提升DAU,数据分析要怎么做?
编辑导语:在数据分析工作中,如何提升DAU?关键在于满足用户的真正需求,站在用户的角度上看问题。其中,数据分析一侧需要做好用户分层,找到合适的方式提升用户活跃度。本篇文章里,作者总结了数据分析中提升DAU的策略,一起来看一下。
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DAU涨啦,DAU又降啦;DAU又涨了,DAU又降啦……
大量数据分析师的工作,就消耗在这种无聊的叨叨中。
【 提升DAU,数据分析要怎么做?】更糟糕的是:很多涨跌,只是单纯的开发埋点没做好,数据丢失等脑残问题导致的,没啥有价值发现。
当业务方来问:那我要拉升DAU,能做啥?数据分析师只能颤颤巍巍的答道:要!搞!高!
今天系统讲解下,这个僵局怎么破。
一、提升DAU常规做法提升DAU,运营有的是现成的套路,有诗词为证:
《搞DAU》
- 用户促活一句话
- 签到转盘种小花
- 要是手头没费用
- 爆款话题往上挂
问题在于:
- 第一:这些手段运营自己都知道,根本不需要数据分析;
- 第二:手段真管用?大部分都是“人走茶凉”型的,治标不治本。
二、DAU的本质在DAU数字的背后,是:产品对用户需求的满足。
- 满足程度越高,用户持续登录越多,最后DAU自然提升。
- 仅在特定的场景下满足用户需求,用户就会在特定场景下登录(比如大促销、新品上市、……)。
- 如果没有明确场景,只是靠蹭流量、派奖励来维持,那最后的结果就是人走茶凉。
如果用户不登录,那能吸引用户点击的手段,就只剩下推送信息和裂变两种。大家可以看看自己手机每天收到多少条信息,自己又点开了多少,就能直观感受将信息推送给用户之难——能获得用户宠幸的APP真是少之又少。
这导致了,很多用户虽然名义上没有流失(没有达到流失的统计标准),但事实上已经处于流失状态。不区分用户类型,单纯地上签到、抽奖、大转盘,只能让现有的活跃用户薅更多羊毛,流失用户还是不响应。
综上两点,想节省成本,避免人走茶凉。就得站在用户角度:
- 区分用户活跃程度(重度/轻度/流失);
- 找出用户感兴趣的东西(活动/内容/商品/优惠);
- 找到能推送信息给用户的手段(短信/APP信息推送/裂变)。
三、做好用户分层针对用户活跃程度做分层,相对容易。通常的做法,可以对用户过往90天(季度)/30天(月度)/7天(周)的登录天数进行统计,区分出频繁登录、偶尔登录、未登录用户。想再做得复杂一点,可以学习RFM模型,构建用户活跃模型RFA(如下图)。
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这样可以区分出重度/轻度/流失的用户。
难点在于找出用户感兴趣的东西,给用户登录一个直接理由。这里需要利用用户分群分析,对用户的过往消费/活跃行为进行分析,找有用户感兴趣的点。比如电商类APP,用户感兴趣的,可能是:
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