如何拆解APP北極星指標——DAU

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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。

項目目標:基于業務戰略的調整、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,進行數據公式探討、數據指標拆解,找到最小參數值,并通過產品策略的規劃,找到每個最小參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,登錄或使用了APP的用戶數(去重統計)

二、DAU公式推導

1. 公式邏輯推演

  • DAU —— 活躍用戶:當天訪問APP的用戶
  • 用戶類型:老用戶活躍+新用戶活躍,即【存量+增量】
  • 存量 —— 老用戶:已注冊過、已登錄過、已使用過學習、商城、我的等等功能的用戶,在統計日內,再次訪問,即復訪用戶。
  • 增量 —— 新用戶:未注冊過、未登錄過、未使用APP的用戶,如果因為渠道導流、口碑推薦等,自行下載并登錄使用APP,在統計日內,貢獻DAU,即新增用戶。
  • 存量 —— 老用戶 —— 復訪模塊 —— 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,讓用戶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系,所以,用戶放棄或者轉換平臺的成本偏高,反之,留存增加。

3. 增量 —— 新用戶 —— 新增模塊 —— 渠道側

eg:產品策略:撬動更多用戶注冊-登錄-使用app,并完成首次學習行為。

  1. 提升圖書銷量,增加圖書用戶,提升進入APP的用戶量
  2. 圖書私域流量轉化
  3. 公海投放,增加曝光,提升用戶轉化
  4. 口碑轉介紹,帶來更多新流量

所以,推導出公式如下:

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 = 用戶池 × 留存率

PS:復訪留存已剔除流失用戶

三、數據指標拆解

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 = 用戶池 × 留存率

1. 當日復訪用戶數

(1)影響關聯

當日【留存】模塊的DAU增加↑:

  • 所有數據均增加;
  • 任意1項或2項數據不變的情況下,其余2項或1項增加;
  • 任意1項或2項數據增加,其余2項或1項降低,增量>減量。

當日【留存】模塊的DAU減少↓:

  • 所有數據均降低;
  • 任意1項或2項數據不變的情況下,其余2項或1項降低;
  • 任意1項或2項數據降低,其余2項或1項增加,減量>增量。

(2)增長策略

  • 圍繞用戶的學習場景,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;
  • 圍繞用戶畫像,提供更多有價值的額外能力;
  • 吸引更多用戶盡可能多地使用新功能,嘗試更多功能;
  • 各個功能模塊的點擊率、留存率盡可能逐步提升。

2. 當日新增用戶數

(1)影響關聯

當日新增模塊的DAU增加↑:

  • 所有數據均增加;
  • 任意1項或2項數據不變的情況下,其余2項或1項增加;
  • 任意1項或2項數據增加,其余2項或1項降低,增量>減量。

當日新增模塊的DAU減少↓:

  • 所有數據均降低;
  • 任意1項或2項數據不變的情況下,其余2項或1項降低;
  • 任意1項或2項數據降低,其余2項或1項增加,減量>增量。

(2)增長策略

  • 拓展可引流渠道,包含公域投放、私域轉化、口碑轉介紹等等;
  • 各渠道用戶池變大,運營策略加持;
  • 各渠道轉化率提升,增加各渠道用戶下載、注冊、并使用APP的用戶量,順滑渠道通路、降低用戶使用門檻、增加用戶利益價值等。

四、找到最小參數值

1. 存量 —— 復訪DAU —— 留存側

(1)學習類

以視頻學習為例,拆解最小參數值

① 數據指標

  • 結果指標:視頻學習留存率、視頻學習用戶數
  • 過程指標:APP啟動用戶數 —— 學習頁曝光用戶數 —— 掃一掃點擊用戶數 —— 視頻觀看用戶數
  • 歷史數據明細梳理:
    • APP啟動用戶數:敏感數據×××××代替
    • 學習頁曝光用戶數:敏感數據×××××代替
    • 掃一掃點擊用戶數:敏感數據×××××代替
    • 看視頻結果頁用戶數:敏感數據×××××代替
    • 視頻觀看用戶數:敏感數據×××××代替

② 數據洞察

  • 大約每10個啟動APP的用戶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用戶中,會有8個用戶進入到看視頻結果頁;
  • 大約每10個進入結果頁的用戶中,會有7個用戶進入到播放頁面;
  • 意味著每10個啟動用戶中,大約4個用戶會使用看視頻功能。

③ 最小參數值

每日觀看視頻用戶數= APP啟動用戶數 × 學習頁瀏覽用戶轉化率 × 掃一掃點擊轉化率 × 視頻掃碼結果頁轉化率

④ 最小參數值 —— 增長策略

  • APP啟動用戶數:依賴于學習計劃來提高啟動用戶數
  • 視頻掃碼結果頁用戶數:優化掃一掃激活路徑
  • 視頻播放觀看用戶數:視頻互動體系搭建
  • 視頻點贊用戶數:視頻播放頁面支持動態點贊

(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:參與打卡用戶量 、新增打卡人數(日/周/月)、打卡用戶留存率、訪問≥打卡轉化率

