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如何通過分析“活躍數(shù)據(jù)”，優(yōu)化業(yè)務(wù)增長策略？

木木自由與數(shù)據(jù)分析

2020-06-09

2 評論 4705 瀏覽 28 收藏

12 分鐘

用戶活躍數(shù)據(jù)是運營每天必看的數(shù)據(jù)之一，當用戶被引進來，如何提升用戶活躍是運營必須思考和解決的一個問題。對用戶的活躍數(shù)據(jù)進行分析，也有益于優(yōu)化業(yè)務(wù)增長策略，提高產(chǎn)品業(yè)務(wù)線的整體盈利能力。

“用戶活躍數(shù)據(jù)”是常見的數(shù)據(jù)指標，更是很多產(chǎn)品業(yè)務(wù)線的核心指標。當用戶“引流”效果穩(wěn)定的情況下，就需要考慮“截流”的問題，用戶多久活躍一次，用戶第一次使用體驗如何，如何提升用戶活躍，怎么讓用戶留下來（重復使用）等等。

而分析活躍數(shù)據(jù)，不是為了讓用戶每天來走個過場，掙點廣告費的，而是獲悉產(chǎn)品業(yè)務(wù)線的健康程度，提升付費轉(zhuǎn)化率、老客戶轉(zhuǎn)介紹等提供穩(wěn)定的數(shù)據(jù)支持，實現(xiàn)對優(yōu)質(zhì)用戶進行分層運營，重點維護，且不斷優(yōu)化以及調(diào)整業(yè)務(wù)增長策略。

然而，從本質(zhì)上看，所謂的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品講用戶活躍，就像線下門店讓新老顧客到店一樣。所以，“用戶活躍數(shù)據(jù)”的影響因素太多，必須抓大放小，聚焦執(zhí)行策略，更不能空談活躍，不重視轉(zhuǎn)化，促活和留存相輔相成的。通過內(nèi)容、品牌、活動等各個方面的運營策略，將用戶活躍數(shù)據(jù)提升，從而提高產(chǎn)品業(yè)務(wù)線的整體盈利能力。

01

那么，首先來看一下“活躍”的定義。（以互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品為例）

下載量、新增注冊用戶等指標有很明確的指向以及定義，但“活躍用戶”可針對不同目標、不同產(chǎn)品生命周期、不同業(yè)務(wù)，有不同定義。比如：

在某個階段時間內(nèi)凡有訪問行為的用戶就算為活躍用戶；
登錄后用戶每日多次訪問、發(fā)帖、發(fā)視頻、點贊等相關(guān)行為的就算為活躍用戶；
如短視頻類產(chǎn)品可為“ 1天內(nèi)瀏覽 5個視頻的新注冊用戶”才算為活躍用戶；
如資訊類產(chǎn)品可為瀏覽文章大于 3 篇的用戶才算為活躍用戶；
如電商類產(chǎn)品可為“ 30 天內(nèi)下單女性用戶”才算為活躍用戶；
還可以老用戶打開app就算為活躍用戶。

……

而“活躍”合適定義標準則需要我們深刻理解用戶和業(yè)務(wù)場景，根據(jù)自身產(chǎn)品業(yè)務(wù)線的特征及目標、發(fā)展階段、產(chǎn)品生命周期、產(chǎn)品屬性等作為參考，不斷調(diào)研迭代、校準數(shù)據(jù)。

02

接下來，來看一下“活躍數(shù)據(jù)”都有哪些分析維度呢？

首先，來拆解一下“活躍用戶”。

活躍用戶=新增用戶+老用戶留存+回流用戶－流失用戶

新增用戶以及回流用戶的數(shù)量要大于流失用戶的增加量，才能保持活躍用戶持續(xù)上升。如下圖，好比一個大水池，我們會不停的往里灌水，但水池也會漏水，如果漏水速度太大，那么水池就干了。當新用戶下降可能因為市場競爭激烈、產(chǎn)品功能改版、投放費用減少等導致拉新乏力，流失用戶加大可能因運營策略調(diào)整、產(chǎn)品功能下線等因素。

然后，還需要我們繼續(xù)思考：

每天有多少活躍用戶變得不活躍？
有多少忠誠用戶變得不活躍？
調(diào)研分析忠誠用戶，挖掘有什么共同特征，為什么愛用我們產(chǎn)品？
回訪流失用戶，了解有什么共同特征，為什么流失，是需求不符，還是價格等原因？
某一段時間回流用戶增加，是電話召回，產(chǎn)品更新，市場推廣，還是活動營銷？
忠誠或流失用戶是否在推廣渠道上有顯著差異？（需要結(jié)合新增留存數(shù)據(jù)）

