運(yùn)營質(zhì)量分析-深入活躍、留存、轉(zhuǎn)化關(guān)鍵指標(biāo)！

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舉報(bào) 2020-11-30

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不知道大家有沒有這樣的疑問：同樣是新增用戶，有的用戶就能很快地get到產(chǎn)品的點(diǎn)，然后迅速注冊進(jìn)行一些關(guān)鍵功能，比如說購買的轉(zhuǎn)化；那有的用戶就總是走走停停然后淺嘗即止，可能持續(xù)活躍了一段時(shí)間，有的甚至還沒有注冊呢。

在這種情況下，活躍狀態(tài)是無法幫助我們更好提升業(yè)務(wù)，我們需要知道用戶的價(jià)值，才能更有的放矢地進(jìn)行運(yùn)營質(zhì)量的評(píng)估和策略的設(shè)計(jì)。

這里有一個(gè)基本的模型，整個(gè)就是呈現(xiàn)為一個(gè)三層的金字塔結(jié)構(gòu)，將價(jià)值遞增的用戶層級(jí)分了出來。

最下面的一層用戶，我們稱之為初級(jí)用戶。這一層級(jí)的用戶處于一個(gè)比較初級(jí)的狀態(tài)，它本身存在的價(jià)值也比較低，但是它的特點(diǎn)在于極具轉(zhuǎn)化性；

中間這一層一般已經(jīng)是用戶里能帶來價(jià)值的中堅(jiān)用戶群，我們稱之為價(jià)值用戶，這一層級(jí)的用戶由初級(jí)用戶轉(zhuǎn)化而來，他的商業(yè)價(jià)值已經(jīng)體現(xiàn)出來，所以需要我們用心的去呵護(hù)和培養(yǎng)，讓它保持一個(gè)持續(xù)的活躍，從而帶來更大的一些價(jià)值；

最高層也就是價(jià)值最大的一部分用戶，我們稱之為核心用戶。核心用戶由價(jià)值用戶轉(zhuǎn)化而來，同時(shí)，他的持續(xù)存在能夠?qū)r(jià)值用戶和初級(jí)用戶起到一個(gè)很好的促進(jìn)作用。

強(qiáng)調(diào)一下，不是說整個(gè)分層只能分三層，其實(shí)往往會(huì)分三到五層等，然后每個(gè)層級(jí)之間的用戶完全的區(qū)隔開來，沒有任何的交叉，那一般來說我建議大家最初做的時(shí)候從三層做起，也就是說最少做三層，這樣我們在運(yùn)營的時(shí)候也能夠更好的利用這三層用戶之間的關(guān)系，讓各個(gè)層級(jí)的用戶產(chǎn)生聯(lián)系，進(jìn)而做到轉(zhuǎn)化。

那這個(gè)層級(jí)劃分是怎么做的呢，所謂用戶價(jià)值層級(jí)，它其實(shí)是一個(gè)打標(biāo)簽的過程。

那標(biāo)簽是怎么來的？我們常說的一個(gè)行為及表現(xiàn)，也就是說除了男女地域這種用戶自身的信息，我們常見的其他標(biāo)簽都是基于用戶發(fā)生的行為后提煉的，然后因?yàn)橛脩舭l(fā)生了這樣的行為，我們賦予她一個(gè)什么樣的某一類的一個(gè)標(biāo)簽。比如說發(fā)現(xiàn)用戶常用的電商app比較多，而且有很多垂直類電商，那我可能給這個(gè)用戶打個(gè)標(biāo)簽叫購物狂，就是說我們每個(gè)人做的任何一個(gè)行為背后，都是有場景有動(dòng)機(jī)的，基于這些行為特點(diǎn)我們就能夠?qū)⒂脩魳?biāo)簽化，也就是完成了用戶對用戶的這種價(jià)值分層。至少在諸葛里面是比較簡單的，因?yàn)橹T葛具備一個(gè)非常強(qiáng)大的交叉分析能力。這個(gè)價(jià)值層級(jí)對業(yè)務(wù)分析有什么影響呢？活躍方面的關(guān)鍵點(diǎn)就在于不僅僅要看這個(gè)新增活躍或者其他狀態(tài)的一個(gè)數(shù)量，更要去關(guān)注他們的質(zhì)量，比如說高質(zhì)量新增用戶的數(shù)量，這樣才能更好地衡量我們獲取精準(zhǔn)用戶的能力，那轉(zhuǎn)化方面呢，也就需要站到更高的層面來看了。轉(zhuǎn)化不僅僅是完成購買或者完成內(nèi)容分享這么一個(gè)單一的事情，我們需要從用戶的角度來看，比如說低價(jià)值的用戶是如何轉(zhuǎn)化為高價(jià)值用戶的，那些帶來用戶遷移的關(guān)鍵點(diǎn)在哪呢？這是我們應(yīng)該思考的更深層次的方面，不只是看哪些用戶留存，哪些用戶沒留存，更重要的是要知道既然這些用戶留下來了，那他需要我們的程度是怎么樣的？他們到底對我們產(chǎn)品有多依賴？這才是我們設(shè)計(jì)運(yùn)營策略的一些重要參考點(diǎn)。接下來我們深入到活躍、轉(zhuǎn)化、留存這三個(gè)緯度的指標(biāo)中去，做一次數(shù)據(jù)指標(biāo)的升級(jí)。

