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作者:汪浩
公众号:只说人话的小汪
“DAU下降了怎么分析”几乎已经成为了互联网企业面试的必问问题了,不管是专业的数据分析岗位,还是跟业务强相关的产品、运营岗位,在考核业务感觉的时候,这个问题几乎就会随之而来。
很多同学遇到这个问题也不管业务的形态是怎么样的,上来就是
● app漏斗分析大法
● dau = 新用户活跃+老用户活跃
● 拆分各个渠道数据
导致虽然说了一大堆方案,但是结果上却黯然离场。
那么,当“dau下降了怎么分析”这个问题出现的时候,到底在问什么,我们该如何做出解答呢?
以dau = 每日打开app的用户为例,当dau下降时,可以以这几个思路先理清下降的影响:
● 跟谁比,标准是什么?
● 下降类型是什么,突然下降,周期性下降,还是持续下降?
● 下降的影响是什么,dau下降是否会影响业绩?
我们讨论下降的时候,一定是有一个标准的。找到「跟谁比」是一个关键。比如是年/月同环比下降,那么我们的目光就需要聚焦在“用户总量”上,去探索用户总量和业务的关系。
如果是更短周期的下降,如「连续x周/日下降」,「对比上周/昨日突然下降」等,就需要进一步探索下降类型。
下降类型 |
基本应对策略 |
突然下降 |
○ 确认数据本身是否有问题 ○ 确认是否有业务动作,深挖业务动作 ○ 确认是否产品突然出现了bug ○ 如果答案以上都是否,可以进入常规的维度拆分分析 |
周期性下降
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○ 确认数据是否在正常的下降周期 ○ 如果答案是否,可以进入常规的维度拆分分析 |
持续性下降
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○ 确认当前产品阶段 ■ 引入期:关注买量策略、渠道和力度 ■ 非引入期:关注活跃用户结构的变化,根据不同结构的下降比例进行下钻分析 ○ 确认当前产品策略 ■ 从免费向付费转化:dau下降正常,更应该关注gmv的波动 ■ 无调整:关注产品内容厚度是否足够用户体验,寻找用户流失的规律
|
并且关注问题的背景,「dau下降是否对gmv产生了影响」,如果影响很大,那么就需要急需解决的问题是「dau下降影响了gmv,后续动作是什么」就不要再在归因上浪费时间了,找到如何提升gmv才是重点。
当我们理清了业务,并且确认了方向之后,接下来就是分析如何去解决dau下降的问题。寻找解决方案的时候,主要考虑以下几点:
● 业务路径是怎样的
● 可用的资源有哪些
● 如何判断方案是有效的
业务的路径是非常个性化的,针对于这个问题可以更多的询问提问方,通过提问了解业务的核心路径,以及日常的优化办法。
在梳理可用资源的时候,针对不同业务的性质和架构,强势方是不一样的,例如销售驱动的公司,可能是投放和渠道部门资源比较多,运营驱动的公司,是运营部门资源比较多。梳理解决方案的时候,考虑资源的分配,找到「合适现状且符合资源分配」的方案比「头阿腾都是这么干的」会更有说服力,也更容易推行。
如何判断方案是有效的,这一部分,可以更多的关注「AB实验设计」或者「搭建评估体系」这个方向,这两个在网上都有很多资料,大家可以自行查阅。
最后一步:下次再出现,怎么办?
最后一步,也是最为关键的一步,对于大部分管理者而言,需要解决的并不是一个个性的,专题的问题。而是要搭建一个稳固的,可复用性强的体系。很多同学很优秀,天花乱坠说了很多,还输出了自己案例,最后因为没有讲到一步而折戟。
在寻找/完善了解决方案之后,可以参考以下的思路进行扩展:
|
偏向执行 |
偏向数据 |
通用 |
动作 |
● 沉淀xx方案及数据搭建案例库 ● 沉淀场景库,并且建立跟案例库的匹配机制,即时处理 ● 优化xx逻辑,降低xx场景发生的概率 |
● 沉淀分析场景,抽象业务指标,并搭建对应看板 ● 梳理指标上下游关系,找出联动指标,设立联动指标的规则,探索预测场景发生的可能性 ● 推动分析报告产品化 |
● 搭建监控体系,进行即时预警 |
回答这个问题其实没有标准答案,但总体思路可以总结为:提升复用性、降低复发性、加强突发事件的可控性、设立尽量多且有效的预案。
如果在回答“dau下降了怎么分析”这个问题时,或者工作中真正遇到了类似的问题,以这三步为提纲,可以很大的提高对方对自己的印象和解决问题的概率。尽量的避免陷入「一上来就拆」的思维,提升自己的专业度,体现思考深度。
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1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
2)求推荐算命看相大师;
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
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