提升DAU的不同思路和策略

7 評論 24474 瀏覽 139 收藏 17 分鐘

做產(chǎn)品運營的時候,DAU是重要數(shù)據(jù)指標(biāo)之一,但是在實現(xiàn)DAU增長的時候,我們需要突破四個思路誤區(qū),并沿著本文講到的三個思路達到DAU增量的目的。

在做用戶增長時,我們的注意力會放在DAU和活躍度上,關(guān)注的指標(biāo)是每天登陸產(chǎn)品的用戶量,并不是說這是一個錯誤的方向,但往往以此為目標(biāo)會陷入幾種非常危險的思維誤區(qū),將產(chǎn)品帶入危險的局面。

試想一下,卯著勁地提升DAU或者活躍度,最可能有效的策略就是不停發(fā)push,甚至是短信,有點實力的產(chǎn)品最終還會用發(fā)紅包的方式拉活。

沒有頻控,沒有底線的發(fā)push或短信,最終帶來的一定是完全失去用戶,而紅包拉活也僅僅是只能影響一部分對折扣價格敏感的用戶,況且效果還和紅包強度相關(guān),一次活動之后雖然帶來一個小峰值但大部分產(chǎn)品的DAU都會快速回落。

當(dāng)然,這絕對不是說push不能發(fā),反而是非常有必要的,這是產(chǎn)品和用戶間溝通的方式。

用戶反感的往往不是push本身,而是無意義的push(如何做好push,如何搭建對活躍和留存有正向幫助的消息覆蓋系統(tǒng),會在后面專門分享)。

但是,提升產(chǎn)品的DAU,絕不是用push和活動來解決。這是思路上的第一個誤區(qū):DAU的提升靠push和活動。

第二種思路誤區(qū):認(rèn)為對流失用戶的干預(yù)和對中低活用戶活躍的提升,是做DAU增量的唯一方式。

在和很多從事增長的人聊過后,發(fā)現(xiàn)大部分的DAU增長方案都陷入了這個思維誤區(qū)里。這并不是說,堵截流失用戶,提升低活用戶活躍度不需要去做,這兩塊的優(yōu)化和提升,一定會正向影響DAU的數(shù)據(jù)。但,真正操作過的人都知道,這兩塊的提升效果非常有限,雖然有必要,卻不是主要撼動DAU增長的抓手。

第三種思路誤區(qū):不考慮產(chǎn)品特性,設(shè)計簽到或者打卡機制。

提升DAU,就是希望每天登陸產(chǎn)品的用戶穩(wěn)定且不斷增長。用什么樣的理由讓用戶每天都來呢,很自然地就會想到簽到、打卡這樣的產(chǎn)品機制,核心還是以福利的形態(tài)回饋給持續(xù)登陸的用戶。但是,同樣的機制在某些產(chǎn)品中就真正能幫助產(chǎn)品穩(wěn)定且提升DAU,但另一些產(chǎn)品中就是雞肋的存在。

為什么會有這樣懸殊的情況出現(xiàn)呢?

原因就是設(shè)計機制時,并不是從產(chǎn)品本身的屬性和產(chǎn)品用戶的特性出發(fā),就是有樣學(xué)樣,照搬來的?,F(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品,無論是哪一方向的從業(yè)者,都不能“懶”,和以前比起來,更應(yīng)該運用的是精細化,詳細的分析和不斷的測試。

那些簽到或打卡機制能起到作用的產(chǎn)品,往往是中老年用戶,下沉用戶占比較大的產(chǎn)品,或者是用戶屬于價格敏感度非常高的產(chǎn)品,或者是金融理財類產(chǎn)品。

當(dāng)然,這樣去分析也只是舉例,也比較粗,重點還是希望從業(yè)者做任何產(chǎn)品增長策略,產(chǎn)品規(guī)劃時,都應(yīng)該立足于對自己產(chǎn)品本身屬性和核心用戶的分析上,而不是立足于,設(shè)計者對產(chǎn)品期望的未來狀態(tài)上。

就好比之前講過的,閑魚的“擦亮“功能,基本可以等同于簽到功能,但其立足于的是占比閑魚用戶體量最大的擁有在線寶貝的賣家群體,而賣家身份的用戶都希望能夠盡快將自己的寶貝賣出去,所以會每天都來為自己的寶貝點擊“擦亮”希望獲取更多曝光流量。

第四種思路誤區(qū):只要來了就行,沒有“然后”。

只要用戶今天來了產(chǎn)品,滿足DAU數(shù)據(jù)上的要求,但至于來了以后做了什么,需要引導(dǎo)他們做什么,就并不重要了,一切都由產(chǎn)品功能和產(chǎn)品體驗決定,如果體驗好,下次用戶還會再登陸產(chǎn)品。然而,現(xiàn)在早已不是由產(chǎn)品功能和體驗決定用戶量的時候了。同質(zhì)化的功能體驗,低門檻的競爭壁壘,缺少忠誠度的用戶,對DAU的增長都是挑戰(zhàn)。

相反,在DAU增長的設(shè)計上,往往需要著眼于“明天”,著眼于如何讓今天來的用戶中的高活用戶天天來,讓中低活用戶盡可能的縮短下次再來的時間差。這不是產(chǎn)品體驗?zāi)茏龅降模切枰槍Σ煌募毞钟脩羧ピO(shè)計抓手,讓他們今天“不白來”。

所以,有效的提升日活的思路和策略應(yīng)該是怎么樣的呢?

先來說思路:

  1. 明確提升DAU的策略所作用的用戶群
  2. 描繪用戶在產(chǎn)品中的行為圖譜
  3. 在行為路徑中設(shè)置關(guān)鍵抓手,產(chǎn)出觸發(fā)策略

策略作用的目標(biāo)用戶

以提升日活為出發(fā)點的策略,目標(biāo)用戶是當(dāng)日登陸產(chǎn)品的用戶,這些用戶包含當(dāng)日新增用戶,當(dāng)日回流用戶(如果投放中有包含針對沉默用戶的投放策略)和當(dāng)日主動登陸產(chǎn)品的用戶。

這個出發(fā)點和流失干預(yù)及提升中低活用戶的活躍度不同,只有當(dāng)用戶來到產(chǎn)品后,才能被我們的活躍策略覆蓋,而不是設(shè)計去喚起相對不活躍的用戶來一次產(chǎn)品。

為什么要以當(dāng)日登陸用戶為目標(biāo)呢?

首先,必須認(rèn)知到即使是今天來過的用戶,無論之前用戶有多活躍,他們都有可能隨時不再登陸產(chǎn)品。所以一定需要設(shè)計策略,能夠有效引導(dǎo)他們明天(下次)再登陸產(chǎn)品。

其次,當(dāng)日登陸的用戶無論是主動登陸還是通過分享的被動拉起,一定都是對產(chǎn)品具有訴求的用戶,可能是好奇,可能是對產(chǎn)品價值的認(rèn)可。這種主動態(tài)的用戶心理,相比較沉默用戶,往往會事半功倍。

所以,擴大DAU絕不是說立足于縮小流失用戶量就夠了,真正需要的是從當(dāng)日登陸的用戶入手。也絕不是滿足于當(dāng)日用戶的登陸量,而是需要對當(dāng)日登陸的用戶進行分層,進入精細化運營,設(shè)計持續(xù)登陸的策略和抓手。

1)拆分目標(biāo)用戶

目標(biāo)用戶是當(dāng)日登陸產(chǎn)品的用戶,這部分用戶包含:當(dāng)日新增用戶,當(dāng)日回流用戶和當(dāng)日主動登陸產(chǎn)品的用戶,再來看這三類用戶的來源,以及用戶在產(chǎn)品中的屬性。簡單的可以劃分如下,具體產(chǎn)品不同劃分的時間也不同,簡單的說越精細越好。

2)所見即所得,承接用戶

對于可以了解到來源的用戶,一定需要第一時間做相關(guān)素材的承接,這一點在《提升新用戶的留存》中也有講到。所見即所得。如果能夠了解到這個用戶是因為在某一素材,如“貓山王折后99元”,那么在該用戶進入產(chǎn)品后,第一時間呈現(xiàn)的就是99元的貓山王產(chǎn)品。

