订阅留存基准

新用户留存基准：

• D1 retention 在 30-40% 区间：对消费 app 来说是"相当扎实"的水平。
• 如果显著低于此值，需质疑用户 intent 是否匹配，或获客规模是否数学上可行。
• Lenny 评论"surprisingly low"——Albert 确认可达但市场选择多、app 疲劳是现实挑战。

Existing user retention（CUR）才是更大的杠杆：

• 对于日频产品，existing user retention 比 new user retention 更重要——它直接决定 DAU 能否复利增长。
• 公司成熟后，大部分精力应转向 existing user retention 机制。
• Grammarly 是例外：因为是被动触发型产品（用户不会主动打开），activation / installation 的 aha moment 才是关键留存驱动，而非 CUR。

成熟产品的活跃用户构成（Chess.com 量级）：

• 约 80% 的 DAU/WAU 为 existing users（已有习惯的活跃用户）。
• New users 与 resurrected（复活/回流）users 体量相当，各占较小比例。
• 随着时间推移，会积累数亿 dormant users，优化 resurrected 体验（如 Duolingo 的社交通知 + 分级测试重新定位）ROI 很高。

实验胜率基准：

• 典型实验 win rate：30-50%——大量假设不成立是常态。
• 消费产品用户行为"very fickle"，经验丰富的人也经常判断错误。

实验规模基准（Chess.com）：

• 2023 年前：几乎不跑实验。
• 2024 年：约 50 次/年。
• 2025 年：约 250 次/年。
• 2026 年目标：1,000 次/年（作者自述是自己拍的目标，真正目的是倒逼基础设施、跨职能实验能力和可观测性的建设）。