楠木軒

如何透過分析“活躍資料”,最佳化業務增長策略?

由 端木泰華 釋出於 財經

使用者活躍資料是運營每天必看的資料之一,當用戶被引進來,如何提升使用者活躍是運營必須思考和解決的一個問題。對使用者的活躍資料進行分析,也有益於最佳化業務增長策略,提高產品業務線的整體盈利能力。

“使用者活躍資料”是常見的資料指標,更是很多產品業務線的核心指標。當用戶“引流”效果穩定的情況下,就需要考慮“截流”的問題,使用者多久活躍一次,使用者第一次使用體驗如何,如何提升使用者活躍,怎麼讓使用者留下來(重複使用)等等。

而分析活躍資料,不是為了讓使用者每天來走個過場,掙點廣告費的,而是獲悉產品業務線的健康程度,提升付費轉化率、老客戶轉介紹等提供穩定的資料支援,實現對優質使用者進行分層運營,重點維護,且不斷最佳化以及調整業務增長策略。

然而,從本質上看,所謂的網際網路產品講使用者活躍,就像線下門店讓新老顧客到店一樣。所以,“使用者活躍資料”的影響因素太多,必須抓大放小,聚焦執行策略,更不能空談活躍,不重視轉化,促活和留存相輔相成的。透過內容、品牌、活動等各個方面的運營策略,將使用者活躍資料提升,從而提高產品業務線的整體盈利能力。

那麼,首先來看一下“活躍”的定義。(以網際網路產品為例)

下載量、新增註冊使用者等指標有很明確的指向以及定義,但“活躍使用者”可針對不同目標、不同產品生命週期、不同業務,有不同定義。比如:

……

“活躍”合適定義標準則需要我們深刻理解使用者和業務場景,根據自身產品業務線的特徵及目標、發展階段、產品生命週期、產品屬性等作為參考,不斷調研迭代、校準資料。

接下來,02 來看一下“活躍資料”都有哪些分析維度呢?

首先,來拆解一下“活躍使用者”。

活躍使用者=新增使用者 老使用者留存 迴流使用者-流失使用者

新增使用者以及迴流使用者的數量要大於流失使用者的增加量,才能保持活躍使用者持續上升。如下圖,好比一個大水池,我們會不停的往裡灌水,但水池也會漏水,如果漏水速度太大,那麼水池就幹了。當新使用者下降可能因為市場競爭激烈、產品功能改版、投放費用減少等導致拉新乏力,流失使用者加大可能因運營策略調整、產品功能下線等因素。

然後,還需要我們繼續思考:

……

最後,還要考慮分析以下維度:

現在,我們來梳理一下如何分析“活躍資料”,最佳化業務增長策略?

透過活躍資料的走勢情況,瞭解到活躍使用者的規律。市場政策的變化,節假日、電商節等節日,常見的運營策略調整都能引發活躍資料變化。找到一些明顯的規律後,根據未來要發生的時間,預計指標波動情況,及時調整運營策略。

如下圖,可看出活躍使用者數在週末以及十一節假日呈階梯式下降,有對應事件發生以及對應波動形態,可見具有周期性規律,在週末時可調整營銷活動等運營策略,使增長趨勢平穩,但要綜合考慮產品屬性和使用者屬性。

注:為某考勤類APP十月份活躍資料趨勢圖,已做資料脫敏處理。

透過DUA同比/環比/佔比觀察,出現階梯式、持續性、非規律性等活躍波動為異常。但不是所有的異常波動都值得排查,但是要記錄發生時間,觀察走勢,當問題出現惡化時容易溯源。這就是為什麼要建立資料監控體系。

如下圖,可看出活躍使用者數在10月22日到10月24日紅框區域出現活躍異常波動,首先要了解日活究竟跌了多少,其次透過透過DUA同比/環比/佔比觀察,跌幅是否在合理的範圍,最後確定為非規律性異常。

注:為某考勤類APP十月份活躍資料趨勢圖,已做資料脫敏處理。

一般情況下,活躍資料的異常往往與事件有關,比如季節性促銷,沉默使用者喚醒以及影響活動,新功能上線等等。因此在挖掘異常原因時,可以分別對新老使用者進行觀察。對新使用者的行為路徑的各個環節的轉化進行梳理,對老使用者標籤化管理,實現不同觸達,發現問題,進而可刺激老使用者轉介紹。

透過判斷問題輕重緩急,對緊急重要的問題,找到問題的源頭,及時調整業務增長的活動以及運營策略,以提升活躍資料,預防使用者大規模流失。

最佳化完善使用者成長體系(會員體系),提升使用者活躍度,使使用者有歸屬感,不斷的最佳化使用者激勵體系,讓使用者想用我們的產品,提升活躍度。

最佳化產品功能以及流程,比如註冊流最佳化,減少一個環節,可能提升5%以上的轉化率。可利用AB測試來做驗證,不斷的最佳化產品功能等方面。

借用朋友所說的話:“從活躍使用者資料出發,制定增長策略,要注意活躍使用者內的新增、老使用者留存、迴流、流失,各個部分的比重,比重較大的部分適當的傾斜資源,比重較小的部分視成本決定取捨。

總體來講,活躍使用者資料是業務增長形成轉介紹以及裂變的基礎,從活躍使用者資料中,針對不同使用者制定不同的營銷、推送等增長策略,實現使用者分層管理,且不斷的最佳化業務增長策略

另外值得注意的是,朋友如是說“要結合產品生命週期的特性,來制定活躍提升策略,例如產品生命週期較短的產品,活躍策略應側重減少流失,反之,則應側重提高留存率。”

作者:木兮,資料運營小白;公眾號:木木自由

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