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咨詢?nèi)绾纬蔀榇河鹱髡哒埪?lián)系：鳥哥筆記小羽毛（ngbjxym）
“同一個世界，同一個老板”，作為數(shù)據(jù)分析師，相信此情此景你也一定經(jīng)歷過：正在埋頭工作，突然收到老板的一條微信，昨日的DAU為啥降了？然后你“一頓操作猛如虎”，但令人焦灼的是，面對一大堆數(shù)據(jù)“仔細一看還是原地杵”……
那么我們該如何建立科學的數(shù)據(jù)分析體系，并從業(yè)務(wù)的角度給到老板最滿意的答案呢？接下來筆者將結(jié)合自身做DAU監(jiān)控以及用戶增長的經(jīng)驗，給到屏幕面前的你實用的干貨知識！
在構(gòu)建DAU流量監(jiān)控體系前，建議通過業(yè)務(wù)人員調(diào)研、公司組織架構(gòu)等途徑，摸清楚真正驅(qū)動企業(yè)用戶增長的“核心模式”是什么，以便為后續(xù)建立DAU監(jiān)控體系提供基礎(chǔ)；否則，無頭蒼蠅般地從各個維度拆解數(shù)據(jù)，會讓整個分析工作變得非常低效。
盡管不同業(yè)務(wù)形態(tài)、以及不同發(fā)展階段的公司，其用戶增長模式各有差異，但都可以從拉新策略和促活策略進行分解。
常見的拉新策略有：
1、流量采購。
比如通過廠商預裝、應(yīng)用商店渠道、信息流廣告、搜索廣告、網(wǎng)盟廣告等途徑付費采購流量。
2、基于微信生態(tài)的社交裂變。比如歸功于微信流量的支持，趣頭條會通過“領(lǐng)取金幣任務(wù)”吸引老用戶參與“邀請新用戶”的活動；微信讀書依靠“組隊抽取無限卡”的裂變活動，僅僅半年就暴漲百萬用戶。
常見的促活策略有：
1、外部渠道促活。
比如：
通過push喚起App；
頭條系的APP矩陣可以互相促活；
在廣點通第三方媒體投放基于“RTA+個性化商品素材”技術(shù)的實時動態(tài)出價廣告，可以對不活躍的老用戶進行促活；
朋友圈內(nèi)打開一篇來自知乎的文章后，點擊“App內(nèi)打開”的底部浮層按鈕可以喚起知乎App；
通過負一屏的weiget小組件可以喚起App等；
雙十一短信促活。
2、社交裂變。
例如，拼多多的拼團砍價；
趣頭條喚醒沉睡老用戶可以賺錢金幣。
3、紅包補貼。
往往補貼力度越高，促活的效果越好。
4、電商的養(yǎng)成類游戲。
比如支付寶的螞蟻森林、拼多多的多多果園、美團的小美果園等。
5、用戶運營活動。比如簽到任務(wù)、積分體系等，促活效果取決于虛擬幣變現(xiàn)的能力。
值得注意的是，在梳理用戶增長的核心驅(qū)動力時，需要重點識別影響DAU增長的核心要素。
舉個例子，盡管雖然很多公司會有簽到任務(wù)、積分體系、老拉新任務(wù)等用戶激勵體系，但由于兌換商品吸引力不足等原因?qū)е掠脩魠⑴c度非常低，所以不足以成為促進用戶回流的核心手段。
而對于很多App，Push拉活、RTA廣告促活已經(jīng)是提升老用戶活躍度的標配手段，促活用戶的DAU占比可達10%以上，那么在DAU監(jiān)控體系中必須將push和rta廣告等促活方式作為監(jiān)控的重點。
常用的方法是：看日環(huán)比絕對值、周同比絕對值、日環(huán)比、周同比、以及最近30天的變化趨勢。
可以基于經(jīng)驗判斷異常變化的Δ，比如日環(huán)比、周同比上升或下降超過5%可以判定為異常；或者日環(huán)比絕對值、周同比絕對值上升或下降超過 xx 萬判定為異常。
這個異常Δ怎么設(shè)定呢？可以觀察至少3個月的DAU波動數(shù)據(jù)，將波動較大的時間點所對應(yīng)的數(shù)據(jù)變化幅值作為異常 Δ。
為實現(xiàn)自動化，建議將下圖的監(jiān)控報表進行數(shù)據(jù)產(chǎn)品化：即每日以郵件抄送各部門領(lǐng)導層；并在DAU處于異常時，給數(shù)據(jù)分析組發(fā)送報警郵件，以便于分析師第一時間排查診斷，做到在領(lǐng)導還沒有張口發(fā)問怎么回事之前，就已經(jīng)知曉背后的原因。
在DAU被判定為異常增高或者異常下降時，就需要基于前面提到的“用戶增長模式”，對DAU進行拆解以定位業(yè)務(wù)原因了。
這里值得一提的是，因為數(shù)據(jù)分析師的職責就在于通過科學的方法量化業(yè)務(wù)的表現(xiàn)，所以如果能給到業(yè)務(wù)方這樣的論述，比如：這次DAU日環(huán)比下降 50% 的原因是由xxx貢獻，30%是由于xxx貢獻，20%是由于xxx貢獻， 更能夠凸顯自己在數(shù)據(jù)分析方面的專業(yè)性。
為了對異動原因進行科學的量化和歸因，可以按照完全窮盡、互相獨立地去拆解日活：
拆解的第一層級為：
DAU = 當日新增用戶 + 首次外部喚起App的老用戶 + 首次自然啟動App的老用戶
DAU中老用戶的拆解，借用了渠道廣告歸因中“首次歸因”的思想，即將全部功勞歸因到用戶行為路徑上的首次行為屬性。例如，某個用戶當日先通過手機桌面圖標 自然啟動App，然后又通過push啟動了App，但由于“自然啟動App”是用戶當日行為序列中的首次行為，該用戶的這 1個DAU功勞將100%全部歸給“自然啟動”，push功勞為0。
說明下第一層拆解指標的具體計算方式：
（1）、新增用戶可以利用當天激活的設(shè)備數(shù)來計算；
（2）、外部喚起老用戶可以通過埋點統(tǒng)計字段（啟動入口）進行區(qū)分，當啟動入口為非桌面圖標啟動時記做外部喚起；
（3）、自然啟動的老用戶，可以通過DAU-當日新增用戶-自然啟動老用戶計算。
（4）、拆解的第二層級為：
1）新增用戶。
可按照渠道、機型等維度來進一步拆分，以細化異動是哪個拉新渠道的問題；
2）外部喚起App的老用戶。
可按照首次喚起App的入口（比如Push、RTA廣告、微信等）拆分。
即 首次外部喚起App的老用戶數(shù)= 首次push喚起App的老用戶數(shù) + 首次RTA廣告喚起App的老用戶數(shù) + ….
