思考:應用推廣時的獲客成本如何預估?

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最近好幾個朋友問到了類似問題,不是面試題,就是老板布置的作業。我以下述舉例題目為例,梳理下思考過程。

題目:某新聞資訊APP的留存率是這樣,想在半年內讓DAU達到100萬,需要多少獲客成本?

這是一道經典的獲客成本預估的問題。

在解決題目之前,建議先思考問題的動機和目標,即“做對的事情”

(1)DAU達到100萬的動機是什么?現在是否是合適時機?是否有其它路徑可以滿足訴求?

(2)DAU達到100萬的可行性?是否可健康發展?

(3)DAU達到100萬,是否別的助力可用,比如產品側關于留存的優化路徑和方法?

針對已有條件來解答問題,即“把事情做對”

獲客成本 = 目標所需獲客人數 * 單用戶獲客成本

(1)單用戶獲客成本

單用戶獲客成本,受獲客渠道選擇、渠道定價、投放時間、投放物料、市場競爭等顯性影響。

(2)目標所需獲客人數,即可以讓第180天DAU達到100萬的累計新增用戶數

Customer_sum = New_Customer(1) + New_Customer(2) + … + New_Customer(180)

New_Customer(n)為第n天的新增用戶數。

“單用戶獲客成本”和“目標所需獲客人數”,受諸多因素影響,波動不確定。實操階段,會“預估、分階段測試、調整”這樣流程循環。預估的話,建議先簡化問題,以最簡單模型剖析問題,再關注條件的改變。

簡化題目,給題目加上假設

假設:每天定額獲客,單用戶獲客成本為固定值A,在第180天到達DAU目標。

在這個假設下,利用日活計算公式,把問題簡化為:1000000 = DAU(180) = New_Customer * (1 + R(2) + R(3) + … + R(180))

R(n)為產品第n天的留存率,暫為未知數。

我們需要根據已有的留存數據推算未知的留存數據,這樣就可以知道每日定額獲客的New_Customer值。

題目說的是新聞資訊的APP,其留存曲線一般用冪函數來擬合,以日為單位計算留存。用已有的留存數據畫出折線圖,然后用冪函數近似趨勢線,推算到留存函數為y = 0.9345 * x^(-1.411)。

據此:NewCustomer = 1000000/(1 + R(1) + R(2) + … + R(179) ) = 1000000/2.6365 = 379291。

所以,總獲客成本 = NewCustomer * 180 * A。

關注條件的改變

分階段關注條件的改變,然后調整策略,比如按月來觀察:

(1)產品留存狀態的改變,尤其是留存曲線的擬合是否用冪函數,還是多項式來擬合?

留存的改善意味著產品和用戶的契合度變高,產品可長期穩定發展的基礎,不同的產品留存曲線及留存單位都會不一樣,需要根據自己的產品來確定。

(2)獲客成本的優化,及定向渠道可獲取用戶量是否能滿足訴求,去調整拉新的策略

嚴格意義上講,渠道的拉新策略需要建立在”新用戶價值的評估”和“渠道可拉新數量”上,可參考上篇“怎么用“單用戶價值模型”,做新用戶質量評估?

根據以上條件的變化,逐步調整下月的策略,以此循環,讓目標達成的成本最優化。

 

作者:何其多多;公眾號:何其多多

本文由 @何其多多 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash,基于CC0協議

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  1. 渠道第一層流量閾值有問題嗎?

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