当APP日活数成为KPI,如何寻找合适的指标来进行衡量,找到合适的指标后,又该如何提出解决方案,从而提升KPI,这是运营需要思考的问题。笔者在本文给出了详细的解答。
当你的KPI是订单数或活跃用户数,并需要为提升此指标梳理一套可执行的方案,你会不会也有这样的时刻,面对整页空白的PPT无从下手,抓破脑袋思考如何才能整出一套有理有据有干货的高逼格方案,力压群雄升职加薪指日可待?
一、运营基本功:拆解法的运用
回归正题,今天想聊聊如何从关键指标出发拆解运营思路,拆解法的意义在于可以从拆解的各项指标中找到关键突破口,用历史数据说话,或从小目标积累来完成大目标,拆解法其实是万能钥匙,适用于很多产品思路,小举两个例子。
例一:订单拆解,订单=流量*转化率
流量=渠道流量+推广流量+自然流量+合作流量+push流量,梳理流量的来源,拓展如何获取更多的流量,以及根据流量的转化率评估用户质量优劣。
转化率=首页转化率+商品列表页转化率+商品详情页+支付页+支付完成页,梳理页面路径的转化率。除了主流程还有分支页面的转化率、二跳率、意向点击率,在哪些环节可以有所提高,对比同行业同类产品是低了还是高了,哪个环节用户跳出率高影响了交易。
例二:产品目标拆解
假如某宝首页需要开发一款导购产品,帮助男性用户快速买到衣服,作为产品经理,此时该如何下手。
从用户+需求+场景三个角度去考虑,男性用户逛淘宝的耐心肯定不如打农药,核心需求是快速找到目标商品,场景可根据时段和区域划分。
结合三方面考虑,导购栏目的规划可以根据用户搜索关键词分类+销量热点+用户历史偏好+购买时段+用户所在区域季节+地域特征等,打造文案库,针对不同用户标签展示。
用户打开栏目页面中商品聚合页会为用户匹配专属个性化的商品,力求满足用户心头好,最快地形成订单转化,感兴趣的同学可以去淘宝上琢磨琢磨这类产品。
二、以日活为例,全方位拆解指标
DAU即日活跃用户数量,也就是你的产品每天有多少用户来访问(UV);MAU即月留存,月活跃用户数,两者的关系是MAU=DAU*30后再排重。
我们经常会用DAU/MAU的值来衡量一款产品的用户粘性,假设DAU变大,MAU变小,说明产品没有吸引到更多的新用户但老粘性越来越强;但DAU变小,MAU变大,说明产品虽然吸引了更多的用户,但用户的粘性降低。
下面我们用拆解法来看两者的关系:
1. 从用户构成来源看
DAU=(日新增用户+回访老用户)=(自然新增+运营新增)+(老用户数*当日留存率),因留存率需要按时间维度看,是次日留存、7日留存还是月留存。
这里我们按月度来看,则DAU=(当月新增MAU+历史回流MAU)=(当月新增UV*留存率*访问天次)+(历史老用户回流UV*留存率*访问天次)。
2. 从来源上来看
DAU=自然访问+运营访问=自行访问(新+老)+运营访问(新+老)。
自然访问是指用户认可产品能满足其需求愿意来访问,运营访问是指通过渠道推广、市场宣传、品牌效应、运营活动push等运营手段吸引用户访问。
自然访问常是运营访问的间接效果。两者很多情况下很难区分,产品的自主宣传或是口碑宣传都会感染更多的新用户来访。
三、拆解后的应对策略
1. 当月新增MAU=当月新增UV*留存率*访问天次
进一步拆解开看,如何提升新激活用户数需要针对以下三部分展开运营:
1)当月新增用户
策略:拉新工作有很多方式,渠道推广、市场推广、合作换量、朋友圈分享、老带新等方式。
2)新增用户留存率
策略:提升新用户留存即辅助用户成长,可使用红包吸引,push召回等,最重要的还是做好产品体验。
新用户的留存一般会比较低,可通过观察新用户的使用路径,找到新用户对产品感兴趣的点,不断吸引其关注。
留存三把刀:物质利益绑定、打造成就荣誉、丰富产品功能。
3)新增用户访问天次
策略:打卡签到等游戏机制。
玩游戏的人都知道每天打卡会收到不同的礼物,支付宝的蚂蚁森林和蚂蚁庄园,本质是提升用户访问天次。
高频业务也能带动产品的打开量,如外卖和婚庆业务,高频低客单价和低频高客单价,业务类型影响用户访问频次。
场景化运营,push召回,内容频道增加用户停留时长等,根据产品和业务类型寻找抓住用户的方式。
2. 历史回流MAU=历史回流老用户UV*留存率*访问天次
1)历史回流老用户
这部分老用户可按生命周期划分,查看用户结构,以及各部分用户的留存和访问频次状况,以及用户结构是否健康,在运营战略层面做好应对。例如流失用户占比较高,成熟用户较少,则需要寻找原因,加强流失预警和召回。
2)历史回流老用户留存率
大盘里的老用户根据细分生命周期分别采取不同的应对策略,细分用户画像,业务偏好、场景挖掘,产品拓展,围绕成长、促活、召回三方面目标再拆分。产品功能上push短信和服务号通知触达用户,可参考以上留存三把刀。
3)历史回流老用户访问频次
访问频次的打法同以上拆解,高频业务,游戏化运营机制,会员体系,积分商城等用户管理工具。
以上就是DAU的用户来源,运营同学可以根据以上拆解分析自己产品的日活,通过月环比、年同比,以及与自己产品相似量级的产品去比较,从而得知产品现状,以及未来需要从哪里入手。
例如,用户留存率呈下跌趋势,则需要重点提升留存;如果用户访问频次降低,则需要确认是用户需求是不是没能被满足,产品功能是不是出现了问题,通过高频业务或功能提升用户访问频次和粘性。
DAU的本质反应的是用户+需求+场景,用户是否还愿意使用你的产品,什么时候会使用,使用的频次是怎样的,是否越用越喜欢?这些都是值得运营时刻思考的问题。
DAU公式拆解法,你学会了吗?