本篇將分享一下:如何通過精細(xì)化數(shù)據(jù)分析,近一步尋找留存增長線索。
在分析產(chǎn)品留存前,我們需要先考慮用戶為什么會留存,為什么會流失?應(yīng)該從哪些角度入手,來思考如何降低流失并提高留存。
用戶流失的原因千奇百怪,小編在這里列舉了幾個常見的流失原因:
用戶對產(chǎn)品的感知價值不足:
用戶認(rèn)為產(chǎn)品的使用難度大:
用戶更換產(chǎn)品成本較低:
產(chǎn)品沒有通過有效的用戶激勵機制讓用戶對產(chǎn)品投入有效的時間,金錢,人力等成本,因而造成用戶更換產(chǎn)品時的連帶損失很少。
在分析產(chǎn)品留存前,除了要分析流失原因外,還需從產(chǎn)品特性考慮來評估留存難度。
我們可以從以下七個方面進(jìn)行評估。
對上述7個方面,我們主要圍繞以下7個問題展開思考:
我們可以通過一張留存難度評估表來清晰的判斷產(chǎn)品的留存難度。
分析思路有很多種,今天主要分享其中的兩種:用戶分群對比和功能留存矩陣。
主要思維模式:通過對比不同用戶分群的留存曲線,觀察具有不同屬性和行為特征的用戶,留存曲線是否不同,都有哪些點不同。
這里提到的屬性和行為特征可以從獲客渠道、用戶畫像、用戶行為等維度進(jìn)行思考和分群。
主要思維模式:對于多功能/模塊的產(chǎn)品,對比不同功能的留存率和活躍用戶使用該功能的占比,觀察差異性并找到留存線索。
此外,圍繞產(chǎn)品的不同功能,還可以進(jìn)行其他方向的延伸和對比(呈現(xiàn)出不同的功能留存矩陣)比如:
有些情況下,我們也可以通過用戶生命周期中各個階段的關(guān)鍵指標(biāo)提升留存,例如:
提升用戶參與度也是提升用戶留存的重要手段之一。想要提升留存用戶的參與度,則需要提升用戶的使用強度和使用頻次:
分析用戶參與度的步驟如下圖所示:
(1)確認(rèn)產(chǎn)品適合度
參與度分析更適用于社交、內(nèi)容、游戲等高頻次高參與度的產(chǎn)品。有些產(chǎn)品用戶不需要有高參與度也能獲得價值,如低頻但高客單價的二手交易,SaaS類產(chǎn)品等。
(2)計算參與程度
計算頻次:
計算強度:
(3)制定理想指標(biāo)
根據(jù)用戶的天然需要和對這類產(chǎn)品使用習(xí)慣,及現(xiàn)狀數(shù)據(jù)制定一個理想的頻次和強度目標(biāo)。
(4)進(jìn)一步分析尋找線索
本節(jié)小編通過一個簡單的案例來介紹一下如何通過統(tǒng)計的留存數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)一些增長線索的具體操作流程,主要為思路和實施流程的分享,具體數(shù)據(jù)內(nèi)容不具有真實性。
通過鏈接,我們可以看到一份分組留存數(shù)據(jù)(虛擬數(shù)據(jù),不涉及機密數(shù)據(jù)),假設(shè)這是一份音頻產(chǎn)品的用戶分組留存數(shù)據(jù)表。
既然要分析用戶使用目的,那首先要對用戶有一定的了解,所以這里小編先簡單介紹一下中國在線音頻用戶的基本信息。
通過數(shù)據(jù)顯示在線音頻用戶人群主要以泛80、90后上班族居多,其中90后占比52.5%。據(jù)艾媒調(diào)研結(jié)論:在線音頻的用戶活躍時間主要集中在晚間和午間兩個時段,其中晚間(18-23點)時段占到40.8%;在使用場景方面,吃飯休息(含午飯、晚飯)和睡前成兩大主要場景。
從上圖使用原因分布來看,在線音頻用戶使用在線音頻主要為達(dá)到“放松身心”和“休閑娛樂”的目的,“排解情緒”“打發(fā)時間”等緊隨其后,與使用場景較為契合,表明在線音頻用戶的娛樂需求較大。
據(jù)上圖艾媒調(diào)研結(jié)論:音樂類、有聲書和新聞資訊是當(dāng)前最受歡迎的音頻類型。
首先我們針對產(chǎn)品本身進(jìn)行簡單的留存難度評估:
因此得到以下結(jié)論:
綜合平均得分:5分。
產(chǎn)品留存難度:中偏高。
從原數(shù)據(jù)得到以下留存曲線圖和渠道下載分布圖:
圖2(注:紅線為平均值)
從留存曲線圖可得出以下數(shù)據(jù)現(xiàn)象:
錄制音頻:整體留存數(shù)據(jù)表現(xiàn)最好,雖在緩慢下滑,但留存率穩(wěn)定保持在60%以上。下載量占比最小,僅為7.73%。
孩子聽故事:整體留存數(shù)據(jù)表現(xiàn)不如「錄制音頻」,排名第二,留存率穩(wěn)緩慢下滑,定保持在55%以上。,下載量占比排倒數(shù)第二,為12.04%。
時事新聞:整體留存數(shù)據(jù)表現(xiàn)較差。
學(xué)習(xí)充電:整體留存數(shù)據(jù)表現(xiàn)很差,整體留存都不高于平均值。且下載量占比僅為15.7%。
休閑娛樂:整體留存數(shù)據(jù)表現(xiàn)最差,首周留存僅為80%,遠(yuǎn)低于平均值5個百分點。并且首月留存大幅度下跌。最終跌破40%。下載量占比最高,為40.31%。
使用功能留存矩陣的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)精細(xì)分析,將數(shù)據(jù)表轉(zhuǎn)化成用戶使用目的留存矩陣圖,如下圖:
縱向:月留存,橫向:月活躍用戶占比
從上圖可發(fā)現(xiàn)用戶使用目的的留存兩極分化明顯,結(jié)合用戶畫像,可以得到以下結(jié)論:
錄制音頻:
孩子聽故事:
時事新聞:
學(xué)習(xí)充電:
休閑消遣:
趨勢現(xiàn)象:「休閑消遣」屬于低留存,高月活占比;
行業(yè)分析:通過行業(yè)數(shù)據(jù)可得,「休閑消遣」這部分用戶的音頻類型偏好及用戶使用原因皆屬于占比最大的類型。然后該產(chǎn)品在這方面的留存最低,而月活躍用戶最高,是平均值的2倍。說明該產(chǎn)品對「休閑消遣」的模塊曝光是足夠的,但是內(nèi)容無法吸引用戶留存。可能是內(nèi)容類型與用戶人群不契合,或者是內(nèi)容類型不具有連貫性和持續(xù)性,再或是內(nèi)容矩陣不夠豐富,多樣。
優(yōu)化策略:
作者:楊三季
來源:楊三季 ( zyjn2020)
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