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回归用户:后移动时代的APP增长之

发布时间:2021-02-18 20:41 发布人:和记娱乐 来源:和记h88

  近日,刚结束的「2018中国产品运营大会 · 杭州站」一共邀请了来自阿里巴巴、腾讯、苏宁易购等知名互联网公司的7位实战派专家,给我们献上了精彩的。他们结合自己的实战经验,分享了在电商、金融、产品等多方面上的运营。

  第一位分享嘉宾,是来自友盟+互联网应用数据业务总经理@于晓航老师,于老师在互联网中从业十余年,在此他给大家带来的是《回归用户:后移动时代的APP增长之》,主要从三方面进行分享:

  互联网发展到今天,已经步入移动时代的下一个阶段;用户要求越来越高,耐心却越来越差;用户已经是越来越稀缺的资产。用户多、用户增长快是每一个App追求的目标和方向,也是企业商业变现的基石。

  如上图左边,我们可以看到周活跃用户在一千以下,最高是在100万以上;右边则表示他们在一年中的增长幅度。

  其实在做这个数据之前,我原来认为规模比较小的应用只有几千、几万的客户,所以增长幅度会更快一些。然而从这张图来看到并不是这样,增长最快的反而是那些超大型的过百万以上周活跃的客户。

  现在的移动互联网时代是一个赢家通吃的时代,大型的客户、大型的应用,他们会更好地保有自己的用户群体,而且会更强有力地能够拉动新用户的引入,会在这个时代里面变得越来越强。但是他们能做到这一点,主要就是因为在用户的把握能力会比小的应用要更强一些。

  众所周知,DAU是每天的活跃用户数。如上图这个例子,“比如,我的App 有105000的DAU,同比增长5%。”这是第一层的看法。

  但这有个问题,即:这种看DAU的方式,没办法细分和拆解原因,并没有办法把数据落到实际的工作上。

  为什么呢?你的DAU增长可能有很多原因构成,你的DAU下降也可能很多原因构成。所以你看到DAU这件事,其实并没有办法来精确地把握:你的用户到底是涨了?做得好了还是不好?

  了解构成的方式,可能还是从DAU出发。其实,我们知道DAU这个“105000”是由一部分新增,还有一部分的流失共同构成的。在这个案例里面,新增是10000,流失是5000,所以比过去的同期增长了5%。

  那这种方式比上一个方式要好一点,因为它能看到这个流动的构成,即虽然DAU值涨了5%,但其实流失和新增是两个不同环节的要素。所以新增有很多的映射点,当我们看到新增变化的比较大,那可能跟新引入的客户,或者跟用户激活的使用率,都会有一定关系;如果流失比较高,那可能是产品粘性出了问题。

  但这也有问题,是什么呢?比如5000和105000,其实我们都不知道它们是谁。可能今天有5000的流失客户,这已经是一个固定的结果(已经流失掉了)。但想要做应用,我们希望做的是什么?是用户不流失。

  其实我们大家都知道,想要这个流失用户常困难的。但想要用户不流失,需要怎么做?你需要更早地预知这个用户未来可能会有流失风险。

  新增也一样,因为我们是活跃的新增,里面很多问题是说用户的使用频次并不高,可能每个用户每周用一次App,所以我们在看DAU的时候并不好看。而这个行为是用户习惯所导致,所以这种视角来看构成的方法,其实并没办法找到是什么原因来影响了这些事。

  第三层,我们就要看行为。这里其实有一个非常明显的概念,大家需要注意:第三层当中,我们本质上并不是在看用户,然后回答的问题却是用户怎么看我们,我们需要把每一个用户单独拎出来。

  所以第三层,我们要看行为。从行为方式来识别我们的用户,到底用户是怎么来看这个App应用的。当我们找到这层之后,比前两层的好处是什么样呢?

  所以第三层要看行为,或者说是看用户怎么看我们的App。只有通过这样的方式才能真正地识别我们的App,从而回答一开头的问题,到底有多少用户?

  在这里面,我们至少能知道每一个用户到底是什么样子,所以可以看到有高频用户,有普通用户,可能还要流失沉默或者一些准流失的用户。

  回归用户,是在后移动互联网时代里面,每一个应用、每一个产品经理或者运营人都需要考虑的问题,即:用户到底怎么来看我们?

