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产品日活DAU下降，我们应该怎么分析？
更新时间：2025-5-9 11:50:16 作者：爱短链
在产品操作中，产品指标往往反映产品状态和用户使用，日常生活是一个非常重要的产品指标。
面对日常生活的异常波动，我们需要进行多方面的分析，并及时纠正问题。
背景： APP平时的日活动稳定在79万~89万，一天突然降到78.8万，一天后降到78.5万。
这时，产品负责人非常焦虑，让我尽快查明具体原因。
( ´﹀` )礼貌的微笑。
一天活跃在80万，一两万的波动其实不是很大的波动，但还是要查明具体原因。
具体步骤如下： 确定数据是否准确，系统是否出现BUG； 确认数据是否异常； 拆分维度，确认影响因素，定位大致原因； 了解业务的具体行动，最好与产品、技术和运营沟通； 根据现有情况提供建议； 1.确认数据是否准确 无论何时获得数据，都不能急于进行数据分析，首先判断数据是否准确，特别是其他人发送给您的数据，首先确认数据的准确性，以后可以少得多。
二、确认数据是否异常 在确认了数据的准确性后，让我们看看数据是否真的有异常，因为有时只是周期性的变化，所以我们不需要担心。
我们看不到单个数据的具体情况，我们需要结合以前的数据来发现异常情况，如上述数据： 根据以前的数据，我们可以发现： 不是周期性的变化 6月13日突然下降，下降三天，可能会持续下降，需要警惕 从以上数据我们可以知道日常生活确实有问题。
完成上述步骤后，我们将进行数据分析。
三、拆分维度 现在的问题是：日活动减少了一两万。
因此，我们需要拆分日活动维度: 按新老用户拆分； 如：IOS、安卓； 按照APP拆分版本； 按登录渠道拆分，如APP、小程序； 按区域拆分，如：国家、省； 首先计算影响系数，然后将每个数据与以前的正常数据进行比较，计算影响系数。
公式：(今日量 – 昨日)/(今日总量) – 昨日总量） 系数越大，影响越大 现在我们来看看上面的数据，因为数据在6月13日突然下降，所以我们用6月12日和6月13日的数据来计算影响系数。
老用户影响系数 = (77.89-78)/(78.8-79.5)=0.16 影响系数的新用户 = (0.98-1.5)/(78.8-79.5)=0.84 四、了解业务的具体行动 在初步确定上述原因后，与产品、技术和运营商沟通，进一步确认原因，主要是沟通最近是否有业务行动。
结合我们之前发现的原因DAU下降的原因是由于新用户，所以我们首先与推广人员沟通，在沟通之前，我们必须整理不同推广渠道的数据。
通过渠道拆分，我们发现6月13日的渠道3新用户数量严重下降，所以我们最终将问题定位在渠道3上。
因此，我们联系渠道3的负责人，共同定位问题。
例如：减少渠道线索量？降低渠道转换率？渠道平台的问题？找出具体问题，并对问题制定具体的优化策略。
五、提供具体建议 我们需要根据具体问题提出具体建议，如渠道平台问题。
当我们查看数据时，我们会发现渠道3DAU事实上，它一直处于下降趋势，但在6月13日严重下降，提出了问题。
让我们首先假设我们在渠道3中做了新的活动，并在6月13日结束，导致渠道3的日常生活下降。
之后，当我们与渠道3的负责人沟通时，我们可以问是否有相关的业务行动。
事实上，分析最重要的是提供建议。
如果分析结果没有建议，别人会说我已经知道你分析了什么。
因此，最好先初步确认问题出现在哪里，然后与相关人员沟通，然后根据您所知道的情况进行具体分析。
数据是在互联网上找到的，但分析的想法是相同的，或者特别说明：获得异常数据必须确认数据的准确性和异常数据，否则你的分析可能是徒劳的。
希望这篇文章对大家以后的工作有所帮助，也欢迎大家关注点赞，以后大家也可以一起讨论更多的工作问题。
