利用上述功能,通过 筛选想要查找的渠道和时间区间,可以找出推广问题所在,并进行反复优化与复盘。
【用户分析——新增用户】功能 demo 如下:
通过筛选日期、渠道、和按月显示获取了 1 月至 3 月(推广前)和4月至 5 月(推广后)的 新增用户数据,并制作了以下图表:
仅从新用户增长的角度出发,可以看到增长的效果。但我上面提及到,核心指标在于新用户 的留存与活跃,所以当我见到 3 月跨度 4 月的新增用户数量大幅提高的同时,我也需要同步 检查 4 月推广获得的新用户是否有正常的留存情况,避免盲目获量导致成本浪费。
【留存分析——留存用户】功能 demo 如下:
通过筛选日期、渠道、按留存数显示和按天显示获取相同时期的新用户留存数据,计算并制作出以下图表:
通过新增用户和新增用户留存的数据可以发现 4 月推广的问题,虽然对比第一季度自然量 (没有推广)确实有比较大的提升,但对比第一季度的留存率可以明显看出 4 月的新用户留 存率较低,意味着 4 月推广所获得的新用户的“用户质量”较差。
为什么是说用户质量较差 而不是先考虑是产品问题呢?这就是为什么我们还要把第一季度(没有推广)的自然量数据 拿出来作对比的原因,在产品没有重大更改的背景下,留存率在首月推广的时候发生明显 下滑,建议先考虑推广的影响因素(比如推广位置,推广出价,推广素材,同行竞争等等)
并进行优化。 这里稍微分享一下当时的调整思路,但因为与友盟 U-App 没有太大关联不作过多细节说明。 我按照“消耗高转化低”、“消耗低转化低”、“消耗高转化高”、“消耗低转化高”来划 分推广计划并找出需要调整的推广计划,遵循反复优化与验证效果的原则。因为案例中我发 现的问题是留存率低,所以这里的“转化”我会直接观察“留存数据”,这样就可以迅速 明确到优化目标了。
优化之后可以看到,5 月份的新增用户量比 4 月份下降 51%,但次日留存率提高了 84%,正 是因为当初发现了 4 月份留存率下降后及时调整优化,虽然影响了一定的拉新量级,但留存 率有所回升,可以看到 6 月份的数据也是趋于良好,不仅新增用户量明显提升,而且留存率 也几乎恢复到推广前的自然水平。有这样优化结果的根本原因在于:找到推广问题所在并 知道需要调整优化的目标。
但是,看到次日留存率恢复正常就满足了?就能止步验证了吗?当然不!长期稳定活跃才是 我们最终的追求目标,所以接下来就会用到“活跃用户”。 【用户分析——活跃用户】功能 demo 如下:
通过筛选日期、渠道、和按天显示获取到相应活跃数据,计算并制作出以下图表:
同理可以看到,4 月份作为推广的首月,出现活跃粘度下降的问题,甚至日均活跃用户数量 比没有推广的 3 月份还要少,说明 4 月份的拉新用户并没有达到长期稳定活跃的效果,所 以仍然是拉新的这个环节出了问题。当然,同理可以看到,通过优化之后 5、6 月份的日均 活跃用户都有所提高,且活跃粘度趋于健康水平(未推广之前的自然水平)。
以上都是观察 APP 自身,分析渠道数据的波动与变化,但如何检验实际上这样的数据是否 已经达到标准呢?庆幸友盟 U-App 还有一个“行业数据”的功能,只有通过对比同行才知 道自己处于什么位置,让推广效果显得更有说服力,这同时也是老板最关心的。 【用户分析——行业数据】功能 demo 如下:
通过筛选日期、编辑指标(添加自己所需要的指标)、查看历史数据详情,可以查询到行业 数据,同时可以点击“查看日环比”进行数据日环比。 我需要查看推广后的数据是否达到同行水平,而因为只可以查看单天数据,这里只列出 6 月其中一天数据作为代表: 日期 我的数据 同行业同规模均值 新增用户 625 1546 活跃用户 34687 31233 次日留存 46% 38% 由此可见,虽然日活跃用户和次日留存率已达到甚至超越行业水平(均值),但新增用户的 数量仍然不及行业水平,除了可以验证过去的推广效果以外,还启发了接下来的主要优化 目标:提升新增用户数量。
1、通过了解自身 APP 的产品阶段,制定更合适的推广核心指标。