数据扫盲(2):新增用户与留存到底是啥?
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01 新增用户如果大家看过咱们系列的第一篇文章:《数据扫盲(1):我们常说的DAU、MAU是啥?》应该是知道这样一句话:
这句话是贯穿我们数据扫盲系列始终的,跟着新增用户我们举一个场景,大家可以再次深度感受一下这句话。 我们的运营同学为了推广app,去找渠道商进行合作,涉及到结算钱的时候,商量以新增用户为指标进行结算,但是对于新增用户的具体定义,大家发生了争执:
面对这样的场景,我们很难去说对错,我们更关心的是彼此间对于数据指标如何达成共识! 那么新增到底指的是什么呢?我们把新增用户进行说文解字般的拆解,新增=新+增。接下来我们需要明确两个问题: Q1:什么是增?在哪个节点为增? A1:一般来说,在用户与产品发生关系之前,往往会经历如下图所示路径: 用户通过不同的渠道衔接进入到渠道页(例如某度广告页,某企鹅广告页);用户在渠道页面点击下载或者通过渠道页进入到应用商店下载;安装,启动应用,来到应用首页;触发相应的激活行为(不同业务激活行为不同,例如注册成功、购买商品、亦或是观看一次视频等等)。 理论上不同的节点,都是可以作为一次新增,这里呢,我总结一下不同节点作为新增的优劣势,以及适合的场景。 大家就可以根据表中总结的,结合自己公司业务选择适合自己的节点。 Q2:怎么判断是否为新? A2:这个问题是由一个实例引入的,假设我们以安装启动这个节点作为增,一个用户下载了某app并安装启动,装了两天卸载了,又重新安装启动,此时他是否算作新增用户?这里,我们一般有两种判断方法:
以账号作为判断基准,和后台已有的账号进行比对,看以前是否存在此账号。 02 留存用户本文提到的留存都是指的新增用户的留存,下不赘述。 首先我们来看一下友盟平台对于留存是怎么下定义的。 宋老湿还是给大家引入一个案例,来帮助大家理解定义。 案例还是一款悲催的app,上线第一天新增了100名用户,之后就再也没有获取新增用户。下面给出其上线七日的日活表: 我们由表可以得出MAU=100,这点如果有疑问,请查看数据扫盲系列文章一《再也不怕别人问我DAU和MAU呢~ 数据扫盲系列(1)》。 问题:如何计算新增用户七日日留存? 这里给出两个算法。 算法一:(第七天留存用户数/第一天新增用户数)*100% 算法二:(第二天~第七天去重后的留存用户数/第一天新增用户数)*100% 根据留存的定义,“某段时间内的新增用户,经过一段时间后,仍继续使用应用的,为留存用户”。从中可以提炼出留存用户是某段时间新增用户的子集。 就本题而言,上线第一天新增了用户100人且之后再没有新增用户,所以第一天之后几天的活跃用户都是第一天新增用户的子集,即第X日留存用户数=第X日活跃用户数,第一天的新增用户=第一天的活跃用户。 但是,如果没有“第一天新增100人后再无新增用户”的前提,则第X日留存用户数≠第X日活跃用户数,准确表述应为第X日留存用户数=第X日来自于第一天新增用户中的活跃用户。 这里有一点绕,我举一小例子帮助大家理解一下。 (假设5月份新增用户200,这200人在6月份启动过应用的有100人,7月份启动过应用的有80人,则6月份留存用户为100人,7月份留存用户为80人。) 那么采用哪一个算法呢? 如果您有心记得,宋老湿反复强调过:数据分析一定是基于业务的,是有目的(即留存用户这个数据指标的意义)。 目的一般来说,留存的计算与分析有以下目的:
此处我们以区分渠道质量来做讲解: 算法一假设某app有两个获客渠道A和B,且都是1月1日上线,当日新增用户100名之后再无新增用户。已知两个渠道1月1日~1月7日每日的活跃用户的数量,用算法一【(第七天留存用户数/第一天新增用户数)*100%】计算分别得到两个七日留存率。 (编辑:PHP编程网 - 黄冈站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |