如何通过分析“活跃数据”,优化业务增长策略?
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“用户活跃数据”是常见的数据指标,更是很多产品业务线的核心指标。当用户“引流”效果稳定的情况下,就需要考虑“截流”的问题,用户多久活跃一次,用户第一次使用体验如何,如何提升用户活跃,怎么让用户留下来(重复使用)等等。 而分析活跃数据,不是为了让用户每天来走个过场,挣点广告费的,而是获悉产品业务线的健康程度,提升付费转化率、老客户转介绍等提供稳定的数据支持,实现对优质用户进行分层运营,重点维护,且不断优化以及调整业务增长策略。 然而,从本质上看,所谓的互联网产品讲用户活跃,就像线下门店让新老顾客到店一样。所以,“用户活跃数据”的影响因素太多,必须抓大放小,聚焦执行策略,更不能空谈活跃,不重视转化,促活和留存相辅相成的。通过内容、品牌、活动等各个方面的运营策略,将用户活跃数据提升,从而提高产品业务线的整体盈利能力。 01那么,首先来看一下“活跃”的定义。(以互联网产品为例) 下载量、新增注册用户等指标有很明确的指向以及定义,但“活跃用户”可针对不同目标、不同产品生命周期、不同业务,有不同定义。比如:
…… 而“活跃”合适定义标准则需要我们深刻理解用户和业务场景,根据自身产品业务线的特征及目标、发展阶段、产品生命周期、产品属性等作为参考,不断调研迭代、校准数据。 02接下来,来看一下“活跃数据”都有哪些分析维度呢? 首先,来拆解一下“活跃用户”。 活跃用户=新增用户+老用户留存+回流用户-流失用户 新增用户以及回流用户的数量要大于流失用户的增加量,才能保持活跃用户持续上升。如下图,好比一个大水池,我们会不停的往里灌水,但水池也会漏水,如果漏水速度太大,那么水池就干了。当新用户下降可能因为市场竞争激烈、产品功能改版、投放费用减少等导致拉新乏力,流失用户加大可能因运营策略调整、产品功能下线等因素。 然后,还需要我们继续思考:
…… 最后,还要考虑分析以下维度:
04现在,我们来梳理一下如何分析“活跃数据”,优化业务增长策略? 1. 了解产品业务线的整体活跃数据的走势情况通过活跃数据的走势情况,了解到活跃用户的规律。市场政策的变化,节假日、电商节等节日,常见的运营策略调整都能引发活跃数据变化。找到一些明显的规律后,根据未来要发生的时间,预计指标波动情况,及时调整运营策略。 如下图,可看出活跃用户数在周末以及十一节假日呈阶梯式下降,有对应事件发生以及对应波动形态,可见具有周期性规律,在周末时可调整营销活动等运营策略,使增长趋势平稳,但要综合考虑产品属性和用户属性。 注:为某考勤类APP十月份活跃数据趋势图,已做数据脱敏处理。 2. 通过DUA同比/环比/占比观察,区分活跃数据的异常变化情况通过DUA同比/环比/占比观察,出现阶梯式、持续性、非规律性等活跃波动为异常。但不是所有的异常波动都值得排查,但是要记录发生时间,观察走势,当问题出现恶化时容易溯源。这就是为什么要建立数据监控体系。 (编辑:广州站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |