App數(shù)據(jù)分析到底要分析什么

大數(shù)據(jù)

按大眾化的分法,產(chǎn)品的生命周期(PLC, Product Lifetime Cycle)分為初創(chuàng)期、成長期、成熟期、衰退期,在產(chǎn)品的每個階段,數(shù)據(jù)分析的工作權(quán)重和分析重點有所區(qū)別,下面按階段結(jié)合案例來聊聊。

大數(shù)據(jù)

一、初創(chuàng)期

初創(chuàng)期的重點在于驗證產(chǎn)品的核心價值,或者說驗證產(chǎn)品的假設(shè):通過某種產(chǎn)品或服務(wù)可以為特定的人群解決某個問題。這個階段應(yīng)當(dāng)遵循MVP(Minimum Variable Product) 的思想,以最小的成本來驗證創(chuàng)業(yè)的想法,并根據(jù)用戶的反饋快速迭代以調(diào)整解決方案,最終在數(shù)據(jù)上得到驗證。

大數(shù)據(jù)

案例:

拿之前做的某款國外移動端論壇社交應(yīng)用為例,產(chǎn)品在idea時期(12,13年左右)發(fā)現(xiàn)了論壇用戶經(jīng)常在吐槽從移動端Wap頁訪問論壇速度慢、廣告多、完全沒有移動端適配,于是我們提出假設(shè):做一個App,連接論壇系統(tǒng)與用戶,讓論壇用戶在移動端也能享受流暢的論壇訪問體驗,并且用戶愿意為了這種體驗付費。

大數(shù)據(jù)

于是在初期,整個產(chǎn)品完全圍繞看帖、發(fā)帖兩個核心場景進行挖掘,在論壇里進行宣傳,售價$18,發(fā)現(xiàn)有許多用戶為之付費,且這些用戶的留存率達到60%+(當(dāng)然與用戶付費了有關(guān)),有一半的用戶使用時長都超過了70分鐘。當(dāng)時沒過多久陸續(xù)出來了一些競品 (Vbulletin團隊,當(dāng)時最大的論壇系統(tǒng),開發(fā)了一個移動端的App,意圖解決同樣的問題),但是沒過多久都遠遠落在了我們后面,就是因為整個團隊遵循MVP的思想,按用戶反饋專心反復(fù)打磨看帖、發(fā)帖的流暢體驗,獲得了非常好的用戶口碑并領(lǐng)先市場,也獲得了某著名硅谷投資機構(gòu)的投資。

關(guān)鍵數(shù)據(jù)——目標(biāo)人群畫像

除此之外,初創(chuàng)期可以通過接入一些第三方的應(yīng)用監(jiān)測SDK來了解初期用戶群體的畫像,從側(cè)面驗證用戶群體與假設(shè)的目標(biāo)用戶群體特征是否一致,常見的是人口學(xué)屬性(性別、年齡、學(xué)歷、地域)。

大數(shù)據(jù)

案例:

今年4月初在和國內(nèi)某健身類的APP的產(chǎn)品經(jīng)理聊到, 該APP最初是一款健身、運動記步的工具App,在產(chǎn)品前期新用戶的次日留存處于業(yè)內(nèi)平均水平,在其觀察到目標(biāo)用戶群體的畫像時,發(fā)現(xiàn)女性用戶明顯比男性用戶要多,且女性用戶留存明顯比男性用戶要高。于是決定在產(chǎn)品策略上向女性用戶傾斜,主攻女性健身、減脂、美容方向的功能以及內(nèi)容推薦,產(chǎn)品整體次日留存率相比之前增長近100%。

同樣,最近服務(wù)了一個鵝廠內(nèi)部客戶,他們開發(fā)了一款新產(chǎn)品,意在面向年輕人群體,結(jié)果卻發(fā)現(xiàn)其用戶年齡分布以青少年和老年人居多:

大數(shù)據(jù)

這正好與他們的用戶渠道相關(guān),原來他們有一款面向青少年和老年人的產(chǎn)品,為了給產(chǎn)品帶來第一批用戶,他們直接從老的產(chǎn)品將用戶引流過來,結(jié)果發(fā)現(xiàn)他們并非產(chǎn)品的目標(biāo)用戶。

關(guān)鍵數(shù)據(jù)——留存率

在當(dāng)前用戶符合目標(biāo)受眾特征時,核心關(guān)注這些用戶的留存率、使用時長/頻率、用戶的黏性等指標(biāo),這里就留存率展開來講。

留存率的維度分很多種(7日,雙周,30日等),依據(jù)產(chǎn)品特征來選擇,若產(chǎn)品本身滿足的是小眾低頻需求,留存率則宜選擇雙周甚至是30日;留存率高,代表用戶對產(chǎn)品價值認(rèn)可并產(chǎn)生依賴,一般來說,假設(shè)便能得到驗證,通常低于20%的留存會是一個比較危險的信號。