雖說新增和活躍用戶的數(shù)量是一個(gè)最基本的指標(biāo)，尤其是新增，但是更建議大家去關(guān)注高質(zhì)量用戶的行蹤數(shù)量，那這樣才能更清楚地去了解我們的市場狀況，和自身自傳播的一個(gè)能力。那第二點(diǎn)就是在活躍方面，要注意的是新增占活躍比，為什么是這個(gè)指標(biāo)呢？舉個(gè)例子，當(dāng)你看到日均新增用戶是兩萬，然后日活躍用戶是五萬，這樣的數(shù)據(jù)你是不是覺得還不錯(cuò)，新增用戶兩萬那還挺給力的，市場渠道做的挺好，活躍用戶五萬也還不錯(cuò)。但是你要去看新增占活躍比的話，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)新增占活躍比是40%，也就是說你每天活躍的用戶里有40%是新用戶。那這樣就會(huì)讓你很直觀的發(fā)現(xiàn)問題，說個(gè)題外話，其實(shí)一個(gè)好的指標(biāo)往往是一個(gè)百分比，這能夠讓你跳出絕對的數(shù)字帶來的那種感官陷阱，更好更準(zhǔn)確地站在全局的角度上來考慮。第三個(gè)指標(biāo)是新增的一次性用戶占比，這也是結(jié)合新增用戶和沉默用戶之間的關(guān)系定義出來的一個(gè)指標(biāo)，一樣應(yīng)該是呈現(xiàn)為逐步下降的趨勢，需要密切的去監(jiān)控。那這些指標(biāo)其實(shí)相信大家也有聽過，但是由于定義他們的一個(gè)靈活性，和對數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)設(shè)施的要求比較高，所以可能很多人都沒有實(shí)際使用過，自然就很難體會(huì)到它的一個(gè)優(yōu)越性。

那我接下來舉個(gè)例子，簡單描述一下如何使用諸葛，來定義高質(zhì)量新增用戶數(shù)這個(gè)指標(biāo)。

第一步我們需要一個(gè)定義，什么樣的用戶算是高質(zhì)量的新增用戶，比如對于一個(gè)電商產(chǎn)品，我可以定義觸發(fā)過查看商品詳情頁大于等于一次的，并且是在這個(gè)用戶新增后一天內(nèi)觸發(fā)的。觸發(fā)過搜索商品這個(gè)行為，大于等于一次的，并且是在用戶新增后一天內(nèi)發(fā)生的。由于這兩個(gè)條件是或者關(guān)系，所以這兩個(gè)條件只要觸發(fā)過一個(gè)就算滿足高質(zhì)量新增用戶，當(dāng)然你還可以去定義更多的“或者”條件以及“并且”條件來交叉出我們想要的用戶群，之后可以選擇一個(gè)或者多個(gè)我們想要分析的用戶群。

當(dāng)我們限定了用戶群體的時(shí)候，再看新增用戶指標(biāo)所呈現(xiàn)出來的，就是我們想要的高質(zhì)量新增用戶的趨勢圖了，其他幾個(gè)也大同小異。通過用戶群進(jìn)行交叉，可以滿足我們絕大多數(shù)的一個(gè)分析需求，以往我們也就是看一下關(guān)鍵行為的轉(zhuǎn)化率，可能是購買的轉(zhuǎn)化率，細(xì)一點(diǎn)的可以定義出詳情頁的轉(zhuǎn)化率，注冊的轉(zhuǎn)化率等等。

另一方面從用戶價(jià)值層級(jí)轉(zhuǎn)化的角度來看，我們需要去衡量關(guān)鍵行為的參與度。比如說一個(gè)社區(qū)產(chǎn)品生成內(nèi)容的次數(shù)，和持續(xù)生成內(nèi)容的天數(shù)，變成一個(gè)忠實(shí)內(nèi)容生產(chǎn)者的一個(gè)轉(zhuǎn)化情況。諸葛有一個(gè)獨(dú)有的分析模塊叫粘性分析，通過粘性分析你可以查看一周內(nèi)或者一個(gè)月內(nèi)用戶有多少天在使用你的產(chǎn)品，甚至在使用你某一個(gè)功能。

粘性分析模塊衡量的單位是天數(shù)，過往大家都看新增留存，那我建議大家去看自定義活躍用戶留存率，和留存用戶對產(chǎn)品依賴這三個(gè)維度的指標(biāo)。

重點(diǎn)說一下自定義活躍用戶留存率，這個(gè)指標(biāo)就在于可以定義用戶留存的條件。當(dāng)我們對用戶新增的質(zhì)量提出要求的時(shí)候，同樣的，我們也需要對活躍用戶的質(zhì)量提出要求，在諸葛的流程模塊里有一個(gè)自定義留存指標(biāo)，我們可以通過定義回訪行為的方式，來劃定高質(zhì)量的活躍用戶。比如我將回訪行為定義為查看商品詳情，那展現(xiàn)出來的留存，就是有過觸發(fā)商品詳情的用戶，我才算他是留存用戶。以這樣的用戶數(shù)量除以初始用戶數(shù)量就可以算出留存率了，同樣也可以交叉不同活躍狀態(tài)和價(jià)值的用戶進(jìn)行一個(gè)指標(biāo)的定義，推薦大家可以上諸葛io上體驗(yàn)一下。

但是說實(shí)話，我們的整個(gè)產(chǎn)品也是基于咱們平常日常使用的一些場景和價(jià)值逐步迭代出來的，以深入真實(shí)衡量業(yè)務(wù)為目標(biāo)，對原有的流量轉(zhuǎn)化留存數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行了一個(gè)升級(jí)，大家可以認(rèn)真體會(huì)一下，當(dāng)然在日常運(yùn)營中，運(yùn)營人員除了要關(guān)注以上主要指標(biāo)外，還有一些其他指標(biāo)同樣需要關(guān)注，如使用頻率、地域、目標(biāo)用戶畫像，甚至崩潰率等。這些數(shù)據(jù)可以幫助我們更全面地了解用戶的使用行為、產(chǎn)品的迭代，還可以讓我們針對不同的目標(biāo)用戶群，采取不同的運(yùn)營措施。

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