② 最小參數值

  • 參與打卡用戶量
  • 新增打卡人數(日/周/月)
  • 打卡用戶留存率
  • 訪問->打卡轉化率

③ 最小參數值 —— 增長策略

  • 提升參與率
    • 增加入口曝光
    • 增加用戶觸達
  • 提升持續打卡動力
    • 增加激勵-榮譽/價值
    • 增加分享機制-炫耀

(3)商城交易類

① 數據指標

  • 結果指標:商城使用用戶數、商城使用留存率(暫無)
  • 過程指標:APP啟動用戶數 —— 》商城首頁瀏覽用戶數 —— 》商品詳情頁瀏覽用戶數
  • 上周數據明細(2022/9/11當日)
    • 活躍用戶數:31561
    • 商城主頁瀏覽用戶數:5904
    • 商品詳情頁瀏覽用戶數:1248

② 數據洞察

  • 每5位活躍用戶就有1位瀏覽商城,每5位瀏覽商城用戶就有1位瀏覽商品詳情,說明用戶對商城內容還是很感興趣的。
  • 若能定期持續上用戶感興趣的新品,養成用戶瀏覽商城的習慣,可以對DAU提升做出貢獻。

③ 最小參數值

  • 商城首頁查看用戶數
  • 商品瀏覽率用戶數

④ 最小參數值 —— 增長策略

  • 商城主頁瀏覽用戶數:定期持續上架新品、商城tab小紅點+動效(新品上架時)
  • 商品詳情瀏覽用戶數: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

通過不同方式觸達用戶→引導用戶啟動APP(短信、外呼、PUSH、訂閱消息、小程序消息通知)

② 數據指標

觸達成功率 = (成功觸達用戶數 / 可觸達用戶數 )× 100%

用戶點擊率 = (用戶點擊數 / 成功觸達用戶數 )× 100%

③ 最小參數值

  • APP授權消息通知用戶數
  • 消息查看用戶數
  • 綁定微信賬號且關注微信公眾號用戶數
  • 小程序消息授權用戶數

④ 最小參數值 —— 增長策略

  • 提升APP授權消息通知用戶數:消息通知授權功能建設
  • 提升消息查看用戶數:用戶分群觸達、自定義觸達消息、A/B test、觸達數據分析
  • 提升綁定微信賬號且關注微信公眾號用戶數:APP綁定微信賬號、APP用戶學習/行為記錄定期推送至微信公眾號
  • 提升小程序通知授權用戶數:APP與小程序互相調起

(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 數據指標:

會員任務完成率 = (每等級會員任務完成用戶數/該等級會員覆蓋用戶數)×100%

平均會員等級成長周期 = 完成該等級會員周期總各/完成該等級會員的用戶總數

平均會員等級=用戶會員等級總和/會員用戶總數

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 —— 已購圖書用戶 —— 當日下載APP —— 并注冊登錄使用
  • 外部流量用戶 —— 體驗APP的學習工具 —— 分渠道(私域:小程序、企微、個微、社群;公域:投放、應用市場聯運、業內合作)
  • 轉介紹用戶數 —— 下載APP —— 注冊登錄

(1)渠道:已有渠道觸達用戶 —— 進入APP

當前,主流量來源在于“已有渠道觸達用戶-進入APP ”,基于使用已購買產品的目的,用戶大概率會下載并注冊使用了該APP。

① 數據指標:

  • 物品銷量
  • 下單用戶數
  • 下載登錄APP

② 數據洞察:

  • 每銷售××件物品,可獲取××自然用戶,可轉化××個APP用戶,當天的DUA增加××;
  • 影響DAU的數據指標有:物品售量、下單用戶量、購買到注冊使用APP的轉化率,這3個指標的變動,對DAU產生動態變化。

③ 最小參數值:

  • 物品銷量
  • 下單用戶數
  • 下載登錄APP

④ 最小參數值 —— 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、用戶口碑
  • 下單用戶量:分銷、老帶新、團購、社區購、校企合作
  • 購買到注冊使用APP的轉化率:試看邏輯優化、物料引導優化、下載路徑縮短、增加游客模式,降低用戶進入APP的門檻(游客訪問也是DAU)、增加第一個用戶低成本任務,激活用戶手感

(2)渠道:私域流量引流—小程序

① 鏈路:小程序引導注冊->參與營銷活動->轉化(購買/領取激勵物)->APP核銷(激活/兌換)

② 結果指標:APP DAU貢獻量

③ 過程指標:新增注冊量->活動參與用戶量->活動轉化率->核銷率

④ 最小參數值:

  • 新增注冊量
  • 活動參與用戶量
  • 活動轉化率
  • 核銷率

⑤ 最小參數值 —— 增長策略:

微信場內循環引流,小程序承接轉化用戶注冊,獲取用戶完整信息,再通過活動引導用戶在APP上留存。

  • 增加投放力度,增加小程序曝光
  • 設計更具有吸引力,提升用戶轉化的拉新活動

(3)渠道:公域流量引流 —— 投放
① 數據指標:

