DAU下降了,一定从外部和内部来那个方面去找原因
2020-11-12 14:17:54 阅读(276) 评论(0)
某年某月某一天早上,你打开数据看板看,这个数据曲线不是很好啊,DAU减少了很多啊,怎么办,开始方。不,数据下降并不可怕,可怕的是数据下降不知道,甚至知道下降根本找不到原因。本文想用数据下降的Case来讨论分析思路。文章主要分为两部分,一部分是对DAU下降原因的探索,另一部分是对这个问题的扩展。一、DAU下降了,怎么办?在我们讨论这个问题之前,我们需要明确DAU的定义:一些公司的DAU可能是启动UV,一些公司可能是登录UV,一些公司可能是有特定行为的UV。在讨论数据指标之前,我们需要明确定义或具体的计算规则和统计口径,以避免长期讨论。最后,我们发现这个指标的定义是不同的。为了简单分析,这里使用的定义是启动紫外线,从外部原因和内部原因两个方面进行分析。1.外部原因首先要明确的是数据是否准确,这可能是一个巨大的坑。若数据依赖于客户端埋点报告,则在发送新版本或某些功能修改时,很可能会出现问题。常见问题如埋点缺失、报告数据存储丢失、接口更换等;这种现象一般比较明显,对应的数据基本上是减半水平的异常。如果数据是从BI的某些报表中提取的,字段的增删和数据表的更换可能会导致数据异常,但这些异常通常是显而易见的。二是确定数据是否是周期性波动。有些商业模式会有明显的周期效应,比如有些商业模式是周一-周五的数据低谷,周末是高峰;有些商业模式是周一-周五的数据高峰,周末的数据高峰。在当前周期比较数据几个月后,基本上可以判断是常规波动还是异常波动,有些可能需要比较去年同期的数据。例如,一些商业模式会受到季节的影响。在一些城市,一旦到了雨季,自行车共享应用程序就会受到影响,相应的出租车应用程序也会受到影响。此外,是否有最近的节日,有些节日对业务有积极的影响,有些节日对业务有消极的影响。最后,运营和市场最近是否做了任何活动。数据的下降可能不是真正的下降,也可能只是恢复正常,但之前的数据高于正常水平,所以看起来像是下降。有时到目前为止,主要原因是可以定义的。有时以上可能是正常的,因此需要继续分解。2.有时我们讨论的内部原因是某个功能的DAU,甚至整个业务也是某个应用程序中的一个功能模块。此时,首先要看的是上级的入口流量或整个应用程序的DAU是否发生了变化。在找到原因之前,我们可以通过一个公式或一个过程找到所有相关的因素。一般来说,DAU=DAU新用户 老用户DAU 有时候回流用户DAU可能不会单独拆分回流用户,没关系,只看前两项。将这些因素分成一个或多个层次,以获得以下基本公式。接下来,我们需要调查每个因素,确定异常因素,然后深入挖掘以下层次。假设新用户DAU异常,下一步就需要再往更深层看是数量异常,还是留存率异常。如果数量异常,可以根据渠道拆卸到下一层,看是单渠道异常还是多渠道异常:如果单渠道异常,某个渠道的交付是否有问题;如果多渠道异常,交付预算会减少吗?如果保留率异常,也会根据渠道拆除下一层,看是单渠道异常还是多渠道异常:如果单渠道异常,是某个渠道涉嫌刷,还是渠道交付人群不匹配;如果多渠道异常,是否更换交付策略、交付材料、交付登陆页面等。假设老用户DAU异常,下一步就是看是数量异常,还是留存率异常。假设数量异常,再拆下一层,看看是Android还是iOS异常,还是整体异常,然后根据版本进行拆分,看看最近哪个版本更改了什么。假设保留异常,根据终端(Android,iOS)、进一步拆分版本和手机类型,比较最新版本,看看有没有可能影响的变化。假设回流用户DAU异常,下一步就是看是数量异常,还是留存率异常。假设数量异常,然后查看召回短信、Push数量是否发生变化、触达率和点击率是否发生变化。假设保留异常,看推送策略,推送内容是否有变化,落地页承接是否有变化。经过这样一层一层的拆卸,我们通常可以找到一些异常点,然后我们需要做的是不断地拆分和细分这些异常点;最后,找到一些我们认为可能有影响的点,得到一些猜测,然后进行调整、测试和迭代。第二,回顾问题,扩大我们回顾以下问题,我们是怎么做的,遇到这个通用问题,我们能做什么。我们经历了以上DAU下降的问题:DAU下降-谁下降-为什么下降-我们该怎么办。对应的一般问题是:发现问题-收敛问题-得出猜想-验证猜想。在发现问题的层面上,没什么好说的。每天看数据,看异常趋势变化,看同比变化。收敛问题是缩小问题的范围,直到发现问题。一般先外后内,再整体局部,再细分拆解。外部原因是首先找到会影响当前问题的外部系统元素。有时系统本身可能没有问题,但外部环境发生了变化。对于内部异常数据调查,通常可以先找到一个公式,包含所有相关因素,然后看看哪些因素异常,并结合不同的维度进行更详细的分割。例如,上述DAU=新用户DAU 老用户DAU 回流用户DAU,或材料输送的激活率=曝光率*点击率*下载完成率*安装完成率*启动率*激活率。常用的细分维度如下:渠道、新老用户、用户关键行为次数、性别、年龄、区域、版本、终端等。猜测通常是在一些数据或功能性能差的情况下进行的,如以下猜测:推广渠道、方式、材料是否存在问题,用户发现与预期不一致;功能入口是否太弱,看不见;宣传没有让用户感受到自己的价值;功能是否太复杂,路径太长,用户没有感觉到价值;功能是否有价值,但与用户预期不一致;解决方案本身是否存在问题,不能满足需求;需求是否根本不存在。这些都是基于以往的经验,或者是基于对业务和用户的理解。这些都是基于以往的经验或对业务和用户的理解。猜测毕竟只是猜测,需要证实或伪造。接下来,基于这些猜测,给出相应的解决方案。因为只是猜测,最好用最小的成本来验证,也就是我们所说的MVP。MVP验证怎么样?根据影响的范围、影响的结果大小、影响的可能性和实现成本,最好进行单因素验证。如果因素太多,就不容易归因。最后,基于这些猜想和数据变化,不断优化迭代。简要总结全文:发现问题:看趋势、同比、环比;收敛问题:外部:外部: 内部,整体公式 细分不同维度;猜测:基于经验,对业务和用户的理解;验证猜测:MVP、性价比,单因素验证。以上是本文的主要内容,欢迎斧正、指导、拍砖。
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