DAU指标的原理、方法论和应用

大部分互联网产品的核心指标都是 DAU(Daily Active User ,日活跃用户数),那究竟什么是 DAU 指标,怎么使用它呢?

本文可以看作上一篇《指标体系的原理、方法论和应用》的应用,以 DAU 为切入点,介绍如何拆解 DAU,如何构建 DAU 的指标体系,如何应用 DAU 指标。

本文尝试从宏观视角,用逻辑来推导 DAU 的拆解原理、方法论,构建 DAU 的指标体系的知识体系。

首先,介绍了 DAU 的定义、DAU 的复合指标、DAU 的要素等 DAU 的基础知识;

接着,介绍了从时间、行为、用户、业务等维度介绍 DAU 拆解的原理;

然后,介绍了 DAU 在数据分析、用户增长、数据运营、数据营销上的应用;

最后,对 DAU 进行总结,指出 DAU 的本质、局限、指标体系和优化方向。

本文的目录如下:

1. DAU 基础1.1. DAU的定义1.2. DAU的复合指标1.3. DAU的要素2. DAU 拆解原理2.1.按时间拆解DAU2.2.按行为拆解DAU2.3.按用户拆解DAU2.4.按业务拆解DAU3. DAU 拆解应用3.1.DAU的数据分析3.2.DAU的用户增长3.3.DAU的数据运营3.4.DAU的数据营销4. DAU 总结4.1.DAU的本质4.2.DAU的局限4.3.DAU的指标体系4.4.DAU的优化

接下来,让我们一起走进 DAU 的世界,去尝试探讨 DAU 的拆解原理及应用。

DAU指标的原理、方法论和应用

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1. DAU 基础

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DAU 基础的目录1.1. DAU的定义

DAU(Daily Active User)日活跃用户,简称日活,通常是指一天之内使用某产品的独立用户数。

DAU 的口径取决于你的产品特征和商业价值考量,所以资讯类DAU、工具类DAU、电商类DAU的定义是可以不同的。

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DAU的定义与 DAU 关系很紧的指标还有 WAU(Weekly Active User,周活)、MAU(Monthly Active User,月活)指标。

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WAU、MAU

1.2. DAU的复合指标

日活跃率、周活跃率、月活跃率,这些都是与 DAU 相关的复合指标。

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DAU的复合指标日活渗透率、功能渗透率、用户粘性等指标也可以通过DAU来定义。

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日活渗透率、功能渗透率、用户粘性

1.3. DAU的要素

按时间、行为、用户维度把 DAU(Daily Active User)拆解,即得 DAU 的要素是时间、行为和用户。

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DAU的要素

2. DAU 拆解原理

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DAU 拆解原理的目录从二维空间视角看,拆解就两个方向:水平方向(横向)、垂直方向(纵向)。

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从二维空间视角看,拆解就两个方向:水平方向(横向)、垂直方向(纵向)

总的拆解思路是:横向扩展拆解,纵向细分拆解,建立层次指标体系。

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总的拆解思路是:横向扩展拆解,纵向细分拆解,建立层次指标体系

那么,怎么拆解 DAU 呢?

比如,DAU 水平方向可以拆解成时间、行为、用户;DAU 垂直方向向下细分拆解如下:

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DAU垂直方向向下细分拆解

拆解的方法很多,比如OSM模型、AAARR模型、GSM模型、UJM模型、ICE 优先级模型、杜邦分析法,这里只是尝试给出一种拆解思路,具体要结合自己的业务、场景,选择适合自己的。

2.1.按时间拆解DAU

时间维度上看:

向上是周、月,我们可以看大尺度机会;

向下是上午、中午、下午等等,找落地机会,当然还可以细分。

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按时间拆解DAU2.2.按行为拆解DAU

行为维度可以是:使用频次、使用时间、使用功能模块的数量。

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按行为拆解DAU2.3.按用户拆解DAU

用户维度可以是:地域、新老、喜好等。

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按用户拆解DAU拆解背后是商业价值的诉求,所以 DAU 拆解的落地,一定要根据用户商业价值拆解。比如老用户的比列是多少才相对更有意义。

