从三个等级去拆解日活,定位异常原因
2020-11-17 13:42:05 阅读(222) 评论(0)
1、新增活跃用户是区分日常活动用户的常见方式,主要是衡量新用户和整体日常活动的数据性能。由于活跃用户包含新用户,当日常生活波动时,哪些用户群体会出现问题而头疼。从2019年到2020年,实际日常生活总体呈稳步下降趋势,业务增长进入瓶颈期,我们理想的日常生活应该在起伏中平稳上升,所以我们必须逐层找出发生了什么(这里不考虑数据服务、数据报告、数据统计漏洞)。如图所示,我们对日常生活进行了三级拆解。第一级根据用户的生命周期进行了第一次拆解,即新用户、新客户保留、老客户保留和丢失回流用户;第二级需要考虑每个生命周期阶段的详细拆除;第三级应与用户的核心行为相关,核心价值相关指标可以真正反馈用户的活动和用户需求的满意度。如果我们想准确定位哪些用户群体影响日常生活的波动,我们需要确保这四个层次完全独立,不相互干预,这涉及到这四个用户群体的定义。新用户:当天新用户数量新客户保留:昨天新用户第二天也启动用户数量老客户保留:昨天活跃老用户第二天也启动用户数量损失回报:昨天不活跃今天活跃用户群体拆分和自动化,我们可以在日常波动中,定位新、新保留、老客户保留或丢失回报用户问题,然后迅速分解到负责新老客户运营的学生手中。日活拆解二级第一步定位谁的问题,第二步解决怎么做的问题。日常生活拆除的第二步是定位谁的问题,第二步是解决如何做的问题。(1)新用户和新客户保留适合运营侧的新推广和新运营策略,从渠道层面进行新的二次拆除,定位哪个推广渠道存在问题,以及每个渠道的第二天保留率性能。有一个容易被忽视和重要的问题,第二天保留,对产品的老客户有很大的影响。用户的保留率曲线遵循功率函数的规律,次日保留率越高,保留率越高。从提高新用户的留存率开始,新用户的留存率自然提高了后续活跃老用户的第二天留存率。(2)因为老客户是按天划分的用户,所以老客户有用户新鲜度的问题。我们可以把老客户分为活跃老客户、沉默老客户和流失老客户。活跃老客:过去7天打开app的用户沉默老客:过去7天没有打开app的用户(7天)<最后一次活跃时间<30天)老客户流失:过去30天没有打开app的用户活跃老客户第二天的保留与用户的持续活跃能力有关。沉默和流失的老客户回来后,后续的保留能力决定了每周和每月的后续变化。提高老客户频率是老客户运营的最重要目的。因此,建议根据用户新鲜度建立同期群体分析,观察次日、3日、7日、15日、30日各用户群体的保留性能。(3)如果流失回流用户以天为维度拆分,是日常生活构成中占比最高的用户群体,也是最需要精细操作的群体。根据用户回流周期,可分为活跃回流、沉默回流和流失回流。如上述用户流失的第二天保留率与老客户保留率相辅相成,影响每周、每月等活跃频率。内容操作方应密切关注数据变化趋势,并跟上策略。观察每一个策略变化,用户的活跃保留数据是否变得更好,或者只注入强心剂暂时生效。此外,用户的返回方式也反映了用户返回的真实意图。我们需要区别对待是否真的需要独立打开,是通过个性化Push或自动Push返回,还是由其他三方合作引起的。日常生活拆除第三层和第三层回到产品提供给用户的核心用户行为。日常生活实际上是一个虚荣指标,与核心价值相关的指标真的可以反馈用户的活动。核心行为变得更好,日常生活的增长自然不必担心。重点提高核心行为用户比例,提高核心行为用户参与度,密切关注核心功能高、中、低频用户和无核心行为用户的变化趋势。这里需要注意的是,我们可以根据用户的使用频率将某一核心功能分为高、中、低、无,从而更好地量化用户核心功能使用的变化,因为一个产品可能有不止一个核心功能,用户不能只使用一个核心功能,交叉后不能简单地量化影响数据波动的具体数值,因此需要根据用户使用核心行为的频率进行分割。综上所述,日常生活改善需要在增加新用户、新用户保留改善、老用户促进生活、失去用户召回四个方面同时努力促进增长。2、日常活动异常原因定位确认数据准确性后,延长时间范围观察日常活动的变化趋势,观察数据是否真的异常,排除日常周期性波动。脱离日常周期性波动趋势,有急剧下降或急剧上升或持续下降的趋势(可与异常报警策略相结合),这些节点需要密切关注具体原因的调查。此时需要量化指标来量化某些因素对日活动波动的影响程度,可以通过影响系数来计算:影响系数=(今日量-昨日量)/(今日总量-昨日总量)结果越大,对日活动波动的影响越大,需要先关注和优化。流失回流持续减少,5月17日大幅下降。继续往下看~沉默、活跃、流失的用户群体都在下降,但沉默用户的下降幅度最大,无声回流用户是自主打开app的用户数量减少了,还是Push?、外部唤起呢?不同的回流方式揭示了不同的问题,就像剥洋葱一样,一层一层地剥下来。第三,从长期日常活动的波动趋势来看,机会延长上述日常活动波动数据的时间范围,观察趋势的变化,看看产品是向好方向还是向坏方向发展~
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