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分析用户增长,更好地理解增长动力

(2015-11-18 14:30:00)
标签:

教育

本文编译自Social Capital关于如何以量化方式来评估product-market fit的方法,创业公司在自己的运营过程中可以借鉴这些分析方法,以密切关注自身成长和不断提升自身的product-market fit。分享给大家,希望你会觉得有用!

虽然每家公司各不相同,但有一些标准做法来寻找核心运营数据指标,希望能帮助创业者深入了解自己的产品。

针对消费型公司和SaaS公司应用的方法略有不同,下文将着重讨论针对消费型公司的用户增长分析。

首先,假设我们有一家消费型公司,该公司打算通过一些新颖的社交/移动/内容产品战略来获取大量用户。对于这类公司,最常见的数据是用户数随时间推移不断上升的图表,以及累计注册用户数图表,然而这些指标参考价值不大。已注册但并不活跃的用户可能无法为公司创造价值,也并不一定代表公司的product-market fit良好。

 

通常我们会看到并关注月活跃用户数(MAU)随时间推移呈不断上升的图。

分析用户增长,更好地理解增长动力

上图模拟了 16 个月里月均~ 12% 的月活跃用户增长,非常出色的表现。但我们建议更进一步地去了解增长的性质,关注以下两个等式:

MAU(t) = 新用户数 (t) 留存用户数(t) 唤醒用户数 (t)

MAU(t - 1个月) = 留存用户数 (t) 流失用户数 (t)

第一个等式表达当月的活跃用户(对应过去 30 天)来自当月新用户、上月留存的老用户或从之前某段时间唤醒的用户。第二个等式表达上月的 MAU 或留存下来成为当月的老用户或是变为当月流失用户。

根据上述等式可得出以下等式:

MAU(t) - MAU(t - 1个月) = 新用户数 (t) 唤醒用户数 (t) – 流失用户数 (t)

MAU 增长率中新用户和唤醒用户起到了正面影响,用户流失产生负面影响。

 

基于以上等式,分析MAU 增长建议采用以下方式:

分析用户增长,更好地理解增长动力

不同颜色柱形图分别对应新增、流失、唤醒用户数对 MAU 增长的贡献。叠加的两个比率对应的曲线也非常有用,一个是留存率,即这个产品的月留存率约为40%,这对应流失率为 (100% - 40%) = 60%。另一个比率是(新用户数 唤醒用户数)/流失用户数,此比率等于零基准线上方与下方面积之比。如果该APP需持续增长,则此比率需要大于1,否则流失大过于增长,将此比率定义为“速动比率”。

速动比率 =(新用户数 唤醒用户数)/流失用户数

这一术语是Mamoon Hamid 在今年早些时候定义,这一概念不应与财务术语中的速动比率混淆,财务速动比率衡量的是现金和准现金资产对清偿负债的比率。对于上图示例,MAU 速动比率在 1 1.5 之间波动,这说明每增加 3 名新用户,同时流失 2-3 名用户。

通过速动比率可以发现月环比流失率较大,而这一点通过大量新用户和唤醒用户得到弥补。从图中可知,留存率较为稳定,也未表现出特别的趋势。该APP用户增长的过程中留存率并未出现下滑,但也没有呈现任何变好的趋势。

根据以上数据分析,这样的一款消费类APP的表现只能说是一般。大多数消费类APP都没有非常有效的机制能持续将客户重新活跃回来,所以速动比率通常近略高于 1。消费类APP中每月的动态变化通常会增加一批用户,但同时也会流失一批用户,另外会有一小批唤醒用户,因此总体看上去是有小幅正向增长。

 

为了向大家展示这种分析视图的价值,调整新增、流失、唤醒用户数的组成,如下图,其结果同样能对应文首第一张相同的MAU示例图。

分析用户增长,更好地理解增长动力

请注意,这些数据生成对应的 MAU 图与文首的 MAU 完全相同。上图保留了相同的坐标轴以明显体现出示例12的差异。在本例中,新用户新增速度没有那么快,但留存率要好得多。对应此APP的速动比率更多是在 1.5-2.0 范围内,这对于一个消费类APP来说是非常好的数据(即每赢得3名新用户户仅流失1.5-2 名用户,这比第一家好得多)。请注意,唤醒用户数中的峰值可能是因为推出了某些老用户唤醒营销活动,而且并没有产生对应的流失数峰值。

在其他条件都一样的情况下,第二个产品更有竞争力,因为该产品的起点基础更好。用户留存率较高,因此值得试着加大新用户获取(更积极的用户分享/推荐激励机制、尝试付费用户营销等)。对于第一个产品,则很难判断加大推动新用户获取,因为最终会流失其中大部分用户。

 

这种分析应按时间周期来进行,而不是按日历月来算。建议以连续28天为基础来计算(以排除周内效应)。另外,这种方法也适用于分析周活跃用户数,方法和分析月活跃用户数一样。通常,早期阶段的消费类产品难以保持比较好的月环比留存率,周环比留存率通常更低,周环比分析可能表现出很高的流失率,这种情形下这样的数据分析参考价值有限。但如果你的产品粘性极强,并且月保留率已经不错,也许是时候进一步分析一下以周为维度的用户参与度。对于粘性像 Facebook 一样强的产品,甚至应该进一步研究到每天甚至更细化级别的参与度。不妨试着这样的方法分析一下你的产品,如果数据结果让你感到惊喜,欢迎与我们联系,一起探讨合作的机会。


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