluna Menos de 1 semanas.  

### Retenção de ação {#how-user-retention-calculated__section_yjj_qzs_wjb}

A análise de coorte de retenção agrupa o número de usuários que realizaram a primeira ação definida para a coorte, não o número total de usuários da aplicação. A coorte inclui todos os usuários que usam o app e executam a primeira ação no intervalo de tempo e datas definidos (diário/semanal/mensal).

Por exemplo, se estiver analisando coortes semanais, os números marcados como 1, 2, 3 na parte superior do relatório de retenção indicam buckets semanais. A porcentagem em cada bucket semanal representa o número de usuários que voltaram a usar a aplicação e executaram a segunda ação durante esse bucket específico.

O início e o término de cada bucket são diferentes para cada novo usuário na coorte. O bucket marcado como "1" indica um intervalo de tempo de sete dias após a sessão inicial do usuário. Por exemplo, se a sessão inicial de um usuário começou às 10:00 no domingo, o bucket 1 começará às 10:00 no domingo da semana seguinte. O bucket 1 do usuário se estende de 7 a 13 dias a partir da sessão inicial.

Um novo usuário só é contado uma vez por coorte, mas pode ser incluído em mais de uma coorte. Por exemplo, se uma coorte semanal for baseada em um evento de login, um cliente que fizer login pelo menos uma vez por semana aparecerá em cada coorte.

Quando um usuário executa a segunda ação, ela é contada para cada primeira ação realizada dentro do intervalo de tempo, não apenas a mais recente. Cada célula de coorte é exclusiva. Se um usuário executar a segunda ação duas vezes dentro do mesmo bucket, ela será contada uma vez. Ao criar uma coorte em que ambas as etapas são semelhantes, cada ação atua como primeira e segunda ação.

Por exemplo, uma coorte definiu duas ações de login semelhantes. Se um usuário fez login três vezes -- no domingo, segunda-feira e terça-feira -- a ação realizada na segunda-feira será contada como a segunda ação para o login no domingo. Também abre uma nova coorte que a ação Terça-feira conclui.

Ao filtrar por versões da aplicação, a análise mostra somente os usuários que executaram sua primeira ação da versão selecionada.