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根据用户商业价值拆解DAU

另一个视角看DAU。

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另一个视角看DAU

2.4.按业务拆解DAU

数据时代,用户在某种场景(业务)下活动产生大量数据。

所以,数据驱动的商业的三要素:用户、业务、数据。

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数据时代,用户在某种场景(业务)下活动产生大量数据纯数据维度的拆解是没有意义的,所以指标拆解就二个维度:用户维度、业务维度。

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指标拆解就二个维度:用户维度、业务维度

3. DAU 拆解应用

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DAU 拆解应用的目录3.1.DAU指标的数据分析

问:抖音(快手)的 DAU 突然下降了,是什么原因?

答:宏观环境,或者平台结构发生变化了。

前提是你的数据统计是正确的,比如数据埋点没有问题。

类似,你也可以分析快手、B站、微博、拼多多、京东、知乎等的DAU下降,或者其它指标的异常。

这里只给出异常分析的一种思路框架,比如直播电商(抖音)和传统电商(京东)的模式是有差异的,这里的客货场思路是不是要调整吗?

更多异常分析,可以参考我的另一篇文章《异常分析的原理、方法论和应用》

 

3.2.DAU指标的用户增长

用户增长是个系统性问题,这里不展开了,感兴趣可以参考我之前的文章:

 

这里以流入流出模型为切入点,介绍用户增长。流入流出模型如下:

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流入流出模型

根据流入流出模型,提高 DAU 指标的方法如下:

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根据流入流出模型,提高 DAU 指标的方法问:如何提高 DAU?

答:减少“流出”。

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如何提高 DAU?

3.3.DAU指标的数据运营

DAU 是一种活跃指标,可以拆解成新用户DAU、老用户DAU、沉默唤醒DAU等三个细分用户群。通常是基于实际数据进行拆解,这里尝试给出仅供参考。

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DAU指标的数据运营3.4.DAU指标的数据营销

DAU 代表了具备营销价值的用户群,但还是太糙,需要进一步细分。比如高价值用户(通常是收入的头 20% 用户)DAU比例是多少,年轻用户DAU比列是多少。

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DAU指标的数据营销

4. DAU 总结

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DAU 总结的目录4.1.DAU的本质

DAU的本质是:用户需求的总体规模。

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DAU的本质是:用户需求的总体规模4.2.DAU的局限

DAU 可能是个伪指标,通常需要把 DAU 进行细分。

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DAU的局限4.3.DAU的指标体系

单个数值的DAU评估是不全面,而且很难发现有价值的信息。通常要结合业务,搭建自己的 DAU 指标体系。

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DAU的指标体系4.4.DAU的优化

DAU的优化方向:

一个是从 DAU 到 MAU,分析活跃指标的稳定性。

另一个是从 DAU 到使用时长,分析用户的粘性。

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DAU的优化参考文献:

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DAU的拆解原理、方法论和应用的参考文献

总结:

DAU 是互联网产品的一个核心指标,特别是内容类(知乎、今日头条、抖音、快手)、社交类(微博、微信)APP。

DAU 拆解的方法很多,比如OSM模型、AAARR模型、GSM模型、UJM模型、ICE 优先级模型、杜邦分析法,本文只是尝试给出一种拆解思路,具体要结合自己的业务、场景,选择适合自己的。

每个产品的阶段、业务不同,商业价值诉求不同,它们的 DAU 指标拆解应用也是不同的,重要的是拆解思路,以及知识的迁移能力。

结束语:

由于个人的经历、能力和水平是有限的,我的可能是片面的,也可能是错的,这里抛砖引玉。

DAU指标的原理、方法论和应用

能力和水平有限,我的可能是错的

理论本身是务虚的,需要实践、实践、再实践。

你的反馈,正的负的都是有价值的,有助于我加速迭代升级——更深入、更全面。

你可能会有更好的理论、实践案列,欢迎在评论区留言,咱们一起讨论。

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上一篇 2022年12月3日 下午2:43

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