在業務戰略調整和APP價值升級時,就需要制定清晰的APP北極星指標、刻畫清晰的產品來指導產品方向以及計算每個功能版本的收益。對此,本文圍繞DAU目標從DAU定義、DAU公式推導等五個方面做了分析,一起來看看吧。
專案目標:
基於業務戰略的調整、以及APP價值升級的策略,需要制定清晰的APP北極星指標。從而刻畫清晰的產品roadmap,來指導產品方向以及計算每個功能版本的收益。
北極星指標:
DAU目標×××w(例如100w等)
文章框架:
圍繞DAU目標,進行資料公式探討、資料指標拆解,找到最小引數值,並透過產品策略的規劃,找到每個最小引數值如何做大的路徑和方案。
一、DAU定義
DAU的定義:統計一日(統計日)之內,登入或使用了APP的使用者數(去重統計)
二、DAU公式推導
1. 公式邏輯推演
DAU —— 活躍使用者:當天訪問APP的使用者
使用者型別:老使用者活躍+新使用者活躍,即【存量+增量】
存量 —— 老使用者:已註冊過、已登入過、已使用過學習、商城、我的等等功能的使用者,在統計日內,再次訪問,即復訪使用者。
增量 —— 新使用者:未註冊過、未登入過、未使用APP的使用者,如果因為渠道導流、口碑推薦等,自行下載並登入使用APP,在統計日內,貢獻DAU,即新增使用者。
存量 —— 老使用者 —— 復訪模組 —— 留存側
eg:產品策略:增加健康的學習深度,持續拓展有益的學習廣度,適當地補充增值服務。
2. 學習深度 —— 活躍的主邏輯
增加學習時間長,提升學習天數。由此,讓使用者對學習能力產生依賴。進而,訪問次數多,對DAU有貢獻
學習深度和學習獲得知識有一定的關係,所以,使用者放棄或者轉換平臺的成本偏高,反之,留存增加。
3. 增量 —— 新使用者 —— 新增模組 —— 渠道側
eg:產品策略:撬動更多使用者註冊-登入-使用app,並完成首次學習行為。
提升圖書銷量,增加圖書使用者,提升進入APP的使用者量
圖書私域流量轉化
公海投放,增加曝光,提升使用者轉化
口碑轉介紹,帶來更多新流量
所以,推匯出公式如下:
DAU = 當日復訪人數 + 當日新增人數
當日新增人數 = 渠道數 × 轉化率
當日復訪人數 = 使用者池 × 留存率
PS:復訪留存已剔除流失使用者
三、資料指標拆解
1. 當日復訪使用者數
(1)影響關聯
當日【留存】模組的DAU增加↑:
所有資料均增加;
任意1項或2項資料不變的情況下,其餘2項或1項增加;
任意1項或2項資料增加,其餘2項或1項降低,增量>減量。
當日【留存】模組的DAU減少↓:
所有資料均降低;
任意1項或2項資料不變的情況下,其餘2項或1項降低;
任意1項或2項資料降低,其餘2項或1項增加,減量>增量。
(2)增長策略
圍繞使用者的學習場景,拓展更多學習工具、學習激勵、學習深度和學習互動的產品能力;
圍繞使用者畫像,提供更多有價值的額外能力;
吸引更多使用者儘可能多地使用新功能,嘗試更多功能;
各個功能模組的點選率、留存率儘可能逐步提升。
2. 當日新增使用者數
(1)影響關聯
當日新增模組的DAU增加↑:
當日新增模組的DAU減少↓:
拓展可引流渠道,包含公域投放、私域轉化、口碑轉介紹等等;
各渠道使用者池變大,運營策略加持;
各渠道轉化率提升,增加各渠道使用者下載、註冊、並使用APP的使用者量,順滑渠道通路、降低使用者使用門檻、增加使用者利益價值等。
四、找到最小引數值
1. 存量 —— 復訪DAU —— 留存側
(1)學習類
以影片學習為例,拆解最小引數值
① 資料指標
結果指標:影片學習留存率、影片學習使用者數
過程指標:APP啟動使用者數 —— 學習頁曝光使用者數 —— 掃一掃點選使用者數 —— 影片觀看使用者數
歷史資料明細梳理:
APP啟動使用者數:敏感資料×××××代替
學習頁曝光使用者數:敏感資料×××××代替
掃一掃點選使用者數:敏感資料×××××代替
看影片結果頁使用者數:敏感資料×××××代替
影片觀看使用者數:敏感資料×××××代替
② 資料洞察
大約每10個啟動APP的使用者中會有約八九個人來使用掃一掃功能;
大約每10個使用掃一掃功能的使用者中,會有8個使用者進入到看影片結果頁;
