Twitter早期由于其产品特色，吸引了不少用户关注和注册。
不过让团队苦恼的是，大部分用户注册后看了下之后，就再也不来了，换句话说，产品的留存率非常低。
针对这个问题，团队进行了研究和调查，他们详细地分析了一下，有继续留下来使用的活跃用户和来一次就走的用户有什么区别，一名叫做Josh Elman 的员工发现了一个区别：
留存下来的活跃用户有一个行为特点，会在注册的当天，自己再去多挑选5-10个用户关注；而流失的用户大部分都是，直接接受了系统默认推荐的20个用户。
就是这位小哥发现的
于是他们在产品上进行了调整，在用户注册之后，会鼓励用户自己选择10个最希望关注的用户关注，关注完之后，再给用户推荐一批名单，用户只要选择性地关注就可以了。
通过推荐用户主动选择关注，用户接下来可以看到更多自己关心的名人动态，用户开始意识到关注更多用户的好处，留存率也就明显提升了不少。
再后来，引导关注的流程和推荐关注对象也在不断优化，持续提升了留存率。
启发
这是个非常早的案例了，通过增加新用户关注行为提升留存，也并不适用在其他的产品上，但我们依然可以学习这种研究提升留存的方法：
通过跟踪对比活跃用户和流失用户的行为差异，分析找出让用户留存/流失的原因。
这个案例中，Josh找出的流失原因是，部分用户未能体会到关注更多用户带来的信息价值。
然后经过产品和运营的调整，让用户更多感受到产品的价值，所以留存了下来。
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