在业务战略调整和app价值升级时,就需要制定清晰的app北极星指标、刻画清晰的产品来指导产品方向以及计算每个功能版本的收益。对此,本文围绕dau目标从dau定义、dau公式推导等五个方面做了分析,一起来看看吧。
项目目标:基于业务战略的调整、以及app价值升级的策略,需要制定清晰的app北极星指标。从而刻画清晰的产品roadmap,来指导产品方向以及计算每个功能版本的收益。
北极星指标:dau目标×××w(例如100w等)
文章框架:围绕dau目标,进行数据公式探讨、数据指标拆解,找到最小参数值,并通过产品策略的规划,找到每个最小参数值如何做大的路径和方案。
dau的定义:统计一日(统计日)之内,登录或使用了app的用户数(去重统计)
1. 公式逻辑推演
- dau —— 活跃用户:当天访问app的用户
- 用户类型:老用户活跃 新用户活跃,即【存量 增量】
- 存量 —— 老用户:已注册过、已登录过、已使用过学习、商城、我的等等功能的用户,在统计日内,再次访问,即复访用户。
- 增量 —— 新用户:未注册过、未登录过、未使用app的用户,如果因为渠道导流、口碑推荐等,自行下载并登录使用app,在统计日内,贡献dau,即新增用户。
- 存量 —— 老用户 —— 复访模块 —— 留存侧
eg:产品策略:增加健康的学习深度,持续拓展有益的学习广度,适当地补充增值服务。
2. 学习深度 —— 活跃的主逻辑
- 增加学习时间长,提升学习天数。由此,让用户对学习能力产生依赖。进而,访问次数多,对dau有贡献
- 学习深度和学习获得知识有一定的关系,所以,用户放弃或者转换平台的成本偏高,反之,留存增加。
3. 增量 —— 新用户 —— 新增模块 —— 渠道侧
eg:产品策略:撬动更多用户注册-登录-使用app,并完成首次学习行为。
- 提升图书销量,增加图书用户,提升进入app的用户量
- 图书私域流量转化
- 公海投放,增加曝光,提升用户转化
- 口碑转介绍,带来更多新流量
所以,推导出公式如下:
dau = 当日复访人数 当日新增人数
当日新增人数 = 渠道数 × 转化率
当日复访人数 = 用户池 × 留存率
ps:复访留存已剔除流失用户
1. 当日复访用户数
(1)影响关联
当日【留存】模块的dau增加↑:
- 所有数据均增加;
- 任意1项或2项数据不变的情况下,其余2项或1项增加;
- 任意1项或2项数据增加,其余2项或1项降低,增量>减量。
当日【留存】模块的dau减少↓:
- 所有数据均降低;
- 任意1项或2项数据不变的情况下,其余2项或1项降低;
- 任意1项或2项数据降低,其余2项或1项增加,减量>增量。
(2)增长策略
- 围绕用户的学习场景,拓展更多学习工具、学习激励、学习深度和学习互动的产品能力;
- 围绕用户画像,提供更多有价值的额外能力;
- 吸引更多用户尽可能多地使用新功能,尝试更多功能;
- 各个功能模块的点击率、留存率尽可能逐步提升。
2. 当日新增用户数
(1)影响关联
当日新增模块的dau增加↑:
当日新增模块的dau减少↓:
- 拓展可引流渠道,包含公域投放、私域转化、口碑转介绍等等;
- 各渠道用户池变大,运营策略加持;
- 各渠道转化率提升,增加各渠道用户下载、注册、并使用app的用户量,顺滑渠道通路、降低用户使用门槛、增加用户利益价值等。
1. 存量 —— 复访dau —— 留存侧
(1)学习类
以视频学习为例,拆解最小参数值
① 数据指标
- 结果指标:视频学习留存率、视频学习用户数
- 过程指标:app启动用户数 —— 学习页曝光用户数 —— 扫一扫点击用户数 —— 视频观看用户数
- 历史数据明细梳理:
- app启动用户数:敏感数据×××××代替
- 学习页曝光用户数:敏感数据×××××代替
- 扫一扫点击用户数:敏感数据×××××代替
- 看视频结果页用户数:敏感数据×××××代替
- 视频观看用户数:敏感数据×××××代替
② 数据洞察
- 大约每10个启动app的用户中会有约八九个人来使用扫一扫功能;
- 大约每10个使用扫一扫功能的用户中,会有8个用户进入到看视频结果页;
- 大约每10个进入结果页的用户中,会有7个用户进入到播放页面;
