产品运营中的存量、增量、留存

产品运营中的存量、增量、留存

产品运营的过程中,经常性的让数据或者技术给查一些数据,产品也会给技术要一些数据,数据其实是同一套,技术搞出来的数据产品和运营都不满意,即使是同一套数据,产品和运营都有自己解读方式,最后搞的大家都很头疼。

有些人解读数据就是数据,数据不给业务进行任何的支撑,或者领导问起一些业务指标的时候,自己并不能对答如流,明明数据已经看完,但是自己就是回答不了。

其实根本问题是内部没有一套数据体系,导致技术搞出的数据不满意,或者产品和运营解读按照自己的经验解读,导致数据的误差。

不能够回答领导的问题,大多数还是因为自己不能够把用户数据、行为数据转换成业务数据。

这篇文章主要基于常见的数据类型进行总结,方便公司内部形成数据体系,消除数据提取或者解读的误差,同时也方便自己把用户数据和行为数据转化成业务数据,对老板的提问对答如流。

常见的数据可以分为三大类:用户数据、行为数据和业务数据。用户数据一般包含存量、增量、留存和来源;行为数据一般包含PV、UV、访问深度、转化率、时长、跳出率;业务数据一般包含总量:GMV、播放总时长、阅读总时长等;人均:ARPU、ARPPU、人均播放时长、人均阅读时长;人数:付费人数、观看人数、阅读人数;其他:付费率,观看率,阅读率等等。

业务数据根据自己的业务不同,提取的指标不相等,只要表述出来自己的业务指标即可。

其实这是系列文章,产品运营中的常见的数据指标是如何定义的,这篇文章为(上),这篇文章主要从用户数据的存量、增量、留存和渠道质量衡量四个方面来讲述。

一.用户数据

1.1.存量

存量的数据一般用DAU(Daily Active User)或者MAU(monthly active users)来统计,通常所讲的日活和越活,还有一些常见的其他指标pcu、dnu、wau、acu等。

在定义DAU和MAU的时候都是按照关键的用户自发行为来定义,也就是active,在不同的业务中这个active的指标是不同的。

这里强调一下,一定是用户自发的行为来定义的。常见的有登陆、发起请求、阅读一篇文章、观看一个视频,更有甚至用下单当成active,无论哪种都可以,只要是用户自发的行为即可。某些人会把推送接收的push来定义成日活用户,这种定义一般是没有意义,因为他不是用户自发的行为。

DAU的计算方式一般不容易出错,计算当天的数据即可,如果是跨时区的全球业务,定义指标一般用24小时来代替day的概念。

MAU的计算方式有些会产生误区,注册用户10W,DAU为3K,计算MAU为3K*30=9W,这种计算方式没有是错误的,正确的计算方式是这一个月的日活用户相加并去重,同理WAU的计算方式也一致,切记所有累计活跃用户一定要去重。

1.2.增量

增量用户是指在某一时间段内新增的用户,新增的争论一般会存在于新增的指标,也就是新增注册用户还是新增设备数。

一般情况下,如果自己没有账号体系,那么也只能认新增的设备数;如果有账号体系,用户不登录对业务没有帮助,则人账号,如果有帮助则人设备数。

产品运营中的存量、增量、留存

长时间不登录的用户重新不能按照新增计算,只能按照唤醒用户计算。

这个一般用于内部新增,对于外部的渠道新增恐怕还有另外一种算法,最好跟渠道确定一下新增的指标,不然后期扯皮非常严重。

在渠道眼里,下载了就算新增,无论这个用户有没有安装,还是安装之后就删除了,所以前期一定要和渠道定义好指标,不然渠道的商务真的能烦死。

如果你公司足够有钱,可以把新增定义到注册,如果你们就偶尔找一下渠道,还扣扣索索,那就等着渠道定制的新增吧。

1.3、留存

留存的数据一般用X日留存来计算,大多数情况下用7日留存来看产品在用户的接受度,或者渠道的质量。

在某些产品中还会引入首日留存的概念,其实首日留存和次日留存是同等的概念,在首日留存中,开始的日期从day0日开始计算,次日留存中开始日期以day1开始计算。

首日留存适用于有明显周期性的产品,比如最近我接触的程序员产品,大多数时候只是周一到周五使用,周六周日的产品使用率特别低,这个时候就特别适合引入首日留存的这一套计算流程。

这样做的好处,第一天为day0,第7天其实为day7,也就是8天,在星期的维度上为同一天。

产品运营中的存量、增量、留存

排除了这种在一周内有明显起伏波动的产品,不同周几上面产生的影响。

第X日的计算留存方式,只要按照X日/首日*100%即可,这种一般用于衡量渠道质量。

X日内留存的计算方式,(第二天+……+第X天)去重/首日*100%,这种一般用于衡量产品喜爱度。

无论用首日留存计算还是次日留存计算,只要内部形成统一和渠道方形成统一,讲明白就好。

 

作者:张沐

来源:张沐

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