大約每10個進入結果頁的使用者中,會有7個使用者進入到播放頁面;
意味著每10個啟動使用者中,大約4個使用者會使用看影片功能。
③ 最小引數值
每日觀看影片使用者數= APP啟動使用者數 × 學習頁瀏覽使用者轉化率 × 掃一掃點選轉化率 × 影片掃碼結果頁轉化率
④ 最小引數值 —— 增長策略
APP啟動使用者數:依賴於學習計劃來提高啟動使用者數
影片掃碼結果頁使用者數:最佳化掃一掃啟用路徑
影片播放觀看使用者數:影片互動體系搭建
影片點贊使用者數:影片播放頁面支援動態點贊
(2)打卡類
① APP內每日打卡
結果指標:
APP留存率、APP-DAU
過程指標:
參與打卡使用者量 、新增打卡人數(日/周/月)、打卡使用者留存率、訪問≥打卡轉化率
② 最小引數值
參與打卡使用者量
新增打卡人數(日/周/月)
打卡使用者留存率
訪問->打卡轉化率
③ 最小引數值 —— 增長策略
(3)商城交易類
① 資料指標
結果指標:商城使用使用者數、商城使用留存率(暫無)
過程指標:APP啟動使用者數 —— 》商城首頁瀏覽使用者數 —— 》商品詳情頁瀏覽使用者數
上週資料明細(2022/9/11當日)
活躍使用者數:31561
商城主頁瀏覽使用者數:5904
商品詳情頁瀏覽使用者數:1248
② 資料洞察
每5位活躍使用者就有1位瀏覽商城,每5位瀏覽商城使用者就有1位瀏覽商品詳情,說明使用者對商城內容還是很感興趣的。
若能定期持續上使用者感興趣的新品,養成使用者瀏覽商城的習慣,可以對DAU提升做出貢獻。
商城主頁瀏覽使用者數:定期持續上架新品、商城tab小紅點+動效(新品上架時)
商品詳情瀏覽使用者數:上架優質商品、上架高性價比商品、營銷活動、彈窗、banner觸達
(4)觸達類
① 路徑
透過不同方式觸達使用者→引導使用者啟動APP(簡訊、外呼、PUSH、訂閱訊息、小程式訊息通知)
② 資料指標
觸達成功率 = (成功觸達使用者數 / 可觸達使用者數 )× 100%
使用者點選率 = (使用者點選數 / 成功觸達使用者數 )× 100%
③ 最小引數值
APP授權訊息通知使用者數
訊息檢視使用者數
繫結微信賬號且關注微信公眾號使用者數
小程式訊息授權使用者數
④ 最小引數值 —— 增長策略
提升APP授權訊息通知使用者數:訊息通知授權功能建設
提升訊息檢視使用者數:使用者分群觸達、自定義觸達訊息、A/B test、觸達資料分析
提升繫結微信賬號且關注微信公眾號使用者數:APP繫結微信賬號、APP使用者學習/行為記錄定期推送至微信公眾號
提升小程式通知授權使用者數:APP與小程式互相調起
(5)會員類
① 路徑:完成會員任務→提升會員等級→會員權益消費
② 資料指標:
會員任務完成率 = (每等級會員任務完成使用者數/該等級會員覆蓋使用者數)×100%
平均會員等級成長週期 = 完成該等級會員週期總各/完成該等級會員的使用者總數
平均會員等級=使用者會員等級總和/會員使用者總數
會員權益消費率=(會員權益消費總數/派發會員權益總數)×100%
2. 增量 —— 新增DAU —— 渠道側
圖書銷售渠道 —— 已購圖書使用者 —— 當日下載APP —— 並註冊登入使用
外部流量使用者 —— 體驗APP的學習工具 —— 分渠道(私域:小程式、企微、個微、社群;公域:投放、應用市場聯運、業內合作)
轉介紹使用者數 —— 下載APP —— 註冊登入
(1)渠道:已有渠道觸達使用者 —— 進入APP
當前,主流量來源在於“已有渠道觸達使用者-進入APP ”,基於使用已購買產品的目的,使用者大機率會下載並註冊使用了該APP。
① 資料指標:
② 資料洞察:
每銷售××件物品,可獲取××自然使用者,可轉化××個APP使用者,當天的DUA增加××;
影響DAU的資料指標有:物品售量、下單使用者量、購買到註冊使用APP的轉化率,這3個指標的變動,對DAU產生動態變化。
③ 最小引數值:
④ 最小引數值 —— 增長策略:
物品銷量:增加貨物品類、拓展銷售渠道、增加抖音直播時長、價格策略、使用者口碑
下單使用者量:分銷、老帶新、團購、社群購、校企合作
購買到註冊使用APP的轉化率:試看邏輯最佳化、物料引導最佳化、下載路徑縮短、增加遊客模式,降低使用者進入APP的門檻(遊客訪問也是DAU)、增加第一個使用者低成本任務,啟用使用者手感