  ,比如说刚才看的前面一个例子,如果我们认为用户启动对我们来说有很高的价值,那它的启动频率就是我们在评论当中所衡量。

  如果在刚才的例子里面,就是用户累计启动过你的App多少次。它在这里面,我们中间这条频率标蓝了。为什么?我要跟大家特别强调一点,移动互联网的圈子或者产品,特别重要的就是频率,这也是后移动互联网一种典型的特征。

  为什么这么说?我们知道RFM模型在传统行业中也会被用来衡量用户价值的。但后移动互联网的特点是什么?就是用户的耐心很差。我们没有办法通过用户上一次、最近一次启动,或者曾经用过多少次来判断它会不会被别人抢走。

  后移动互联网的时代特点,就是你今天可能还很受这个用户的重视,很受他的欢迎;但是转过头之后,他看到一个新的由竞争者做得比你可能在某一方面好一点点,立刻就转头了。

  所以价值行为的频率是在移动互联网里面特别重要的一个因子,需要在每一部分当中都有所衡量。而计算价值的方式,就是这个RFM模型。

  为什么说有价值呢?简单说,你的估值其实就跟这个有关系。比如DAU有多少;这个企业卖多少钱……都是跟这个有关的。所以,启动是第一层价值。

  但是,启动并不能标识这个用户对你的真正价值贡献和粘性。所以,启动往往是衡量比较初级、相对表层一点的方式,而且它很重要。

  举个例子,比如说一个做电商的APP,它的交互粘性是什么?就是这个用户在你的APP上多元逛街。我们知道购买这件事是需要大量的逛街行为之后才做出购买决策,如果没有逛的行为,那肯定没有买的行为。所以“浸入”这一点就是指的交互粘性,它并不一定是最终给你产生价值。比如说交钱,交会费,买商品,是这些行为之前的前置步骤。

  第三个是过程。过程比较简单,其实指的就是刚才说的,我们会有一个付款的过程,可能是变成会员,或者是电商里面购买的行为。

  它的发展,决定哪一个环节是你现在阶段里面最重要的价值因素。如果你是一个初创型的公司,或者你可能是一些第三方付费的这种商业模式的公司,那可能前两者就非常重要,即启动和进入环节;但如果你是已经相对偏成熟一点了,有自己的变现能力,你是C端付费的这种商业模式,那最后和侵入环节就可能会更重要一些。

  所以它的价值环节并不是一个取舍,是一个价值梯队,可能这个价值更高一点,用这种方式价值衡量会更贴近业务结果一点,但另外两者也非常重要。

  给大家举个例子,在所有的客户中,我其实发现有一家客户特别有意思,这个客户增长非常的良性,滚动很快,增加很快,而且很少有流失,用户管理当中做得非常好。这是一家专做儿童类的电商应用,我们拿它在用户管理中的一些方式来做一个例子。

  选用户的分群是从7月1日到28日,之选择28天是因为这是一家专做儿童类的电商应用,用户群以妈妈为主,这类群体在平时没什么时间使用产品,但周末时候的使用频率很高,所以他们的周末跟平时的DAU差距非常大。要做用户分析来识别启动环节,他则要抛开周期性这个因素,所以选择了整整四周。

  事件其实指的是我们到底追踪什么事。一个用户选择进入首页,并没有选完全启动这个环节,事件就要定义为进入商品首页。因为有可能在之前做了一些弹窗的设定、所以认为他进入首页这个环节才算是真正的启动。在启动的环节,设定为28天的周期,看他在启动里的价值用户有哪些?

  定义合格线写的是触发次数,就启动这件事在这28天里面,大于80次。这个怎么来选定的?他整理了所有的用户,然后取前10%的分位值(也就是Top 10%的用户),他需要知道自己的超级用户是谁,只要了解10%的用户,是在什么线上?根据这种方式来确定到底应该定一个什么样的合格线。按这种方式圈选,了解它在启动环节里面更有价值的用户是谁。

  第二个说的是浸入的环节。也是这么一个例子,他想衡量用户使用自己App粘性高的人有哪些,所以他进行了一个设定(如下图),这里要跟大家明确几个关键点:

  进入商品页,加入购物车,最后结账购买。这是一个电商比较标准的流程。它需要两个环节,一个是看商品,还有一个是加购。为什么会选两个方式?浸入的方式是多种多样的,你的用户在进入这个环节里面可能表现并不相同。电商还好一点,因为电商的线上比较标准。进入商品页和加入购物车

  在浸入的表现方式是多样的,大部分商业模式,多个条件之间都是取“或”的关系,比如:浏览商品页面大于400次,或者直接加购物车大于40次都可以定义为用户浸入的表现方式,所以需要根据业务特征确定交集和并集。

