Magic Number 可能有些抽象，我们需要对其量化。给大家举几个例子，Facebook 发现用户 10 天内添加 7 个好友的留存度更高，Twitter 发现用户 10 天内关注 30 个大 V 的留存率更高。这些 Magic Number 都是通过数据分析、数据挖掘的方式找出来的，并且有一套完成的方法论。

　　Magic Number 的探索过程

　　第一步，确定产品 on boarding 功能。

　　一个社交类 app 可能有多个 on boarding 功能，包括登录、添加好友、添加关注、发送消息、点赞、分享、上传文件等等。

　　第二步，分析用户行为与最终留存度之间的相关性。

　　如下图，用户一周内点击 7 次关注用户的留存度为 57.5%，一周内点击 5 次关注博客的留存度为 54.4%，一周内点击 6 次点赞或者评论的留存度为 52.6%，均为强相关。

　　不同行为组合与留存度之间的相关关系

　　第三步，筛选出合适的 Magic Number。

　　根据公司目前的发展战略、操作成本、可执行性、A/B 测试筛选出合适的 Magic Number。假如这个 app 产品目前发展战略是快速获取新用户、扩大市场，那我们可以将「一周内添加 7 个新用户」作为最终的 Magic Number。

　　第四步，找到了最终的 Magic Number，我们需要去执行、运营好它。

　　比如在这个社交 app 里面鼓励用户添加好友，为用户更加精准的推荐好友。从而实现最初的目的，培养用户产品使用习惯、提高用户粘度，促进增长。

　　一旦留存提升上来，我们就可以做用户变现或者传播推荐，这样我们的用户才会慢慢增长。通过不断的市场拉新，留存的用户慢慢沉淀下来，j2直播，成为我们的重要用户，是可以变现的。而那些不稳定的用户，我们还要做各样的产品和运营方面的改进，让他们逐渐变成留存用户、然后开始变现。

　　只有用户的留存度提升上来了，我们才能真正实现活跃用户的增长。