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数据运营丨移动App用户增长难,让大数据帮你进行用户运营和产品优化

App运营 单利强 1298浏览 来源:

无论何种行业,市场在快速发展之后必然会进入商业资源高度集中垄断的阶段,各路巨头、独角兽纷纷成熟,市场瓜分愈发集中。对于移动互联网上的APP来说,这个趋势相较于其它传统行业更加明显。

当各行业的流量和用户均被巨头垄断,当马太效应越来越强烈,后起APP,该如突破用户难增长的困境?

以资讯类APP为例,99click从用户轨迹角度,简单分析一下如何通过大数据进行用户运营和产品优化:

近日,99click注意到一款资讯类APP疯狂的推广活动:“5~10元轻松赚,无需等待,可立即提现”,“组团收徒赚更多,狂赚72000元”。

趣头条,从2016年6月创业以来,截止2017年底,这匹资讯行业的黑马已经拥有7000万注册用户,超过1000万的日活跃用户。

趣头条瞄准下沉市场,深耕三四线城市用户,通过金币和收徒游戏获得收益的方式获取用户,然而这也正面临着增长乏力的问题。

其实不难发现,当前的线上市场,每个行业都充斥着各类APP,各种玩法套路也已经被大众熟知,很多运营方式进入市场,好像都存在“失灵”的现象。毫无疑问,这意味着粗犷式的获客和增长方式,其优势在逐渐消减。

当用户趋于冷静和理智,产品功能类似,后起的移动APP如何才能实现用户增长?产品又该如何优化贴近用户呢?

一、移动App用户运营关注指标

作为运营人员,经营一款APP,一定要设定一个数据标准,这样在运营活动中才能做到有的放矢。后期,也能坚定自己的市场策略和运营方向,不至于被打乱节奏。

1、用户增长指标

用户增长指标主要用来衡量新增用户增长的数量及占比情况。

新增用户:新增加的App使用设备,用以衡量产品的获客能力和市场营销效果。

新增用户占比:一段时间内新增用户占该时段活跃用户的比例,新增用户占比的公式是(时段新增用户/时段活跃用户)*100%,主要用以衡量产品的增长能力及用户结构健康度。

新增用户占比太低,会导致新增用户与流失用户相抵消甚至低于流失用户,导致活跃用户难以增长或者下滑;新增用户占比太高,用户构成结构可能不太理想,新增用户可能是基于活动短期增加,没有稳定的沉淀,流失风险大。

新增用户类相关指标在证券行业App内的参考值,可参照下表:

移动App用户增长难,让大数据帮你进行用户运营和产品优化    

2、用户活跃指标

用户活跃指标主要用来衡量用户在App上的活跃程度。

DAU(Daily Active User):当日启动应用的使用设备数。

MAU(Monthly Active User):统计时点最近一月的活跃访客数。

DAU/MAU比值:当日日活跃访客与当日月活跃访客比值,是衡量用户粘度的重要指标。

日/月活跃率:当日/月的活跃用户占上线至今累计用户的比例,日/月活跃率=(当日/月活跃用户/累计用户总数)*100%。

活跃留存用户:前一段时间活跃且该段时间依然活跃用户。

每日流失用户:当日活跃用户连续一段时间没有使用过App,视为当日的一个流失用户。

每日回流用户:当日活跃访客中(排除新增用户)在之前的一段时间没有启动过App的用户数。

3、用户属性指标

用户属性指标一定程度上反映了用户画像,即用户所在的年龄、阶层、兴趣爱好等群体特征,如下图:

移动App用户增长难,让大数据帮你进行用户运营和产品优化

二、移动App产品优化重点关注领域

移动App在产品优化上的重点关注领域一般有三类:如何提升活跃度、如何提升留存、如何加粗转化漏斗。

1、如何提升活跃度

对资讯类APP来说,提升活跃度可以从两个方面考量,一个是每天的启动次数,一个是使用时长。所以,运营者要给不断策划出适合用户调性,满足用户阅读需求的东西。

趣头条在获得腾讯2亿融资以后,将赛道切换到内容创作,希望以此能获得用户长期的关注和支持。

2、留存用户、留存率

留存用户和留存率是评定一个应用用户质量的重要标准,用户留存率越高,说明应用越吸引用户。

常用的留存指标有:次日留存率、3日留存率、7日留存率、15日留存率等;

开发者在查看留存率时,可以关注留存率在一段时间内的变化趋势,并可以通过对比不同应用版本、不同分发渠道的用户留存率来评估版本和渠道质量或定位应用某些指标值下降的原因。

移动App用户增长难,让大数据帮你进行用户运营和产品优化

3、用户行为分析:漏斗模型

漏斗模型是按照一定顺序依次触发流程的量化转化模型。漏斗模型的分析和应用是每一位产品开发和运营者都需要具备的功能,因为它帮助我们发现问题,从而解决问题。

移动App用户增长难,让大数据帮你进行用户运营和产品优化

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