  但是有些特例和特定,商业模式需要结合用户多个步骤完成的:比如,我们一个收费类的视频教育客户,模式是通过收看免费课程,提升平台的影响力,从而引导用户去购买课程。

  他认为必须要通过课程的方式吸引用户的注意力,如果只是整天刷课程,但没有真正去感受课程内容的并不是产品的超级用户;这里使用的是并集的关系,所以超级用户条件需要根据不同的商业模式和业务模式来去确定。

  环节更简单一些,大部分的企业模式环节只有一至两个,在这个商业模式有会员付费、商品购买和很多种的商业模式。如果是多种商业模式,价值在这个定义的环节里面,就需要有不同的定义和内容。

  的图是个电商网站,所以它定义的就是付款。电商的超级用户认为多次购买的用户,比如儿童类的电商网站,是易耗且高频率购买用群群体。

  在中国互联网市场里,对事件进行埋点,通过事件细分去做分析,这个事情其实常痛苦的。在国内有两句话非常简便可以总结埋点:

  第一,流程结构分事件。比如把浏览商品页,点击商品,购买设定一个事件,那么:点击儿童服装、儿童玩具都要分事件吗?并不是!我们现在绝大部分的埋点都是把所有行为都埋成一个点击事件,但分析起来头就大了。流程结构分事件,比如:电商场景,通过浏览,注册,加购,购买是你的业务流程,在业务流程中的关键点就必须要分事件。

  第二,业务结构分属性。这里继续用儿童电商举例,购买玩具,购买服装、购买食品及尿布……这些是儿童电商的业务结构,会分为不同的业务组。代理公司是一组人,运营是另一组人。这种业务结构要分属性,你可以将购买都设定为一个事件。买玩具,带一个属性叫玩具,买服装,带一个属性叫服装。

  下面举个例子,你可以看到一个token,他的业务结构是童装,下面带有价格,有购买者和销售者,这个事件传回来,就可以进行结构化分析。

  本质上,用户留存是衡量的一个时间序列。比如我们平时说的留存是在七天之前访问的用户,在七天之后是否还有启动,这是比较标准的留存。

  他想看看用户在购买商品后,后续还会不会再次购买?会不会有商品浏览行为?所以他就选了回访事件是进入产品页。买完东西之后,后续第一天、第三天、第七天用户到底还会不会在浏览商品?通过这种方式将用户圈出来,可以培养有价值的用户。

  除了第二次购买之外,还可以通过其他指标衡量业务模块的粘性。比如通过衡量会员利用率的黏性。用户购买了会员之后,后续会不会真的收听这个课程,这个是对会员粘性和再次续费可能性进行标识。

  我们有个客户想通过漏斗分析页面,他分析的场景是通过App进入后,会弹出促销商品的页面从而才可以进行购买。他设定漏斗的三步分别为:进入App→点击促销页→点击购买。

  这样的漏斗有没有必要?答案是:没有必要!用户只能通过唯一一条径进行购买,所以只要看这三个不同事件的点击量就可以了,完全不需要设定漏斗。

  漏斗是用在入口很多,比如:你有很多渠道和径完成的购买,可能从A渠道、B渠道、C渠道购买,只有在来源径很多的时候,漏斗才有价值和作用。

  第二,时间窗口的重要性。时间窗口指的是完成漏斗的周期,比如通过漏斗查看在一个月里完成浏览商品、加购、购买的用户是谁?这种分析方式有很大的问题,因为这三个行为,中间可能隔了好几十天,漏斗必须要设定一个周期,也就是在一定时间范围:五分钟、十分钟、一个小时、一天都可以,这时候通过漏斗的分析,才是有意义的。

  这里我再举个例子,还是刚才那个客户,他做了一个个性化推荐算法,引入了外部数据,完成了用户的冷启动,来看一看这个冷启动的效果,来验证用户是不是对推荐的内容满意?所以他使用的漏斗有两步:

  复制用户,在引流时基于对超级用户画像分析,了解超级用户的特征,同时圈选出与超级用户相似的人群,在外部进行人群圈选投放,通过新用户来检验效果。

  复制径,通过超级用户对关键行为进行漏斗分析,了解他们的径和关键行为;同时通过径分析调整产品引导,通过App推送或者应用外拉动,通过A/B test来查看哪一个的径更有效。

  复制习惯,分析模型一般用的是留存和细分,留存是表示的是用户习惯,通过分析超级用户的习惯。比如:超级用户对什么活动有兴趣,从而培养用户的习惯,最终你会通过消息推送和引导客户进入产品页之后,把那些并不是超级用户的用户培养成超级用户。

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