- 意味着每10个启动用户中,大约4个用户会使用看视频功能。
③ 最小参数值
每日观看视频用户数= app启动用户数 × 学习页浏览用户转化率 × 扫一扫点击转化率 × 视频扫码结果页转化率
④ 最小参数值 —— 增长策略
- app启动用户数:依赖于学习计划来提高启动用户数
- 视频扫码结果页用户数:优化扫一扫激活路径
- 视频播放观看用户数:视频互动体系搭建
- 视频点赞用户数:视频播放页面支持动态点赞
(2)打卡类
① app内每日打卡
- 结果指标:app留存率、app-dau
- 过程指标:参与打卡用户量 、新增打卡人数(日/周/月)、打卡用户留存率、访问≥打卡转化率
② 最小参数值
- 参与打卡用户量
- 新增打卡人数(日/周/月)
- 打卡用户留存率
- 访问->打卡转化率
③ 最小参数值 —— 增长策略
(3)商城交易类
① 数据指标
- 结果指标:商城使用用户数、商城使用留存率(暂无)
- 过程指标:app启动用户数 —— 》商城凯发体育官方app首页浏览用户数 —— 》商品详情页浏览用户数
- 上周数据明细(2022/9/11当日)
- 活跃用户数:31561
- 商城凯发体育官方app主页浏览用户数:5904
- 商品详情页浏览用户数:1248
② 数据洞察
- 每5位活跃用户就有1位浏览商城,每5位浏览商城用户就有1位浏览商品详情,说明用户对商城内容还是很感兴趣的。
- 若能定期持续上用户感兴趣的新品,养成用户浏览商城的习惯,可以对dau提升做出贡献。
- 商城凯发体育官方app主页浏览用户数:定期持续上架新品、商城tab小红点 动效(新品上架时)
- 商品详情浏览用户数:上架优质商品、上架高性价比商品、营销活动、弹窗、banner触达
(4)触达类
① 路径
通过不同方式触达用户→引导用户启动app(短信、外呼、push、订阅消息、小程序消息通知)
② 数据指标
触达成功率 = (成功触达用户数 / 可触达用户数 )× 100%
用户点击率 = (用户点击数 / 成功触达用户数 )× 100%
③ 最小参数值
- app授权消息通知用户数
- 消息查看用户数
- 绑定微信账号且关注微信公众号用户数
- 小程序消息授权用户数
④ 最小参数值 —— 增长策略
- 提升app授权消息通知用户数:消息通知授权功能建设
- 提升消息查看用户数:用户分群触达、自定义触达消息、a/b test、触达数据分析
- 提升绑定微信账号且关注微信公众号用户数:app绑定微信账号、app用户学习/行为记录定期推送至微信公众号
- 提升小程序通知授权用户数:app与小程序互相调起
(5)会员类
① 路径:完成会员任务→提升会员等级→会员权益消费
② 数据指标:
会员任务完成率 = (每等级会员任务完成用户数/该等级会员覆盖用户数)×100%
平均会员等级成长周期 = 完成该等级会员周期总各/完成该等级会员的用户总数
平均会员等级=用户会员等级总和/会员用户总数
会员权益消费率=(会员权益消费总数/派发会员权益总数)×100%
2. 增量 —— 新增dau —— 渠道侧
- 图书销售渠道 —— 已购图书用户 —— 当日下载app —— 并注册登录使用
- 外部流量用户 —— 体验app的学习工具 —— 分渠道(私域:小程序、企微、个微、社群;公域:投放、应用市场联运、业内合作)
- 转介绍用户数 —— 下载app —— 注册登录
(1)渠道:已有渠道触达用户 —— 进入app
当前,主流量来源在于“已有渠道触达用户-进入app ”,基于使用已购买产品的目的,用户大概率会下载并注册使用了该app。
① 数据指标:
② 数据洞察:
- 每销售××件物品,可获取××自然用户,可转化××个app用户,当天的dua增加××;
- 影响dau的数据指标有:物品售量、下单用户量、购买到注册使用app的转化率,这3个指标的变动,对dau产生动态变化。
③ 最小参数值:
④ 最小参数值 —— 增长策略:
- 物品销量:增加货物品类、拓展销售渠道、增加抖音直播时长、价格策略、用户口碑
- 下单用户量:分销、老带新、团购、社区购、校企合作
- 购买到注册使用app的转化率:试看逻辑优化、物料引导优化、下载路径缩短、增加游客模式,降低用户进入app的门槛(游客访问也是dau)、增加第一个用户低成本任务,激活用户手感