這是對新用戶和回流用戶,在第一時間內(nèi)的承接,是最有效的轉(zhuǎn)化。

但只有這種承接往往是不夠的,對DAU的增長設(shè)計,需要的是:著手于當(dāng)日用戶,著眼于“明天”還能來。

何況能夠了解到來源的用戶,一般情況下都僅占當(dāng)日用戶量的一小部分。所以,接下來需要的就是對關(guān)鍵行為的引導(dǎo)。

建立用戶在產(chǎn)品中的行為圖譜

設(shè)計DAU的增長策略,目的不是讓今天的產(chǎn)品登陸用戶沖到一個峰值,而是能夠確保接下來的一段時間內(nèi),每天登陸產(chǎn)品的用戶能夠穩(wěn)中有升,所以在什么樣的行為路徑上去引導(dǎo),引導(dǎo)用戶在產(chǎn)品中做什么樣的行為,都會影響到用戶明天還會不會主動登陸產(chǎn)品。

那么, 引導(dǎo)用戶在產(chǎn)品中產(chǎn)生什么行為呢?

原則上是細分產(chǎn)品行為,為每個用戶建立自己的行為圖譜,然后用用戶最感興趣的行為指標(biāo)去引導(dǎo)用戶,陸續(xù)為每種用戶建立第一價值下的優(yōu)先引導(dǎo),和第一價值映射到的范圍內(nèi)的行為為下一步引導(dǎo)。

拿閑魚舉例。閑魚產(chǎn)品的主要用戶行為可以分為:

  1. 賣閑置。 包含:發(fā)布商品/內(nèi)容,一鍵轉(zhuǎn)賣,回收,免費送。
  2. 買閑置。包含:購買,免費購,交換,租。
  3. 社區(qū)/社交。 包含:關(guān)注用戶,關(guān)注魚塘,私聊,問答,活動。
  4. 瀏覽(逛)。包含:商品瀏覽,評論,收藏,等等。

每個用戶都具有這些行為,有些可能多一點有些少一點。用戶的產(chǎn)品行為并不是非此即彼獨立存在的。我們需要了解每一個用戶對產(chǎn)品的偏好,所以按照這樣四種產(chǎn)品行為,結(jié)合數(shù)據(jù)建模,為每個用戶描繪出用戶自己的行為圖譜。

比如,我們可以看到:

用戶A是一個買閑置占據(jù)60%,瀏覽(逛)占20%,社區(qū)/社交占17%,賣閑置占3%;

用戶B是社區(qū)/社交占40%,瀏覽(逛)38%,賣閑置占22%,賣閑置2%;用戶C是賣閑置占70%,瀏覽(逛)占25%,社區(qū)/社交占5%,買閑置占0%,等等。

除了新用戶,無論是高活,還是中低活用戶,甚至于沉默用戶,每個用戶的行為圖譜表明了他們對產(chǎn)品的某個價值的認(rèn)可,而為了能讓他們持續(xù)活躍,我們需要做的就是用他們最認(rèn)可的價值(稱為第一價值)繼續(xù)吸引他們,引導(dǎo)他們在這個價值下產(chǎn)生更多行為。

1)建立第一價值下的優(yōu)先引導(dǎo)

前面提到當(dāng)日登陸產(chǎn)品的用戶,僅有一小部分是我們能夠知道登陸來源的,那么對于大部分用戶來說,承接引導(dǎo)的策略,就需要從每個用戶不同的第一價值入手。

比如,用戶C,從以往C的數(shù)據(jù)可以看到ta的行為圖譜,賣閑置是ta的第一價值。根據(jù)這個第一價值,我們再對用戶C進行細分,看ta是否有在線商品。

如果C用戶有在線商品,那么策略的引導(dǎo)方向是,比如,告訴用戶如何能盡快將商品賣出去:多拍幾張照片,描述詳細,可以獲取更多流量。而在產(chǎn)品端,我們也需要做到適當(dāng)?shù)牧髁空{(diào)配,讓C能夠切實感受到行為的反饋。

