关于用户增长的思考:围绕MAU或DAU的增长|米儿mia

用户增长近年成为互联网非常热门的话题,大部分产品在提及用户增长时,主要关注的一般为MAU或DAU的增长。

从用户的性质来说,用户增长可以拆解为新用户增长及老用户增长,简单概括为新用户的基数积累及老用户的留存,类似于理财中的开源节流。

开源,即不断导入新用户(新产品往往比较依赖于拓新)。

而在产品达到一定体量后,新用户难以保持不断增长,这时除了拓新,老用户的留存率提升可能会显得特别重要,这时可以理解为节流。

即,优化用户的转化漏斗,提升整体留存。

结合网上的资料观察用户留存率的走势,会发现很多产品的用户留存率走势会呈现类似于y=x^a的幂函数走势。通常,第N月留存率=次月留存率*(留存月份N^衰减速度),顾名思义,衰减速度为用户逐渐衰减的速率,取值通常为负。

可见,提升用户的留存,一方面应提高新用户的次月留存率,另一方面应降低老用户的用户衰减速度。

在提高新用户的次月留存率上,以次月留存率作为指标,会发现该指标相对滞后,且由于周期较长,容易受到特殊节假日因素的影响,不利于观察,因此,通常会更倾向于观察次日、3日、周留存指标,具体可结合各产品的用户访问周期而定。

但无论什么产品,在新用户访问当日,应尽可能引导新用户成为潜在的活跃用户。

以脉脉、linkin为例,会发现首次注册后,会引导用户加好友,而阅读APP会引导用户阅读,相应的引导都跟提升新用户的留存息息相关。在设计相应的运营方案时也应紧紧围绕留存率展开,并以留存率提升作为判断方案是否有效的关键依据。

新用户过了次月后,通常未流失的用户转变为老用户后,行为习惯与老用户趋同,留存率一般相对稳定,但产品迭代等因素也可能影响用户留存率的变化,这个阶段仍需观察用户留存率的变化,并对不同时间的留存进行对比,以发现运营中存在的问题。

举例:

  • (1)有个时间段,发现新、老用户的次月留存率均呈现大幅下跌,且下跌幅度类似,这时就应考虑最近是否有系统性的因素发生,如产品迭代、竞品挤压等等。
  • (2)假如并非所有类别的用户留存率均出现下跌,而仅有某些时间的用户留存率存在下跌,如仅有注册时间较早的用户出现大规模留存率下降(通常留存率衰减速度应越来越慢),这时应考虑是否出现了换机潮,用户生命周期到期。但是否生命周期到期,还需结合其他的数据综合验证。
  • (3)假设只是有些渠道的新用户留存率下降,这时可以重点分析是否因为这些渠道带来的用户质量下降。

DAU=MAU*月平均访问天数/30,在老用户运营上,除了提升用户的衰减速度,还可以提升用户的粘性(月平均访问天数)。

相应的用户增长方案的设计应围绕这两个关键指标进行,方案是否有效也应根据关键指标的数据变化进行判断。

文源:米儿的数据分析

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