作者:复一；微信微信官方账号:复一笔记 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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面对日常生活的异常波动，我们需要进行多方面的分析，并及时纠正问题。
背景： APP平时的日活动稳定在79万~89万，一天突然降到78.8万，一天后降到78.5万。
这时，产品负责人非常焦虑，让我尽快查明具体原因。
( ´﹀` )礼貌的微笑。
一天活跃在80万，一两万的波动其实不是很大的波动，但还是要查明具体原因。
具体步骤如下： 确定数据是否准确，系统是否出现BUG； 确认数据是否异常； 拆分维度，确认影响因素，定位大致原因； 了解业务的具体行动，最好与产品、技术和运营沟通； 根据现有情况提供建议； 1.确认数据是否准确 无论何时获得数据，都不能急于进行数据分析，首先判断数据是否准确，特别是其他人发送给您的数据，首先确认数据的准确性，以后可以少得多。
二、确认数据是否异常 在确认了数据的准确性后，让我们看看数据是否真的有异常，因为有时只是周期性的变化，所以我们不需要担心。
我们看不到单个数据的具体情况，我们需要结合以前的数据来发现异常情况，如上述数据： 根据以前的数据，我们可以发现： 不是周期性的变化 6月13日突然下降，下降三天，可能会持续下降，需要警惕 从以上数据我们可以知道日常生活确实有问题。
完成上述步骤后，我们将进行数据分析。
三、拆分维度 现在的问题是：日活动减少了一两万。
因此，我们需要拆分日活动维度: 按新老用户拆分； 如：IOS、安卓； 按照APP拆分版本； 按登录渠道拆分，如APP、小程序； 按区域拆分，如：国家、省； 首先计算影响系数，然后将每个数据与以前的正常数据进行比较，计算影响系数。
公式：(今日量 – 昨日)/(今日总量) – 昨日总量） 系数越大，影响越大 现在我们来看看上面的数据，因为数据在6月13日突然下降，所以我们用6月12日和6月13日的数据来计算影响系数。
老用户影响系数 = (77.89-78)/(78.8-79.5)=0.16 影响系数的新用户 = (0.98-1.5)/(78.8-79.5)=0.84 四、了解业务的具体行动 在初步确定上述原因后，与产品、技术和运营商沟通，进一步确认原因，主要是沟通最近是否有业务行动。
结合我们之前发现的原因DAU下降的原因是由于新用户，所以我们首先与推广人员沟通，在沟通之前，我们必须整理不同推广渠道的数据。
通过渠道拆分，我们发现6月13日的渠道3新用户数量严重下降，所以我们最终将问题定位在渠道3上。
因此，我们联系渠道3的负责人，共同定位问题。
例如：减少渠道线索量？降低渠道转换率？渠道平台的问题？找出具体问题，并对问题制定具体的优化策略。
五、提供具体建议 我们需要根据具体问题提出具体建议，如渠道平台问题。
当我们查看数据时，我们会发现渠道3DAU事实上，它一直处于下降趋势，但在6月13日严重下降，提出了问题。
让我们首先假设我们在渠道3中做了新的活动，并在6月13日结束，导致渠道3的日常生活下降。
之后，当我们与渠道3的负责人沟通时，我们可以问是否有相关的业务行动。
事实上，分析最重要的是提供建议。
如果分析结果没有建议，别人会说我已经知道你分析了什么。
因此，最好先初步确认问题出现在哪里，然后与相关人员沟通，然后根据您所知道的情况进行具体分析。
数据是在互联网上找到的，但分析的想法是相同的，或者特别说明：获得异常数据必须确认数据的准确性和异常数据，否则你的分析可能是徒劳的。
希望这篇文章对大家以后的工作有所帮助，也欢迎大家关注点赞，以后大家也可以一起讨论更多的工作问题。
作者:复一；微信微信官方账号:复一笔记 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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