日活的构成原理

如果我们真的要提升自己所负责产品的日活,千万别在留存上死磕,而应该把精力和资源都放在流量创新上。

         

        DAU,daily active user,也就是中文里说的日活跃用户数,简称日活。

        

         

        日活几乎是每个互联网产品最核心的指标,日活提高了,产品的营收就能相对应地提高。

         

        怎么提高日活呢?每次说到这个问题的时候,总有人会全家桶式地提出一揽子方案,比如说产品要做什么,运营要做什么,市场要做什么等等。但据我观察,往往在短时间内能交出一些成绩的只有市场团队,而实现路径也非常简单粗暴:花更多的钱投广告。鲜有公司能够清晰地拆出日活的相关指标,以及对每个指标的合理预期及负责团队,更谈不上能够制定准确的策略了。所以最终发现目标很宏大,计划很和谐,但结果就是落不下来。

         

        日活这一指标确实不是单一团队能够背的 KPI,但也正因如此,出不了成绩的时候,每个团队都觉得自己其实做得挺好,但可能是因为别的团队做得不够好,导致不能实现目标。然而,日活的构成原理非常简单,简单到就像是一道初中数学题。下面开始说说这道题怎么做。

         

        为了简化模型,我们假设一个产品每天的新增用户数都是常量 a,那么:

         

        产品上线第 1 天,DAU=a

         

        这时候,我们增加多一个变量,变量名叫日留存率,比如第 1 天后留存率(次日留存)记为 b1,第 2 天后留存率记为 b2,第 3 天后留存率记为 b3,以此类推第 n 天后留存率记为 bn。为了简化模型,我们假设每天的新增用户里,用户各天的留存率都一致(不是指 b1 和 b2 相等,而是指每天新增用户的 b1 都相等),那么:

         

        产品上线第 2 天,DAU=a+a*b1

        产品上线第 3 天,DAU=a+a*b1+a*b2

        ...

        产品上线第 n 天,DAU=a+a*b1+a*b2+...+a*b(n-1)

         

        提取公因数,DAU=a(1+b1+b2+...+b(n-1)),如果抽象成一个函数,那么:

         

        DAU=f(a,bn),a 和 bn 其实是乘号的两头,也就意味着要想提升 DAU,要么把日新增用户数提升,要么把各天留存率提升。

        

         

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        日活的构成原理已经如此清晰,那给 DAU 提升计划拆目标的时候,日新增用户数和留存率分别要提升多少呢?在思考这个问题的时候,产品同学表示蛋疼了,因为产品的留存率仅从产品层面是极难提升的,而且天花板非常明显。比如说假设一个产品的次日留存是 30%,产品同学会发现不管你怎么迭代版本,要上升到 31% 都非常困难,翻倍什么的更加是异想天开。

         

        不信?我 Questmobile 上截几个图给你们看看:

        

        

         

        我们可以看到,产品界最强王者微信的次日留存也只在 65% 左右,而且相比以往是略有下降的。像手淘、手百的次日留存也就只有 35% 左右。基本上,我们认为一个产品的次日留存能够达到 30% 的话,表现算是比较良好的,要从 30% 翻倍做到 60%,可能性几乎为 0。为什么说产品留存率的提升那么难呢?因为产品的留存率是由需求的频次以及核心体验所决定的,你产品再怎么迭代,用户对你产品的心智、需求的频次和产品的核心体验并不会轻易地改变。

         

        有人说,运营团队也能提升产品留存啊。这一点我并不反对,但要强调的是,做运营活动,要么就持续地做,要么就只关注活动的拉新效果。为什么这么说呢?其实从上面的 DAU 公式不难发现,如果运营活动只是单次或短期的,其实活动过去后留存率又会回归到正常的水平,对长期的日活增长起不到什么作用。除非运营活动能够常规化,持续地进行,这样可以把留存率一直维持在一个比自然情况下相对要高一些的水平。如果做不到,还是把活动的 KPI 设定在获客上吧。

         

        因此,不管 AARRR 用户增长模型多么完备,其实最能撬动日活的节点就是日新增用户数。说出这个结论的时候,市场的同学可能会骂了:你丫这不是把 KPI 都压老子身上了吗?是 ,但不全是,日新增用户数也是由多个来源构成的,比如说产品的口碑传播、广告投放、运营活动、拉新策略等等。我们要针对每个来源去盘点当前的贡献权重,并评估每个来源潜在的提升空间,最后明确每个来源由哪些团队负责,从而制定和执行相应的计划。

         

        在早几年,很多产品还处于快速增长阶段,没有进入增长瓶颈的时候,产品经理在增长方面并没有明确的直接指标,关注的更多是实现了哪些功能,优化了哪些体验。而在近几年,流量的采买成本越来越高,移动互联网红利慢慢褪去,除了能够自己造血的大厂和新崛起的偌干各超大独角兽,其它公司在投放上可做的事情变得越来越少。为了另觅他径,增长黑客相关的理论和组织架构水到渠成地被引进国内。但也正如前面所说,现在的用户增长本质上做的是流量创新,如果增长团队妄图从用户留存上出成绩,那效果自然可想而知。

         

        最后再截几个 Questmobile 的图来验证一下日活的构成原理。

        

         

        从前面新增用户的数据截图来看,手淘和手百最近隔天的留存率以及日新增用户数差别不大,因此两者日活在一个量级,均为一亿多。微信的日新增用户数和手淘、手百相比也没有明显优势,但各天的留存率在 2 到 3 倍不等。如果考虑到 30 以外更长天数的流程,微信的优势会更大,因此微信的日活量级大致是手淘和手百的几倍。另外当天数无穷大时,bn 会趋向于 0,因此我们可以看到,在日新增用户数和留存率相对稳定的情况下,即便拉最近两年的曲线来看,日活也是相对稳定。如果日活要进一步突破,那在日新增用户数或留存率上至少有一项取得了突破。

         

        再放几张电商的图给大家感受一下。

        

         

        拼多多近期的日新增用户数和隔天留存率基本和手淘一个水平,可预见的是如果这两

        项数据能够持续,不久的将来拼多多的日活将达到和手淘相同的量级。

         

        京东留存相对差些,日新增用户数近期也不到百万的量级,因此日活也在一个相对小的区间内波动。

        

         

        当然,上述的截图取的都是 Questmobile 的,和各家自身统计的数据有一定的差距,但是如果只在 Questmobile 上进行对比,那么各个产品的统计标准还是一致的,具备参考价值。同时,这里也再次强调,即便是手淘、手百这样量级的产品,留存率也未必有想象的那么高。当然,如果日新增用户数能够在百万量级,这个留存率也是极高的。如果我们真的要提升自己所负责产品的日活,千万别在留存上死磕,而应该把精力和资源都放在流量创新上。


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