Webfunny埋点系统如何统计留存率

Hello，大家好，有小伙伴想要咨询次日留存率该如何统计，今天我们就来讲一讲吧。

首先，我们以次日留存率来作为示例讲解说明，3日，7日留存率也是同理的。

示例场景：用户第一天前来注册，第二天又回来登录的用户为目标用户，计算用户的次日留存率

一、日期偏移量计算说明

最近Webfunny埋点系统在卡片的数据分析中，增加了日期偏移量，这样就可以往前推算数据了，比较适合用于留存数据的计算。0代表计算当天的数据，-1代表计算前一天的数据，-2代表计算前两天的数据，以此类推。

二、创建登录注册点位

行为描述用来区分是登录、注册；相差天数用来统计注册和登录的间隔时间；

三 、上报策略，如何才能知道是次日来登录的

1. 注册的时候，给用户加上标识，怎么加呢？获取当天的日期，存入浏览器本地。webfunny埋点已经封装好了方法（window.webfunnyEventUtils.setWfCookie），当然你也可自己存入本地。

/** 注册逻辑 */
                // 存下当天的日期
                window.webfunnyEventUtils.setWfCookie("registerDay", // 存储值的key
                new Date().Format("yyyy-MM-dd"), // 当天日期
                new Date() + 48 * 3600 * 1000 // 48小时过期
                )
                // 登录注册点位，其中 68 是点位ID
                window.webfunnyEvent(68).trackEvent({
                    shouJiHao: "13345678901", // 手机号 | 类型：文本 | 描述：用户的手机号，可作为唯一标识
                    yongHuXingMing: "webfunny", // 用户姓名 | 类型：文本 | 描述：用户昵称
                    xingWeiMiaoShu: "注册", // 行为描述 | 类型：文本 | 描述：描述用户的行为
                    xiangChaiTianShu: 0, // 相差天数 | 类型：数值 | 描述：从注册到登录相差天数
                });

2. 登录的时候，计算跟注册相差的天数 daysDiff

/** 登录逻辑 */
                // 取出注册的日期，获得时间戳
                const registerTime = new Date(window.webfunnyEventUtils.getWfCookie("registerDay"))
                // 获得当前的时间戳
                const todayTime = new Date().getTime()
                // 获得相差几天
                const daysDiff = Math.floor(todayTime - registerTime / (1000 * 60 * 60 * 24))

                // 登录注册点位，其中 68 是点位ID
                window.webfunnyEvent(68).trackEvent({
                    shouJiHao: "13345678901", // 手机号 | 类型：文本 | 描述：用户的手机号，可作为唯一标识
                    yongHuXingMing: "webfunny", // 用户姓名 | 类型：文本 | 描述：用户昵称
                    xingWeiMiaoShu: "登录", // 行为描述 | 类型：文本 | 描述：描述用户的行为
                    xiangChaiTianShu: daysDiff, // 相差天数 | 类型：数值 | 描述：从注册到登录相差天数
                });

四、分析策略，怎么计算次日留存率

分子：手机号去重，行为描述=登录，相差天数=1

分母：手机号去重，行为描述=注册，计算日期偏移 -1

好的，这样就可以将登录注册的次日留存率计算出来了，你学会了吗？