要提升安卓软件的用户留存率，可以采用数据分析驱动的策略。下面是一些关键策略：

1. 用户行为分析：通过收集和分析用户的行为数据，了解用户在使用软件时的偏好和习惯。这包括用户的浏览记录、点击行为、购买行为等。通过深入了解用户行为，可以针对性地改进软件的功能和界面设计，提高用户的满意度和粘性。此外，还可以根据用户行为预测用户的需求，推送个性化的内容和服务，提高用户留存率。

2. 用户反馈分析：用户反馈是宝贵的资源，通过仔细分析用户反馈可以发现软件存在的问题和不足之处。可以通过收集用户反馈的方式，包括用户评价、意见反馈、客服交流等。同时，建立一个良好的用户反馈机制，及时回复用户的问题和建议，增加用户对软件的信任和忠诚度。根据用户反馈的情况进行改进和优化，确保软件的持续改进和用户体验的提升。

3. 数据驱动的个性化推荐：通过分析用户的历史数据和行为模式，可以将个性化推荐引入到软件开发中。个性化推荐可以使用户获得更加贴合其偏好和需求的内容，提高用户的参与度和留存率。可以根据用户的兴趣爱好、历史浏览记录等信息推送相关内容或产品，并在用户界面上设置推荐位或推荐列表，让用户能够快速找到自己感兴趣的内容。

4. 持续更新优化：不断地对软件进行更新和优化是提高用户留存率的重要策略之一。用户对新鲜感和变化的渴望，需要开发团队对软件进行持续的功能更新和性能优化。在每一次更新中，要结合用户反馈和数据分析，解决用户反馈的问题，并根据用户行为数据调整和改进软件的功能和界面设计。同时，要及时修复漏洞和安全问题，确保软件的安全性和稳定性。

5. 积极互动和社交化体验：人们对于沉浸式的社交体验有着强烈的需求，因此可以在软件中引入社交化功能，如用户之间的互动、评论、分享等。通过建立用户间的联系和互相交流，可以增加用户与用户之间的粘性，并提高用户留存率。

小编总结：以上是运用数据分析驱动安卓软件开发的关键策略，通过深入了解用户行为、听取用户反馈、个性化推荐、持续更新和积极互动等手段，可以提升用户留存率，增加软件的用户忠诚度和活跃度。这些策略需要与软件开发团队紧密合作，充分挖掘数据的价值，并将数据分析应用到产品改进和优化中，从而推动安卓软件的持续发展。