  • 觸達用戶量
  • 瀏覽用戶量
  • 下載用戶量
  • 注冊用戶量
  • 購買用戶量
  • 激活用戶量
  • 使用APP功能用戶量

② 數據洞察

  • 公域觸達用戶每增加××人次,實際產生app瀏覽人次增加××人次,最終產生下載APP用戶為××人次;
  • 通過公域過來的用戶每增加××人次,預計在APP側產生購買轉化××,購買后在APP上激活的用戶數為××,最后帶來每天的學習用戶轉化約為××;
  • 影響DAU的數據指標:觸達用戶量、瀏覽用戶量、下載用戶量、注冊用戶量、購買用戶量、激活用戶量。

③ 最小參數值:

APP使用用戶數=觸達用戶量×瀏覽轉化率×下載轉化率×注冊轉化率×購買轉化率×激活轉化率×使用APP功能轉化率

④ 最小參數值 —— 增長策略:

  • 應用市場廣告投放的方式來獲取流量
  • 市場聯運
  • 業內合作

(4)渠道:口碑流量 —— 轉介紹

① 數據指標:

  • APP活躍用戶數:敏感數據×××××代替
  • 分享活動成功觸達用戶數:敏感數據×××××代替
  • 點擊活動用戶數:敏感數據×××××代替
  • 分享用戶數:敏感數據×××××代替
  • 觸達用戶數:敏感數據×××××代替
  • 新用戶數:敏感數據×××××代替

② 數據洞察:

  • 每××個用戶會轉介紹1次,每××次轉介紹可轉化1位新用戶
  • 影響DAU的數據指標:活動觸達率、活動點擊率、活動分享率、轉化率、下載注冊率

③ 最小參數值:

  • 活躍用戶數
  • 活動觸達率
  • 活動分享率
  • 轉化率
  • 下載注冊率

轉介紹數=活躍用戶數 × 活動觸達率 × 活動分享率 × 轉化率 × 下載注冊率

④ 最小參數值 —— 增長策略:

  • 活躍用戶數
  • 活動觸達率:活動入口外露、彈窗、banner觸達
  • 活動分享率:提升用戶滿意度、增加分享激勵、分享海報內容實現用戶價值
  • 轉化率:分享海報內容吸引力
  • 下載注冊率:新用戶激勵

五、策略落地

1. 分析新老用戶活躍比例,找到DAU增長突破口

此處需要進行當前APP的數據分析,并通過數據證明(圖片略)。

數據為模擬數據:

  • 目前的DAU分布:新用戶活躍占比10%~16%之間、老用戶活躍占比84%~90%之間;
  • 老用戶活躍占比遠遠高于新用戶,在快速提升DAU方面,可優先考慮拓展新用戶的活躍數據;
    • 縮短物品購買用戶的激活周期,讓買到貨物的用戶,盡快下載App并激活內容;
    • 激活后,首個操作行為和任務要簡單易行,保證用戶的投入性;
    • 讓新激活用戶,快速邁過新手期,進入鍛煉期。

2. 高粘性高活躍用戶穩定策略

此處需要進行當前APP的數據分析,并通過數據證明(圖片略)

數據為模擬數據:

  • 過去30天的用戶總體【次留】44.98%,從歷史數據看次留穩定在45%~48%之間;
  • 過去30天的用戶總體【七留】30.16%,從歷史數據看次留穩定在30%~36%之間;
  • 用戶粘性不錯,對于高活躍高粘性的用戶,需要采取穩定策略,提供更多深度、互動、價值點的能力,讓用戶保持持續的高活躍。

3. 避免快速提升期的留存陷阱,減少新用戶的流失

  • 快速拉升DAU的過程中,勢必會增加大量的非剛需新用戶,這類用戶的留存相對更低,需要警惕;
  • 需要增加更多剛需和必須以外的APP能力,讓用戶在APP自閉環開展相應的能力探索。保持整體的DAU增長的同時,新老用戶的流失了逐步下降。

Echo小姐,公眾號:產品經理的邏輯與審美;擅長電商前后臺、知識付費、營銷平臺,懂用戶和運營,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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評論
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  1. 很棒

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  2. 看得昏昏欲睡,哎

    來自江蘇 回復
  3. 像是 PV UV DAU 這種「虛榮指標」不能算是北極星指標,北極星最早是 Amplitude 提出定義用來衡量用戶是否被激活的,而是否被「激活」是衡量用戶是否獲得了價值。它不是一個放之四海而皆準的指標,合適的指標是一個解構了每一個階段目標的所反映出的數字。
    不能直接使用 DAU 作為北極星指標的的原因是為無法根據這樣的數字來直接反映出產品的策略是否正確,因為影響 DAU 的因素非常多,不止是產品策略。

    可以參考 OpenView 這篇文章,里面有提到什么是合適的激活指標:https://openviewpartners.com/blog/new-user-journey-go-to-market/

    來自陜西 回復
    1. 同意

      回復