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如何通过拆解日活,找到产品运营增长抓手?
更新时间:2025-5-16 03:21:03 作者:爱短链
如何结合用户行为来帮助业务增长?日常生活上升或下降。
如何快速定位日常生活异常波动的原因?这些都需要每天观察、思考和全面分析,特别是当日常生活下降时,往往需要很长时间来定位。
本文作者详细介绍了一种快速定位日常活动波动的做法,供您参考和学习。
我希望它能帮助您快速定位日常活动波动的原因,并掌握当前业务的主要问题。
一、日常生活的构成 新用户和活跃用户是区分日常用户的常见方式,主要是衡量新用户和整体日常活动的数据性能。
因为活跃用户包含新用户,当日常活动波动时,哪些用户群体会出现问题。
从2019年到2020年,实际日常生活总体呈稳步下降趋势,业务增长进入瓶颈期,我们理想的日常生活应该在起伏中平稳上升,所以我们必须逐层找出发生了什么(这里不考虑数据服务、数据报告、数据统计Bug)。
如图所示,我们对日常生活进行了三级拆解。
第一级根据用户的生命周期进行了第一次拆解,即新用户、新客户保留、老客户保留和丢失回流用户;第二级需要考虑每个生命周期阶段的详细拆除;第三级应与用户的核心行为相关,核心价值相关指标可以真正反馈用户的活动和用户需求的满足。
日常拆解一级 如果我们想准确定位哪些用户群体影响日常生活的波动,我们需要确保这四个层次完全独立,不干预,这涉及到这四个用户群体的定义。
新用户:当天新用户数量 新客户保留:昨天新用户次日启动的用户数量 老客户保留:昨天活跃的老用户数量也在第二天启动 流失回流:昨天不活跃今天活跃的用户 用户群拆分自动化后,我们可以在日常活动的波动中定位新增、新保留、老客户保留或丢失回流用户的问题,然后迅速分解给负责新增或老客户运营的学生。
二级日活拆解 第一步是定位谁的问题,第二步是解决怎么做的问题。
(1)保留新用户和新客户 符合运营侧新的推广和运营策略,从渠道层面对新的进行二次拆解,定位哪个推广渠道存在问题,以及各渠道第二天的保留率。
有一个容易被忽视和重要的问题,第二天保留,对产品的老客户有很大的影响。
用户的保留率曲线遵循功率函数的规律,第二天保留率越高,保留率就越高。
最容易切入和最大的投入产出比是从提高新用户的保留率开始,新用户的保留率自然提高了后续活跃老用户的第二天保留率。
(2)老客户留存 因为是以天为级别划分的用户,老客户有用户新鲜度的问题。
我们可以把老客户分为活跃老客户、沉默老客户和流失老客户。
活跃老客:过去7天打开app的用户 沉默的老客:过去7天没有打开app的用户(7天