产品杂谈:产品数据分析案例

[dangerbox title=”一个问题”]一个产品的数据表现为:激活到注册的转化率为210%,新用户次日留存15%,新用户次月留存50%,活跃用户次日留存50%。从这个数据你看到了什么?[/dangerbox]

激活到注册的转化率为210%,这个数据肯定是有问题的。我从源头上来分析,如有疑惑可交流指正。

分析数据之前,我们来分析下这个数据一般会用来干什么。我们的数据分析其实说到底就两个作用“回顾”“展望”。回顾指的是我们要通过数据分析来看看我们之前的活动、推广效果怎么样,我们现在积累的用户总数、订单量、……等等数据做一个回顾。展望指的是我们通过之前的数据来预测之后的发展可能性。如在产品的功能表现和推广策略都稳定的情况下,前十个月平均每个月用户增长为20%,那么可以简单预测下个越用户增长也可能获得20%左右。故而以下分析均是在数据作用作为回顾性下的剖析:

 

[title]激活到注册转化率分析[/title]

激活指的是单个设备首次打开APP算是激活成功,一般来说这个激活量可以被约等于各渠道下载量的总和,毕竟大多数情况下载完之后总是要打开APP的。

激活到注册的转化率 = 注册总数 / 激活数。经过统计分析,排除产品的特殊可能性(强制使用、线下推广、活动引导等)这个转化率应该在70%左右,一般游戏类产品转化较高,也会维系在90%左右,且会根据注册流程的复杂度、稳定性、设计调性等众多因素而波动。

激活到注册转化率 > 1,简单分析下可能会有以下情况导致这种情况的发生:

1、产品开放策略发生改变。在之前的一段时间里可能开放性比较高,允许用户通过游客模式进入,而大量用户也已经习惯了这种游客模式,而不进行登录操作。当产品的开放策略发生转变时,用户被迫进行注册时候,故而产生此类数据状态和合情合理。

2、埋点数据统计错误。如没有特殊情况这个可能性最大,不过也最好排查,测试测一遍就好。

3、数据指标时间范围不统一。可能是两个数据指标的时间范围不一样,不在同一时间范围,也就是说可能激活量测的是近五天的,而注册量确实测的仅十天的。

4、可能存在刷注册量的情况存在,直观的说就是一个设备进行多次重复注册流程。众所周知现在互联网靠流量推广,那么第一波流量极有可能就是通过“网络刷单”这种操作的直接影响结果。这时候就要排查自己的推广战略,是否起到了副作用。

5、激活定义不一致。没啥好说的,毕竟对于这个激活具体怎么定义可能每个公司都有各个公司的习惯,如果连数据具体指的是什么意思都搞不清楚,还整什么数据分析。

 

[title]用户留存率分析[/title]

新用户次日留存率 = 昨天获取到的新用户种今天还登录的用户数 / 昨天获取到的新用户(已注册)总数

反过头来看当我们当前新用户次日留存数据仅为15%,这很有可能是因为地推、活动补贴引流、刷单等情况出现,或者也有可能是产品有极强的强制性功能,让人在一个特殊的场景非用不可。而新用户次月留存我个人感觉在不清楚产品的具体属性和使用场景之前没什么实际性的参考价值。

所以结合以上两种数据叠加得到的分析结果,但从激活到注册的转化率为210%,新用户次日留存为15%这两条来看,应该是产品在进行类似“分销模式”的推广活动而导致了恶意刷单(撸羊毛)或者是补贴性地推而产生的结果。介绍下这两种推广活动方式:

类似分销模式的推广活动:曾经金融产品风靡一时,大量金融产品通过此种方式获得第一波流量数据。具体的推广方式为用户注册成为产品会员后可以通过邀请新好友的方式来获取佣金,邀请十个好友获得佣金为5元/人,邀请25个好友的佣金为8/人,邀请100个好友的佣金比例为15/人……

乍一看合情合理,但网络推手们手中持有巨大流量,有一个大佬在任务做够了100人之后放出单价,你们通过我的邀请码推送好友,成功一个给你们10元/人,而此人就可以通过手中的流量资源和自己的分享链接(分享码)来实现了躺着有人提你赚钱的梦想,资源丰富的甚至可以盆满钵满。

补贴性地推就很常见了,线下进行扫码下载APP送XX……此例众多且易于理解,不再赘述。

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