产物日活DAU下降,大家该怎么分析?
本文摘要:在产品运营中,产品指标往往反映了产品状态与用户使用状况,而“日活”就是一个十分重要的产品指标,面对日活的异常动摇,我们需要多方位进行分析,并对呈现的问题进行及时修正。布景:APP的平时的日活跃安稳在了79万~89万,一天俄然降到了78.8万,过了一天之

在产品运营中,产品指标往往反映了产品状态与用户使用状况,而“日活”就是一个十分重要的产品指标,面对日活的异常动摇,我们需要多方位进行分析,并对呈现的问题进行及时修正。

布景:

APP的平时的日活跃安稳在了79万~89万,一天俄然降到了78.8万,过了一天之后又降到了78.5万,这时候产品负责人很着急,让我尽快排查下详细原因。( ′﹀` )礼貌的微笑。

一个日活跃在80万,一两万的动摇其实不是一个十分大的动摇,可是仍是要排查下详细原因的。

详细步骤如下:

确定数据是否精确,是否体系呈现了BUG; 确认数据是否是异常状况; 进行维度的拆分,确认影响因数,定位大致的原因; 了解事务的详细动作,最好是可以跟产品、技能和运营都交流下; 依据现有的详细状况提供你建议; 一、确认数据是否精确

不管什么时分拿到一份数据,一定不要急着进行数据分析,首要要判断数据是否精确,特别是他人发给你的数据,先确认数据的精确性,后边可以少很多事情。

二、确认数据是否存在异常

确认了数据的精确性之后,我们再来看数据是否真的存在异常状况,因为有的时分只是周期性的变化,我们就没有必要着急。单一的数据我们是是看不出详细的状况的,我们需要结合之前的数据来发现异常状况的,比如上面的数据:

我们依据之前的数据可以发现:

不是周期性的变化 是在6月13号俄然的下降,并且下降了三天了,可能会继续性的下降,需要警觉

从上面我们的数据我们可以知道日活度确实呈现了问题。

完成了上面的步骤之后我们再进行数据分析。

三、进行维度的拆分

现在的问题是:日活跃度下降了一两万。所以我们要进行日活跃维度的拆分:

依照新老用户的拆分; 登入平台的的拆分,比如:IOS、安卓; 依照APP版本进行拆分; 依照登录渠道的拆分,比如APP、小程序; 依照区域的拆分,比如:国家、省份;

先核算影响系数,然后每一项数据在跟以往正常的数据做比照,算出影响系数。

公式:(今天量 昨日量)/(今天总量 昨日总量)

系数越大,表明影响越大

现在我们再来看下我们上面的数据,因为数据是在6月13号俄然下降的,所以我们用6月12号和6月13号的数据来核算影响系数。

老用户影响系数 = (77.89-78)/(78.8-79.5)=0.16 新用户影响系数 = (0.98-1.5)/(78.8-79.5)=0.84 四、了解事务的详细动作

上面开始确定了原因之后,在跟产品、技能、运营人员进行交流进一步确认原因呈现在哪里,主要是交流最近是否有什么事务上的动作。

结合我们之前发现的导致DAU下降的原因是因为新用户导致的,所以我们先跟投放推广的人员进行交流,交流之前我们先要整理下不同推广渠道的数据。

通过渠道拆分发现,我们发现6月13号的渠道3新用户下降严峻,所以终究我们把问题定位到了渠道3上面。所以我们联络渠道3的负责人员一同定位问题。比如:渠道线索量下降?渠道转化率下降?渠道平台的问题?找到详细问题针对问题做详细的优化策略。

五、提供详细的建议

详细的建议我们是需要依据详细的问题来提的,比如:渠道平台的问题。我们看数据会发现,渠道3的DAU其实一直都是处在下降的趋势,只是在6月13号那全国降的凶猛,把问题提现出来了。

我们就先假设,我们在渠道3有做拉新的活动的,而在6月13号的时分完毕了,导致渠道3的日活下降了。之后我们在跟渠道3的负责人交流的时分就能够问是否有相关事务的动作。

其实分析最重要的就是要提供建议,只有分析的成果没有建议的话,就会被他人说我早就知道,你分析的这个有什么用。所以最好是先开始确认问题呈现在哪里,然后跟相关人员交流,在依据你知道的状况再详细做分析。

数据是在网上找的,可是分析的思路是一样的,仍是要特别说明:拿到数据异常一定要确认数据的精确性和数据是否异常,不然你的分析可能都是白搭的。

期望这边文章对我们日后的工作有协助,也欢迎我们重视点赞,后续我们也能够一同评论更多的工作中的问题。

 

作者:睚一;微信大众号:睚一笔记

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题图来自Unsplash,基于CC0协议


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