在業務戰略調整和APP價值升級時，就需要製定清晰的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：基於業務戰略的調整、以及APP價值升級的策略，需要製定清晰的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，並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：已註冊過、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：未註冊過、未登錄過、未使用APP的用戶，如果因為渠道導流、口碑推薦等，自行下載並登錄使用APP，在統計日內，貢獻DAU，即新增用戶。
- 存量 —— 老用戶 —— 复訪模塊 —— 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係，所以，用戶放棄或者轉換平台的成本偏高，反之，留存增加。
3. 增量 —— 新用戶 —— 新增模塊 —— 渠道側
eg：產品策略：撬動更多用戶註冊-登錄-使用app，並完成首次學習行為。
- 提升圖書銷量，增加圖書用戶，提升進入APP的用戶量
- 圖書私域流量轉化
- 公海投放，增加曝光，提升用戶轉化
- 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：复訪留存已剔除流失用戶
三、數據指標拆解
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，其餘2項或1項增加；
- 任意1項或2項數據增加，其餘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，其餘2項或1項降低；
- 任意1項或2項數據降低，其餘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↑：
當日新增模塊的DAU減少↓：
- 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、註冊、並使用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 —— 复訪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< /li>
- 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：依賴於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/週/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/週/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
（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
- 上週數據明細（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。
- 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 —— 並註冊登錄使用
- 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 —— 註冊登錄
（1）渠道：已有渠道觸達用戶 —— 進入APP
當前，主流量來源在於“已有渠道觸達用戶-進入APP ”，基於使用已購買產品的目的，用戶大概率會下載並註冊使用了該APP。
① 數據指標：
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、購買到註冊使用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：
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
- 購買到註冊使用APP的轉化率：試看邏輯優化、物料引導優化、下載路徑縮短、增加遊客模式，降低用戶進入APP的門檻（遊客訪問也是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：小程序引導註冊->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：新增註冊量->活動參與用戶量->活動轉化率->核銷率
④ 最小參數值：
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註冊，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
- 註冊用戶量
- 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××，購買後在APP上激活的用戶數為××，最後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、註冊用戶量、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×註冊轉化率×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：
（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、下載註冊率
③ 最小參數值：
轉介紹數=活躍用戶數 × 活動觸達率 × 活動分享率 × 轉化率 × 下載註冊率
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
- 下載註冊率：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，並通過數據證明（圖片略）。
數據為模擬數據：
- 目前的DAU分佈：新用戶活躍佔比10%~16%之間、老用戶活躍佔比84%~90%之間；
- 老用戶活躍佔比遠遠高於新用戶，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週期，讓買到貨物的用戶，盡快下載App並激活內容；
- 激活後，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，並通過數據證明（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，對於高活躍高粘性的用戶，需要採取穩定策略，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；擅長電商前後台、知識付費、營銷平台，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。
本文由 @Echo小姐的產品論 原創發佈於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基於CC0協議
該文觀點僅代表作者本人，人人都是產品經理平台僅提供信息存儲空間服務。
文章為用戶上傳，僅供非商業瀏覽。發布者：Lomu，轉轉請註明出處： https://www.daogebangong.com/zh-Hant/articles/detail/How%20to%20disassemble%20the%20APP%20North%20Star%20Indicator%20%20DAU.html
支付宝扫一扫 
评论列表（196条）
测试