運營人必看:新用戶分析的若干方法

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編輯導讀:企業在拉新用戶時,不能再用以前粗暴式的、花錢買量的形式,花了大把的錢卻沒有好效果,而是提高新用戶的留存率。本文作者對此進行了分析,與你分享。

很多公司在運營時經常會采用海盜模型(AARRR),其中第一個A是?Acquisition,中文名是獲客,我們一般將其理解為拉新。

在前幾年,企業的拉新是粗暴式的,花錢買量就完事了,而在互聯網流量紅利日益衰減的今天,企業的拉新成本階梯式提高,畢竟真金白銀花出去了,同樣的錢,可能拉回來的量還沒以前的十分之一。

所以對于我們通過外部渠道(異業合作換量、買量)或者自然渠道進來的新增用戶,我們希望用戶可以可持續的使用我們產品,對于負責拉新的同學來說,他們的KPI里必然有一項指標是提高新用戶的留存。

那么如何提高新用戶的留存呢?這里將結合自己實際工作中的案例和經驗給產品、運營以及數據的小伙伴們提供一些思路。

用戶數據的分類:

要分析用戶,得先有數據。對于用戶來說,一般有屬性域和行為域的數據。

屬性域的數據一般指的是記錄用戶基本屬性特性的數據,如性別、年齡、職業等。如果你曾經下載并使用過一些理財軟件,那么你一定填寫過風險偏好、家庭資產年收入等記錄用戶屬性的問卷。

行為域的數據一般指的是記錄用戶行為軌跡日志的數據,如用戶在什么時間點訪問了產品的什么功能。

1. 屬性域

在屬性域,我們可以分析不同屬性的新用戶與留存的關系,從而進行精細化運營。這個比較簡單,今天不展開。我們重點說說屬性域里的競品分析。

1.1【競品分析】

競品分析一般是看用戶手機安裝的各類app,這些app通常我們可以分成兩類:競品和非競品。對于這類數據,我們一般會做一個用戶安裝與否與留存的相關關系圖,即 使用我們產品的用戶中:

  1. 安裝了A產品的留存低于沒有安裝A產品的留存,可以認為A是我們的競品,搶走了我們的用戶;
  2. 安裝了A產品的留存高于沒有安裝A產品的留存,可以認為A不能滿足用戶的需求,我們的產品競爭力更強;
  3. 安裝了A產品的留存約等于沒有安裝A產品的留存,可以認為A產品和我們的產品用戶群體重合度較大,可以考慮合作換量。

2.【行為域】

行為域里我們分關鍵行為分析、流失分析、搜索分析詳細展開。

2.1【關鍵行為分析】

關鍵行為分析一般看的是用戶做沒做某個行為與目標數據(如留存)之間的關系。這樣可以看出哪些行為是用戶熟悉產品的“high點”。

一般我們需要定義關鍵行為。用戶在我們的產品上會有成百上千種行為,業務人員可以根據自己的業務理解站在用戶的角度上,定義用戶的關鍵行為,數據分析師可以對用戶的行為進行歸類,找出那些量大,且做與不做對目標數據(如留存)影響相差較大的行為。如下圖:

上圖中是我們和業務一起找出的六種關鍵行為,其中:

  • 橫軸是做了該行為的用戶次日留存率,氣泡越靠近右邊,次日留存率越高;
  • 縱軸是做了該行為的用戶次日留存/未做該行為的用戶次日留存,氣泡越往上說明該行為對留存的影響越大;
  • 氣泡寬度代表用戶量大小,越大代表用戶量越大。

從上圖中可以得出:

  1. 行為A和行為C對留存的貢獻較大,假設對于行為A,用戶打開app需要至少五步才能到達行為A,那我們就可以從產品的角度縮短進入A的路徑,讓用戶更快的具有行為A;
  2. 行為E對于提升留存效果來說相對較差;
  3. 運營人員應該引導新用戶盡快的具有行為A和行為C。

2.2【流失分析】

流失用戶我們一般定義為當天離開APP之后,在接下來的一段時間(一個月、三個月等)均未打開我們的app的用戶。

流失分析我們一般分析的是流失用戶與非流失用戶在離開app前的行為差距。兩種用戶的行為都要看的原因在于,假設你發現70%的流失用戶在流失前做了行為A,這個時候你并不能下:行為A導致大量用戶流失的原因這個結論。因為可能非流失用戶在當天離開app前也大量做了行為A,但這并不妨礙這批用戶第二天再次來到我們的app。

這個過程數據分析師需要將用戶最后幾步的行為進行歸類,然后從中得出結論。過程較為耗時。這個過程不僅需要你有強大的歸納能力,還需要你有過硬的sql能力。因為這個過程中你可能會不停的使用正則表達式去將零散的行為不斷的歸為若干個大類。而在你得到了一些用戶流失前的關鍵行為后,我們就需要在這些行為發生時人工介入,利用實時推送工具等對于發生指定的行為后用相應的策略進行承接。

2.3【搜索分析】

搜索分析即用戶在搜索框中的關鍵詞分析?為什么我要將搜索分析單獨歸為一種分析方法呢?因為對于新用戶來說,在不熟悉產品的基礎上,即使你有好的功能,但由于入口太深或新用戶無法理解該功能代表的含義,都會導致用戶錯過使用。而這時搜索成為了用戶的宣泄地。

未直接流失的用戶會將自己的產品使用訴求用一些關鍵詞輸入在搜索框中。對于一般的產品來說,搜索的流量都是較為豐富的,里面可挖掘的信息較為豐富。

新用戶搜索分析和流失分析類似,都需要歸納。首先我們需要將用戶搜索的關鍵詞提取出來進行歸類,看看哪些是我們有該功能但是因為用戶感知弱導致錯過,用戶直接流失,這部分功能需要引導用戶去使用。另外還有哪些用戶的訴求我們沒有相應的功能去承接,這兩種情況我們都需要去拍產品經理桌子,讓他趕緊上線。

以上就是我們分析新用戶時的一些常見分析方法,寫這篇文章是想自己總結一下平時做的工作,同時能幫助到更多的小伙伴就更好了。

 

本文由 @董點數據 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載。

題圖來自 Unsplash,基于CC0協議

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