3）自然啟動App的老用戶，可按照用戶訪問App的目的進行拆分。具體是，通過對用戶站內(nèi)核心行為的先后發(fā)生順序進行分析，將DAU的貢獻歸因于首個核心行為模塊。比如，某產(chǎn)品的滲透率較高的核心模塊有：A、B、C，那么自然啟動App的老用戶 = 站內(nèi)首次進入A模塊的老用戶 +站內(nèi)首次B模塊的老用戶 + 站內(nèi)首次C模塊的老用戶 + 其他行為模塊的老用戶?！钙渌袨槟K的用戶」，是指未發(fā)生以上前面任何核心行為的用戶。
這里需要說明的是，如果App核心功能和使用場景比較單一，可以不對自然啟動的老用戶進行拆解。
指標Xi的波動貢獻度=指標Xi的變化幅度/DAU的變化幅度。貢獻度越大，說明該指標對波動的解釋效果越好。通過波動貢獻度，我們將異常原因定位到是新增用戶、還是外部喚起老用戶、還是自然回流老用戶部分有問題。
比如下面虛構(gòu)的例子，DAU日環(huán)比下降70W，盡管RTA廣告、微信啟動等也有下降，但下降貢獻很小，而老用戶回流的下降貢獻可達93%，所以問題范圍就縮小為老用戶回流為何減少。
一般地，如果發(fā)現(xiàn)「新增用戶」「外部喚起老用戶」的異常波動貢獻度較大，可以進一步按維度拆解指標并計算波動貢獻度，例如按渠道拆分「新增用戶」，發(fā)現(xiàn) A 渠道的波動貢獻度最高，那么A渠道就是造成DAU波動的主要原因。
如果發(fā)現(xiàn)「老用戶回流」異常波動貢獻度較高，需要排查是否是由于內(nèi)外部環(huán)境變化導致（內(nèi)部變化：新發(fā)版出現(xiàn)bug、運營活動、產(chǎn)品功能；外部變化：節(jié)假日、市場變化、競品策略、熱點輿論事件等）。
對于外部因素引起的老用戶回流異常，可以結(jié)合競品數(shù)據(jù)、百度搜索指數(shù)、去年同期數(shù)據(jù)進一步確認。
對于內(nèi)部因素引起的老用戶回流異常：
1）如果要排查是否是發(fā)版bug導致，可以拆分操作系統(tǒng)和版本進行排查
2）一般地，產(chǎn)品功能、運營活動的影響，可以按照首次歸因的思想，計算打開App后首次進入活動頁面（或者訪問產(chǎn)品功能）的用戶Δ增量，只有該 Δ 占 DAU波動Δ 的比例非常高，才能說明該活動對于DAU有顯著的影響。
通過上述的波動貢獻度計算和逐層下鉆，我們可以找出DAU波動的主要因素，和業(yè)務(wù)方核實確認后，就可以郵件或微信同步上級領(lǐng)導。可參考以下格式進行匯報：
各位領(lǐng)導和同事，
xx月xx日的DAU為xxxx，周同比下降xx。
主要原因是：xxxx。
建議是：1、xxxx；2、xxx；3、xxx。
結(jié)合自己淺薄的工作經(jīng)歷來看，盡管日活的監(jiān)控診斷工作可能非常繁瑣枯燥，但它可以很好地鍛煉我們的數(shù)據(jù)敏感性。比如，當你完成多輪的拆解歸因后，就能知道大概率有哪些因素可能會引起DAU的劇烈漲跌，而哪些因素影響較小，以及哪些拆解指標是需要重點關(guān)注的，同時DAU波動的排查工作也會變得越來越嫻熟。
以上就是DAU波動診斷的全部內(nèi)容了，希望大家都能夠有所啟發(fā)。由于本文的案例均來源于實際工作，其中的部分結(jié)論可能并不適合所有業(yè)務(wù)場景；另外，限于自己的知識和視角，本文難免存在一些考慮不周的情況，一些分析方法和思路也許并非最優(yōu)，若有不足之處，歡迎大家在評論區(qū)探討。
-END-
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3)嘲諷：以比喻、夸張、侮辱性的手法對他人或其行為進行揭露或描述，以此來激怒他人；
4)挑釁：以不友好的方式激怒他人，意圖使對方對自己的言論作出回應(yīng)，蓄意制造事端；
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3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當曝光；
6)購買或出售帳號之間虛假地互動，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進行惡意營銷；
8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內(nèi)容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內(nèi)容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)