(2)渠道:私域流量引流—小程式
① 鏈路:小程式引導註冊->參與營銷活動->轉化(購買/領取激勵物)->APP核銷(啟用/兌換)
② 結果指標:APP DAU貢獻量
③ 過程指標:新增註冊量->活動參與使用者量->活動轉化率->核銷率
④ 最小引數值:
⑤ 最小引數值 —— 增長策略:
微信場內迴圈引流,小程式承接轉化使用者註冊,獲取使用者完整資訊,再透過活動引導使用者在APP上留存。
增加投放力度,增加小程式曝光
設計更具有吸引力,提升使用者轉化的拉新活動
(3)渠道:公域流量引流 —— 投放
① 資料指標:
觸達使用者量
瀏覽使用者量
下載使用者量
註冊使用者量
購買使用者量
啟用使用者量
使用APP功能使用者量
② 資料洞察
公域觸達使用者每增加××人次,實際產生app瀏覽人次增加××人次,最終產生下載APP使用者為××人次;
透過公域過來的使用者每增加××人次,預計在APP側產生購買轉化××,購買後在APP上啟用的使用者數為××,最後帶來每天的學習使用者轉化約為××;
影響DAU的資料指標:觸達使用者量、瀏覽使用者量、下載使用者量、註冊使用者量、購買使用者量、啟用使用者量。
③ 最小引數值:
APP使用使用者數=觸達使用者量×瀏覽轉化率×下載轉化率×註冊轉化率×購買轉化率×啟用轉化率×使用APP功能轉化率
④ 最小引數值 —— 增長策略:
(4)渠道:口碑流量 —— 轉介紹
① 資料指標:
APP活躍使用者數:敏感資料×××××代替
分享活動成功觸達使用者數:敏感資料×××××代替
點選活動使用者數:敏感資料×××××代替
分享使用者數:敏感資料×××××代替
觸達使用者數:敏感資料×××××代替
新使用者數:敏感資料×××××代替
② 資料洞察:
每××個使用者會轉介紹1次,每××次轉介紹可轉化1位新使用者
影響DAU的資料指標:活動觸達率、活動點選率、活動分享率、轉化率、下載註冊率
③ 最小引數值:
轉介紹數=活躍使用者數 × 活動觸達率 × 活動分享率 × 轉化率 × 下載註冊率
④ 最小引數值 —— 增長策略:
活躍使用者數
活動觸達率:活動入口外露、彈窗、banner觸達
活動分享率:提升使用者滿意度、增加分享激勵、分享海報內容實現使用者價值
轉化率:分享海報內容吸引力
下載註冊率:新使用者激勵
五、策略落地
1. 分析新老使用者活躍比例,找到DAU增長突破口
此處需要進行當前APP的資料分析,並透過資料證明(圖片略)。
資料為模擬資料:
目前的DAU分佈:新使用者活躍佔比10%~16%之間、老使用者活躍佔比84%~90%之間;
老使用者活躍佔比遠遠高於新使用者,在快速提升DAU方面,可優先考慮拓展新使用者的活躍資料;
縮短物品購買使用者的啟用週期,讓買到貨物的使用者,儘快下載App並激活內容;
啟用後,首個操作行為和任務要簡單易行,保證使用者的投入性;
讓新啟用使用者,快速邁過新手期,進入鍛鍊期。
2. 高粘性高活躍使用者穩定策略
此處需要進行當前APP的資料分析,並透過資料證明(圖片略)
資料為模擬資料:
過去30天的使用者總體【次留】44。98%,從歷史資料看次留穩定在45%~48%之間;
過去30天的使用者總體【七留】30。16%,從歷史資料看次留穩定在30%~36%之間;
使用者粘性不錯,對於高活躍高粘性的使用者,需要採取穩定策略,提供更多深度、互動、價值點的能力,讓使用者保持持續的高活躍。
3. 避免快速提升期的留存陷阱,減少新使用者的流失
快速拉昇DAU的過程中,勢必會增加大量的非剛需新使用者,這類使用者的留存相對更低,需要警惕;
需要增加更多剛需和必須以外的APP能力,讓使用者在APP自閉環開展相應的能力探索。保持整體的DAU增長的同時,新老使用者的流失了逐步下降。
Echo小姐,公眾號:產品經理的邏輯與審美;擅長電商前後臺、知識付費、營銷平臺,懂使用者和運營,產品sense良好、有同理心,擁有B端、C端豐富的產品經歷,原創有8萬字的《一個產品人的邏輯與審美》作品文字圖集。
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