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提升DAU,数据分析要怎么做?



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编辑导语:在数据分析工作中,如何提升DAU?关键在于满足用户的真正需求,站在用户的角度上看问题。其中,数据分析一侧需要做好用户分层,找到合适的方式提升用户活跃度。本篇文章里,作者总结了数据分析中提升DAU的策略,一起来看一下。
提升DAU,数据分析要怎么做?
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DAU涨啦,DAU又降啦;DAU又涨了,DAU又降啦……
大量数据分析师的工作,就消耗在这种无聊的叨叨中。
更糟糕的是:很多涨跌,只是单纯的开发埋点没做好,数据丢失等脑残问题导致的,没啥有价值发现。
当业务方来问:那我要拉升DAU,能做啥?数据分析师只能颤颤巍巍的答道:要!搞!高!
今天系统讲解下,这个僵局怎么破。
一、提升DAU常规做法提升DAU,运营有的是现成的套路,有诗词为证:
《搞DAU》

  • 用户促活一句话
  • 签到转盘种小花
  • 要是手头没费用
  • 爆款话题往上挂
简单来说,就是有钱的话,就搞签到奖励、在线XX分钟得积分、每日登录摇豆子、种花种树种7天得XX礼品。没钱的话,就发文蹭热点、骗眼球。大家每天搓手机,都多多少少被这些套路过。
提升DAU,数据分析要怎么做?】问题在于:
  • 第一:这些手段运营自己都知道,根本不需要数据分析;
  • 第二:手段真管用?大部分都是“人走茶凉”型的,治标不治本。
那么,站在数据分析角度,如何摆脱像布谷鸟一样,每天喊“涨啦,跌啦”,真正分析出解决问题的关键呢?
二、DAU的本质在DAU数字的背后,是:产品对用户需求的满足。
  1. 满足程度越高,用户持续登录越多,最后DAU自然提升。
  2. 仅在特定的场景下满足用户需求,用户就会在特定场景下登录(比如大促销、新品上市、……)。
  3. 如果没有明确场景,只是靠蹭流量、派奖励来维持,那最后的结果就是人走茶凉。
另一个问题,在于如何将信息推送给用户。用户登录以后才产生DAU,打卡、签到、种树,都得在用户登录以后才发生。
如果用户不登录,那能吸引用户点击的手段,就只剩下推送信息和裂变两种。大家可以看看自己手机每天收到多少条信息,自己又点开了多少,就能直观感受将信息推送给用户之难——能获得用户宠幸的APP真是少之又少。
这导致了,很多用户虽然名义上没有流失(没有达到流失的统计标准),但事实上已经处于流失状态。不区分用户类型,单纯地上签到、抽奖、大转盘,只能让现有的活跃用户薅更多羊毛,流失用户还是不响应。
综上两点,想节省成本,避免人走茶凉。就得站在用户角度:
  1. 区分用户活跃程度(重度/轻度/流失);
  2. 找出用户感兴趣的东西(活动/内容/商品/优惠);
  3. 找到能推送信息给用户的手段(短信/APP信息推送/裂变)。
这样才能细致地,有针对性地解决DAU问题。特别是,探索出不砸钱也能保持用户活跃的场景,从而减少盲目的砸钱拉大转盘。
三、做好用户分层针对用户活跃程度做分层,相对容易。通常的做法,可以对用户过往90天(季度)/30天(月度)/7天(周)的登录天数进行统计,区分出频繁登录、偶尔登录、未登录用户。想再做得复杂一点,可以学习RFM模型,构建用户活跃模型RFA(如下图)。
提升DAU,数据分析要怎么做?
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这样可以区分出重度/轻度/流失的用户。
难点在于找出用户感兴趣的东西,给用户登录一个直接理由。这里需要利用用户分群分析,对用户的过往消费/活跃行为进行分析,找有用户感兴趣的点。比如电商类APP,用户感兴趣的,可能是:
  1. 有大促,图便宜(意味着日常登录就是很少);
  2. 有爆款产品,来抢货(意味着浏览/收藏/加购/消费的是特定商品);
  3. 某品牌/店铺很忠诚(意味着浏览/收藏/加购/消费的是特定品牌/店铺);
  4. 来薅点好处(意味着活动参与率/积分兑换率/优惠价格购买率很高);
  5. 几个平台比价(无购买记录,但是有聚焦某些品类的浏览记录);
  6. 随便逛逛(无购买记录,无重度浏览内容);
  7. 被推广活动吸引进来的新人(无购买记录,浏览记录也很少)。
这些场景中,1-4情况意味着用户行为会集中发生在某个时间段、某个品牌/产品,因此比较容易捕捉。
前提是:需要对商品/活动/优惠类型打标签,再基于商品/活动/优惠类型标签对用户进行分类。这样能更快速输出分析结论。不然对着几万个SKU,几千个活动名字一一提数看,不但工作量大,而且看不出来啥问题(如下图)。


稿源:(人人都是产品经理)

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标题:提升DAU,数据分析要怎么做?


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