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APP增长管理笔记:我们每天看到的日活只是数字吗?

新月科技

APP的增长是足以让很多产品经理茶饭不思的话题。他们每天陷于冷冰冰的新增用户数,激活量,留存率等数字,有了日活的目标,却不太清楚如何到那。增长的路线图始终被雪藏在黑盒里。

APP增长管理笔记:我们每天看到的日活只是数字吗? 第1张

  传统观点认为,APP增长有两大引擎:提升新增用户数的推广手段和提升留存率的产品手段。这点我并不反对,但最近的经验告诉我,产品手段最大的作用点其实通常并不是留存率。
  APP留存率的作用因素有很多渠道的质量,产品的特性,甚至用户的习惯都会全面作用于留存率,导致留存率波动很大。甚至可以举一个例子:一般有一个经验,APP 发布一个新版本后,老版本的留存率会下降。因为在APP发布新版后,市场上(特别是iOS)只能下载到最新版本的APP,这些旧版本的新增用户主要来自于之前下载,但一直没有打开激活的那部分用户。这部分用户天然的比下载后立马激活的用户质量低,也就是平均留存率低,因此拉低了整体留存率。经验表明,这部分用户其实占了相当的比例。于是留存率又成了一个黑盒,藏在增长的黑盒里,成了黑盒中的黑盒,恩,俗称俄罗斯套盒
  有时候产品做了重大更新,但留存率始终没有起色,是不是这次更新在产品上没有提升呢?我认为大家需要把注意力放在一个容易令人忽略的地方,用户活跃度。事实上,我认为大部分的产品改进都是作用于用户活跃度上的,但很奇怪大家为什么总是盯着留存率不放。不过也有现实的苦衷,活跃度这个东西不像新增用户数,留存率那么容易被度量,第三方数据平台上也没有展示。
  这几天在研究厂内某APP的流失数据分析时,越想越深,竟有了很多衡量活跃度的idea,在此与大家分享。
  在前段时间厂内的数据分享会上,我提出了要把日活这个数据拆开了看,把一个静态的数字分解成过程量和状态量。事实上,现在可以更进一步,把整个过程看成动态的。每过一天,活跃用户们就做了一次乾坤大挪移,而知道他们是怎么运动的,不仅能了解APP的现状,也能找到增长的关键点。这里我设计了一个模型。
  请大家把用户们想象成水滴,很多水滴汇聚成一个池子,我们就叫活跃用户池吧(好俗气)。这个池子应该可以被描述成酱紫:
  * 是针对某天的状态量,每天只有一个池子,且每天池子都不一样
  * 池子被分成多层(以7层为例),每层里面存在着很多活跃用户
  * 一个活跃用户只能存在在其中一层
  * 用户池从深到浅分别是距离某天最近一次活跃日期的差值,分别为0,1,2,3,4,5,6
  * 当天所有活跃用户自动沉入池底(包括当天所有新增用户),也就是0那层
  * 每过一天,如果用户没有成为那天的活跃用户而沉入池底的话,自动上浮一层。除0那层以外,所有层的用户必须在层间迁移。
  * 在最上层(6那层)的用户在第二天如果没有沉入池底的话,自动从池中蒸发,成为不活跃用户
  * 不活跃用户也可以回归(凝结并沉入池底)
  * 存在一个阈值(比方说30天),可以认为用户流失出整个体系,成为流失用户
  简单来说,就酱:
  APP增长管理笔记:我们每天看到的日活只是数字吗? 第2张
  可以计算出每层的活跃用户数出来。
  鉴于pandas对于DataFrame处理的啰嗦程度,省略代码43行~~
  大致的形状如下图(分别是某APP在Android和iOS两个平台上的数据):
  APP增长管理笔记:我们每天看到的日活只是数字吗? 第3张
  然而光看到这样一个状态依然没有太多启发,我们需要看两个相邻日期间各层用户的迁移。
  (再次省略代码39行)
这样,某APP在某两个相邻日期的活跃用户迁移图就粗来了:
   APP增长管理笔记:我们每天看到的日活只是数字吗? 第4张
  这张图提供了一个完全不同的视角观察每天的活跃用户。活跃用户不只是简简单单的数字呈现,而是有层次,各个层次在日期的粒度存在迁移和流转,形成一个动态的平衡。这部分数据可以和“活跃用户新鲜度”(活跃用户在用户激活日期上的组成)的数据搭配看,妙趣横生,很有insight:
  * 如果把7天内的活跃用户作为一个体系的话,目前活跃用户池是在扩张的:9421+4936-11771=2586>0
  * 次日回访的用户能占日活的大半,回访率还是很高的:40904/75736=54%
  * 隔一天来访一次的用户规模相当于每天的新增用户:9053:9421≈1
  * 用户回访的可能性随着不回访天数的增长而减小:9053>3688>2218>1538>1218>829,这说明了[低频定期访问]的用户群规模极小
  * 每天从不活跃的用户群里转化来的活跃用户每天只有极小的一部分:4936/(449393+4936)=1.09%
  * 前一天新增用户留存到后一天的人数大约为:7345×35.6%=2615,占次日回访用户的2615/40904=6.4%,说明绝大部分回访用户都不是近期的新增用户那么产品们需要关注什么呢?其实增长的实现方式无外乎开源节流。在节流方面,产品需要关注提升活跃用户的活跃度。而提升活跃度又可以分成两件任务:
  * 控制每天流入不活跃用户群的人数,现在的值是11771,产品应该还可以针对这些用户做一些事情
  * 增大每天从不活跃的用户群里转化来的活跃用户数,现在的值是占不活跃用户群的1.09%,依然有很大优化空间
  这样的图以后每天都可以被展示,甚至可以做成动画,了解到活跃用户们都是怎么迁移和流转的,我认为这已经比那些冷冰冰的数字要热乎许多了。
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