……

最后，還要考慮分析以下維度：

DAU （日活）峰值。即某段時間內(nèi)的日活的峰值，值得注意的是，日活未必是反應(yīng)業(yè)務(wù)的增長，未排除時間、市場等因素，若認為是運營策略帶來的增長不太準確的。
DAU（日活）同比。同比是消除時間上的影響，對比去年 10月和今年 10月的數(shù)據(jù)，反應(yīng)整個產(chǎn)品今年的表現(xiàn)，如果今年10 月的 DAU 同比去年降低了，則產(chǎn)品可能已經(jīng)再下坡路了，或者今年整體市場行情不好，具體情況具體分析，一般情況下需要看下幾個月的年同比趨勢如何。
DAU （日活）環(huán)比。環(huán)比一般是和上周對比或者上月對比，本周與上一周DAU 數(shù)值差異，時間段越接近外界和時間影響因素差異一般不是很大，可反映本周的運營策略對 DAU 的影響。
DAU （日活）占比。需要篩選出滿足條件的用戶數(shù)量，而滿足條件用戶在整體用戶中的占比，觀察到不同活躍層的變化。如新老用戶占比，發(fā)現(xiàn)活躍用戶構(gòu)成情況、連續(xù)1日、2日、3日…活躍用戶占比，對于那些連續(xù)活躍用戶可發(fā)展為忠誠用戶，需要重點維護。
DAU（日活）趨勢。看趨勢是為了看各項指標幾段連續(xù)時間內(nèi)的表現(xiàn)是否一致，了解用戶活躍趨勢情況，如年同比是否一致在上周，趨勢是否一致還是中間出現(xiàn)斷層，是否存在自然的周期性，是否存在異常等，去分析漲和跌在哪里，聚焦更多精力到怎么去應(yīng)用在運營和業(yè)務(wù)上。

04

現(xiàn)在，我們來梳理一下如何分析“活躍數(shù)據(jù)”，優(yōu)化業(yè)務(wù)增長策略？

1. 了解產(chǎn)品業(yè)務(wù)線的整體活躍數(shù)據(jù)的走勢情況

通過活躍數(shù)據(jù)的走勢情況，了解到活躍用戶的規(guī)律。市場政策的變化，節(jié)假日、電商節(jié)等節(jié)日，常見的運營策略調(diào)整都能引發(fā)活躍數(shù)據(jù)變化。找到一些明顯的規(guī)律后，根據(jù)未來要發(fā)生的時間，預計指標波動情況，及時調(diào)整運營策略。

如下圖，可看出活躍用戶數(shù)在周末以及十一節(jié)假日呈階梯式下降，有對應(yīng)事件發(fā)生以及對應(yīng)波動形態(tài)，可見具有周期性規(guī)律，在周末時可調(diào)整營銷活動等運營策略，使增長趨勢平穩(wěn)，但要綜合考慮產(chǎn)品屬性和用戶屬性。

注：為某考勤類APP十月份活躍數(shù)據(jù)趨勢圖，已做數(shù)據(jù)脫敏處理。

2. 通過DUA同比/環(huán)比/占比觀察，區(qū)分活躍數(shù)據(jù)的異常變化情況

通過DUA同比/環(huán)比/占比觀察，出現(xiàn)階梯式、持續(xù)性、非規(guī)律性等活躍波動為異常。但不是所有的異常波動都值得排查，但是要記錄發(fā)生時間，觀察走勢，當問題出現(xiàn)惡化時容易溯源。這就是為什么要建立數(shù)據(jù)監(jiān)控體系。

如下圖，可看出活躍用戶數(shù)在10月22日到10月24日紅框區(qū)域出現(xiàn)活躍異常波動，首先要了解日活究竟跌了多少，其次通過通過DUA同比/環(huán)比/占比觀察，跌幅是否在合理的范圍，最后確定為非規(guī)律性異常。

注：為某考勤類APP十月份活躍數(shù)據(jù)趨勢圖，已做數(shù)據(jù)脫敏處理。

3. 挖掘異常變化的原因。

一般情況下，活躍數(shù)據(jù)的異常往往與事件有關(guān)，比如季節(jié)性促銷，沉默用戶喚醒以及影響活動，新功能上線等等。因此在挖掘異常原因時，可以分別對新老用戶進行觀察。對新用戶的行為路徑的各個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化進行梳理，對老用戶標簽化管理，實現(xiàn)不同觸達，發(fā)現(xiàn)問題，進而可刺激老用戶轉(zhuǎn)介紹。