(2)渠道:私域流量引流—小程序
① 链路:小程序引导注册->参与营销活动->转化(购买/领取激励物)->app核销(激活/兑换)
② 结果指标:app dau贡献量
③ 过程指标:新增注册量->活动参与用户量->活动转化率->核销率
④ 最小参数值:
⑤ 最小参数值 —— 增长策略:
微信场内循环引流,小程序承接转化用户注册,获取用户完整信息,再通过活动引导用户在app上留存。
- 增加投放力度,增加小程序曝光
- 设计更具有吸引力,提升用户转化的拉新活动
(3)渠道:公域流量引流 —— 投放
① 数据指标:
- 触达用户量
- 浏览用户量
- 下载用户量
- 注册用户量
- 购买用户量
- 激活用户量
- 使用app功能用户量
② 数据洞察
- 公域触达用户每增加××人次,实际产生app浏览人次增加××人次,最终产生下载app用户为××人次;
- 通过公域过来的用户每增加××人次,预计在app侧产生购买转化××,购买后在app上激活的用户数为××,最后带来每天的学习用户转化约为××;
- 影响dau的数据指标:触达用户量、浏览用户量、下载用户量、注册用户量、购买用户量、激活用户量。
③ 最小参数值:
app使用用户数=触达用户量×浏览转化率×下载转化率×注册转化率×购买转化率×激活转化率×使用app功能转化率
④ 最小参数值 —— 增长策略:
(4)渠道:口碑流量 —— 转介绍
① 数据指标:
- app活跃用户数:敏感数据×××××代替
- 分享活动成功触达用户数:敏感数据×××××代替
- 点击活动用户数:敏感数据×××××代替
- 分享用户数:敏感数据×××××代替
- 触达用户数:敏感数据×××××代替
- 新用户数:敏感数据×××××代替
② 数据洞察:
- 每××个用户会转介绍1次,每××次转介绍可转化1位新用户
- 影响dau的数据指标:活动触达率、活动点击率、活动分享率、转化率、下载注册率
③ 最小参数值:
转介绍数=活跃用户数 × 活动触达率 × 活动分享率 × 转化率 × 下载注册率
④ 最小参数值 —— 增长策略:
- 活跃用户数
- 活动触达率:活动入口外露、弹窗、banner触达
- 活动分享率:提升用户满意度、增加分享激励、分享海报内容实现用户价值
- 转化率:分享海报内容吸引力
- 下载注册率:新用户激励
1. 分析新老用户活跃比例,找到dau增长突破口
此处需要进行当前app的数据分析,并通过数据证明(图片略)。
数据为模拟数据:
- 目前的dau分布:新用户活跃占比10%~16%之间、老用户活跃占比84%~90%之间;
- 老用户活跃占比远远高于新用户,在快速提升dau方面,可优先考虑拓展新用户的活跃数据;
- 缩短物品购买用户的激活周期,让买到货物的用户,尽快下载app并激活内容;
- 激活后,首个操作行为和任务要简单易行,保证用户的投入性;
- 让新激活用户,快速迈过新手期,进入锻炼期。
2. 高粘性高活跃用户稳定策略
此处需要进行当前app的数据分析,并通过数据证明(图片略)
数据为模拟数据:
- 过去30天的用户总体【次留】44.98%,从历史数据看次留稳定在45%~48%之间;
- 过去30天的用户总体【七留】30.16%,从历史数据看次留稳定在30%~36%之间;
- 用户粘性不错,对于高活跃高粘性的用户,需要采取稳定策略,提供更多深度、互动、价值点的能力,让用户保持持续的高活跃。
3. 避免快速提升期的留存陷阱,减少新用户的流失
- 快速拉升dau的过程中,势必会增加大量的非刚需新用户,这类用户的留存相对更低,需要警惕;
- 需要增加更多刚需和必须以外的app能力,让用户在app自闭环开展相应的能力探索。保持整体的dau增长的同时,新老用户的流失了逐步下降。
echo小姐,公众号:产品经理的逻辑与审美;擅长电商前后台、知识付费、营销平台,懂用户和运营,产品sense良好、有同理心,拥有b端、c端丰富的产品经历,原创有8万字的《一个产品人的逻辑与审美》作品文字图集。
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