介紹一個以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的先行指標(biāo)模型,可以通過找到先行性指標(biāo)指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計,從而提升留存率。先看下先行性指標(biāo)的定義,先行性指標(biāo)是指新用戶在使用產(chǎn)品早期的一種產(chǎn)品行為,這個指標(biāo)與用戶的留存率指標(biāo)之間存在著非常高的線性相關(guān)關(guān)系,可以預(yù)測用戶是否會在產(chǎn)品中留存下來。

用自己總結(jié)的公式來描述,大致如下:

大數(shù)據(jù)

積極預(yù)測可能性(%):表示用戶執(zhí)行了該行為,即可預(yù)測該用戶留存活躍的可能性

消極預(yù)測可能性(%) :表示用戶如果不執(zhí)行該行為,即可預(yù)測該用戶不留存活躍的可能性

最終,先行性指標(biāo)的可信度=積極預(yù)測可能性 X 消極預(yù)測可能性 ,我們直接看案例。

案例

拿之前的論壇社交App為假設(shè),假設(shè)“用戶在注冊前10天內(nèi)添加好友超過7個”為先行性指標(biāo),那么我們計算一組數(shù)據(jù):

大數(shù)據(jù)

其中,用戶前10天內(nèi)添加好友超過7個,則其30日留存下來可能性為99%;若添加好友小于7個,則其30日不留存下來(流失)可能性為95%,綜合指標(biāo)可信度為0.9405。

同理,計算以下兩個先行性指標(biāo)可信度:

大數(shù)據(jù)

最終,我們得到對比:

大數(shù)據(jù)

以上只是假設(shè)的數(shù)據(jù),實際上,我們需要對比十幾個甚至是二十幾個行為指標(biāo)才能找出先行性可信度最高的行為。

這個模型中第一條“新用戶在注冊后的10天內(nèi)添加好友超過7個”,也就是Facebook一個經(jīng)典的“aha moments”,所謂”aha moments”即當(dāng)用戶意識到產(chǎn)品的核心價值的時刻,也就是我們的“先行指標(biāo)”。

大數(shù)據(jù)

(Facebook,Instagram推薦好友截圖)

除此之外,先行性指標(biāo)應(yīng)當(dāng)滿足以下條件:

大數(shù)據(jù)

二、快速成長期

經(jīng)過了產(chǎn)品打磨的初始階段,產(chǎn)品有了較好的留存率了,這個時候產(chǎn)品開始進入自發(fā)增長期。自發(fā)增長期的產(chǎn)品階段,仍需要關(guān)注用戶留存、用戶時長、用戶畫像的變化等數(shù)據(jù),但可以將側(cè)重點關(guān)注在用戶的整個生命周期的管理,其中以新用戶的增長、激活、觸發(fā)“aha moments”到產(chǎn)品穩(wěn)定活躍用戶的整個漏斗分析為主。

大數(shù)據(jù)

新用戶的增長和激活

其中新用戶的增長和激活一般有兩種方式,第一種是構(gòu)建產(chǎn)品的病毒性傳播系數(shù), 讓產(chǎn)品自發(fā)增長,《精益運營數(shù)據(jù)分析》書中有提到的幾個用戶病毒式傳播分類很有趣:

原生病毒性,即通過App本身的邀請好友功能而傳播吸引的新用戶的方式;

口碑病毒性,即通過口碑傳播,用戶主動通過搜索引擎成為的新用戶;

人工病毒性,即通過人工干預(yù),如有獎邀請等激勵措施來鼓勵用戶進行邀請行為。

這里關(guān)注的一個指標(biāo)稱之為“病毒式傳播系數(shù)”,感興趣的同學(xué)可以自行深入了解。

大數(shù)據(jù)

新用戶下載->激活->‘Aha Moments’->產(chǎn)品穩(wěn)定活躍

產(chǎn)品開始進入自發(fā)增長期后,需要關(guān)注用戶從新用戶到活躍用戶(留存后)、到核心用戶的生命周期,并將每個過程的關(guān)鍵指標(biāo)提煉并精細(xì)化。

案例

以之前的論壇社交APP為例,新用戶進入產(chǎn)品會看到一個歡迎頁(如左下圖),經(jīng)過注冊、登錄后會看到產(chǎn)品的首頁(如右下圖的Feed流頁面),多數(shù)App都有類似的流程:

大數(shù)據(jù)

一個新用戶從進入App歡迎頁到最終成為核心用戶大概是以下流程:新用戶(探索發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品價值中)-> 旁觀者(逐漸認(rèn)知產(chǎn)品價值并有一定的參與感)-> 生產(chǎn)者(認(rèn)同產(chǎn)品價值并積極參與):

大數(shù)據(jù)

按大眾化的分法,產(chǎn)品的生命周期(PLC, Product Lifetime Cycle)分為初創(chuàng)期、成長期、成熟期、衰退期,在產(chǎn)品的每個階段,數(shù)據(jù)分析的工作權(quán)重和分析重點有所區(qū)別,下面按階段結(jié)合案例來聊聊:

此時,對各個階段的用戶行為進行指標(biāo)分解:

新用戶&探索發(fā)現(xiàn)者:

歡迎頁跳出率新用戶注冊率新用戶引導(dǎo)流程轉(zhuǎn)化率初始看到Feed頁跳出率搜索結(jié)果轉(zhuǎn)化率推送權(quán)限開通率

旁觀者(路過者):

平均每個用戶關(guān)注板塊數(shù)平均每個用戶關(guān)注其他用戶數(shù)平均每個活躍用戶贊/分享數(shù)Feed卡片展示數(shù)Feed卡片點擊數(shù)訂閱內(nèi)容推送點擊率

內(nèi)容生產(chǎn)者:

· 平均每個活躍用戶發(fā)帖數(shù)

· 平均每個活躍用戶發(fā)照片、視頻數(shù)

· 平均每個用戶在論壇內(nèi)使用時長

· 活躍用戶在論壇內(nèi)行為分布

精細(xì)化的拆分用戶生命周期前中期的行為指標(biāo),在產(chǎn)品快速增長期幫助了產(chǎn)品不斷打磨細(xì)節(jié),將用戶從新進到成為核心用戶體驗不斷完善。與此同時,在各節(jié)點數(shù)據(jù)提升并穩(wěn)定后,產(chǎn)品運營的同學(xué)則開始進行各種推廣、投放的宣傳以擴大盤子、占領(lǐng)市場。

三、成熟期

大數(shù)據(jù)

隨著用戶快速增長,產(chǎn)品不斷完善,產(chǎn)品在進入成熟期前后,數(shù)據(jù)運營關(guān)注的重心開始從用戶生命周期的前半段(吸引、激活、留存)往后半段(流失、回流)開始偏移。

這里分享一個在增長期和成熟期關(guān)注的數(shù)據(jù)模板 Daily Net Change (應(yīng)用自John Egan@Pinterest),區(qū)別于只關(guān)注DAU、MAU數(shù)據(jù),只關(guān)注活躍用戶數(shù)的增減很多時候都是取悅自己,而這個模型能幫助直觀地觀察到用戶增長的因子是什么,或者用戶盤子變化的情況,通過一張圖展示了產(chǎn)品的新增、回流和留存情況。

大數(shù)據(jù)

其中Net Change = 新增用戶 + 回流用戶 – 流失用戶。

新增用戶即當(dāng)天有多少新用戶加入

回流用戶即多少老用戶連續(xù)28天沒有使用,今天又開始使用

流失用戶即有多少已有用戶剛好最后一次使用應(yīng)用是在28天前

流失與回流

在關(guān)注流失回流的過程中,數(shù)據(jù)會揭示當(dāng)前用戶盤子的一個變化情況,具體分析流失原因則可以參考下方流程:

大數(shù)據(jù)

核心思路即,通過回訪定性+數(shù)據(jù)驗證為主要手段,確定流失原因,改變產(chǎn)品運營策略以預(yù)防用戶流失或拉回用戶,促進回流。

除此之外,對于一些穩(wěn)定的投放渠道,普通的改善方法可能提升轉(zhuǎn)化有限,此時可以進行更精細(xì)化的渠道分析來優(yōu)化提升ROI:

案例:

提升ROI

大數(shù)據(jù)

四、衰退期

大數(shù)據(jù)

最終,產(chǎn)品進入衰退期,一般在進入衰退期前可以采取兩種方式:

1、規(guī)模化

常出現(xiàn)在零售業(yè)中,如開一家按摩養(yǎng)生店,在一定范圍內(nèi)收獲好評,那產(chǎn)品成熟的時候則可以開啟連鎖加盟模式,通過迅速而廣泛的擴大市場形成品牌效應(yīng),以形成壁壘,此時衰退的風(fēng)險則被抵御。

2、生態(tài)化

在產(chǎn)品增長或接近完善時,單一的產(chǎn)品很容易存在需求過于垂直、用戶無法形成依賴的問題,可以開發(fā)具有協(xié)同能力的新產(chǎn)品以搭建完整的產(chǎn)品生態(tài),使得在當(dāng)前產(chǎn)品上無法被得到滿足或失去興趣的用戶被引流到新產(chǎn)品,作為新產(chǎn)品的新用戶;同時新產(chǎn)品的用戶也能在新產(chǎn)品上被引流回老產(chǎn)品,產(chǎn)品之間形成互相依賴的鏈條,最終用戶有效流轉(zhuǎn),形成生態(tài)。

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2017-12-07
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按大眾化的分法,產(chǎn)品的生命周期(PLC, Product Lifetime Cycle)分為初創(chuàng)期、成長期、成熟期、衰退期,在產(chǎn)品的每個階段,數(shù)據(jù)分析的工作權(quán)重

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