接下來的幾天,由商品帶來的及時性消息可能帶來C的主動登陸。在沒有及時性消息的情況下,由第一價值產(chǎn)生的策略可以陸續(xù)成為引導(dǎo)用戶持續(xù)活躍的抓手,比如,有人來看過你的某個寶貝n次是不是可以考慮降個價;比如,獲取包郵卡為你的寶貝包郵;比如,高熱度求購的寶貝你也可以賣,等等。

2)第一價值映射范圍的策略引導(dǎo)

第一價值的映射范圍指的是以第一價值為出發(fā)點,尋找到的具有關(guān)聯(lián)性的產(chǎn)品行為。

比如說,賣閑置這個第一價值,可以映射到和所賣的閑置物品相關(guān)的社區(qū),如果物品是打字機,那么映射到的是打字機這個魚塘(社區(qū)),引導(dǎo)賣打字機的用戶加入魚塘就是下一步的策略,而魚塘社區(qū)中的交易動向,針對打字機的趣味話題也就成了引導(dǎo)的策略之一。

同樣,除了物品可以成為映射范圍的出發(fā)點外,賣家身份特點也可以成為抓手。比如,當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)用戶多次賣繪畫用品或者成畫時,可能可以判斷用戶為喜歡或者會畫畫的人,那么引導(dǎo)進入同身份的魚塘,認(rèn)識同樣身份的人,同樣是引導(dǎo)的策略之一。

在行為路徑中設(shè)置引導(dǎo)

有了策略,什么樣的引導(dǎo)方式也同樣重要。很多人會認(rèn)為,無論是引導(dǎo)用戶優(yōu)化寶貝,還是加入魚塘,還是進行關(guān)注,都可以用push(消息體系)進行觸達,如果希望有持續(xù)的DAU,那么就將不同的策略挨個連續(xù)幾天觸達用戶。

個人認(rèn)為,push是必要的,但如果僅有push這一種方式是不夠的,況且有很多策略以push的方式觸達效果不一定是最好的。

我們應(yīng)該優(yōu)先在產(chǎn)品內(nèi)部,用戶的主行為路徑上設(shè)置引導(dǎo),而push僅作為補充手段。

比如說,發(fā)布完閑置的頁面進行魚塘的引導(dǎo),瀏覽自己的商品詳情時頁面上的魚塘引導(dǎo);買閑置為第一價值的用戶在多次瀏覽同一個人的閑置后,離開時的關(guān)注引導(dǎo);

下圖是來自淘寶和閑魚的引導(dǎo)舉例:

小結(jié)

當(dāng)產(chǎn)品的體量和運營的時間進入到一定階段后,增長黑客中說到的關(guān)鍵行為指標(biāo)并不能有效促動到所有用戶,所以在運營的過程中,更多的還是需要將用戶進行細分,描繪出用戶的行為圖譜,以用戶最感興趣的價值去做更深入更豐富的引導(dǎo),讓用戶和產(chǎn)品間產(chǎn)生更牢固的關(guān)系,以此追求DAU穩(wěn)定增長。

 

作者:瑞寧Rita,微信公眾號:喋喋不休小姐

本文由@瑞寧Rita 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自Unsplash, 基于CCO協(xié)議。

更多精彩內(nèi)容,請關(guān)注人人都是產(chǎn)品經(jīng)理微信公眾號或下載App
評論
評論請登錄
  1. 大神,多發(fā)文章

    來自浙江 回復(fù)
  2. 很干貨,文中提到的誤區(qū)真的是很多迷失的產(chǎn)品在做的事情。
    期待分享如何做好push!

    來自上海 回復(fù)
  3. 拉新

    回復(fù)
  4. 面對大神只想說一句話,多發(fā)文章

    回復(fù)
  5. 我是做設(shè)計的,也有啟發(fā),好文章。

    來自浙江 回復(fù)
  6. 挺好玩的一篇文章,基于用戶分層后的第一價值引導(dǎo),其實是運營主動進行的精準(zhǔn)推薦,和系統(tǒng)的算法不一樣,它是基于運營人員對于用戶偏好的洞察,這邊可以使用變異型的RFM模型,去進行用戶層級的拆分

    來自上海 回復(fù)
    1. 是的,RFM模型,哈哈?;蛘哒fRF

      來自廣東 回復(fù)