數(shù)據(jù)分析之上是用戶(hù)分析，應(yīng)該通過(guò)定量 + 定性結(jié)合的方法，用數(shù)據(jù)搭成的框架去了解用戶(hù)，了解整個(gè)產(chǎn)品運(yùn)轉(zhuǎn)的情況，才能更好地做增長(zhǎng)。

一開(kāi)始大家眼里的數(shù)據(jù)分析，就是一些數(shù)據(jù)和一些率，增長(zhǎng)率或者變化率……我后來(lái)慢慢發(fā)現(xiàn)，分析這些規(guī)整的數(shù)據(jù)沒(méi)什么意義。我把研究轉(zhuǎn)移到單個(gè)的用戶(hù)上。相同行為的用戶(hù)會(huì)放被在一起，組成一個(gè)用戶(hù)群。不同特征的用戶(hù)群會(huì)有什么用法，會(huì)做什么轉(zhuǎn)化，這些比單純的數(shù)據(jù)分析，要有價(jià)值多。

作為最早把數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析師之一，張弦認(rèn)為數(shù)據(jù)分析之上是用戶(hù)分析，應(yīng)該通過(guò)定量 + 定性結(jié)合的方法，用數(shù)據(jù)搭成的框架去了解用戶(hù)，了解整個(gè)產(chǎn)品運(yùn)轉(zhuǎn)的情況，才能更好地做增長(zhǎng)。

在分享會(huì)上，張弦結(jié)合實(shí)際案例，圍繞「用戶(hù)分析和內(nèi)生增長(zhǎng)」兩個(gè)話題，分享活躍用戶(hù)增長(zhǎng)、用戶(hù)與產(chǎn)品的關(guān)系、用戶(hù)遷移、留存優(yōu)化方面的獨(dú)家經(jīng)驗(yàn)。

用活躍用戶(hù)池來(lái)控制流失

增長(zhǎng)有很多種方式，比如說(shuō)增加渠道的投放去獲取用戶(hù)。但張弦主張「如何讓用戶(hù)不那么快走」比渠道投放更重要，因?yàn)椋?/p>

產(chǎn)品上線的第一天，流失就開(kāi)始發(fā)生了。

我把 30 天以?xún)?nèi)的所有用戶(hù)想象成一個(gè)池子，這一天新來(lái)用戶(hù)都會(huì)進(jìn)入這個(gè)池子。如果用戶(hù)后來(lái)沒(méi)有使用我們的產(chǎn)品，他們就會(huì)一層層蒸發(fā)，30 天以后他們就從池子里蒸發(fā)走了。

「活躍用戶(hù)池」模型，按照用戶(hù)下載 App 后的使用情況，分級(jí)為每日活躍、近期活躍、沉默。右上角的數(shù)字代表上次使用距離今天的日期。0 代表用戶(hù)今天使用過(guò) App。

活躍用戶(hù)池的概念就像是一個(gè)水與大氣的生態(tài)圈。最底下的一層是每日活躍用戶(hù)，而中間層就是近期活躍用戶(hù)。用戶(hù)有兩個(gè)方向，不活躍的往上走，蒸發(fā)流失；活躍的用戶(hù)往下走，變成黏性用戶(hù)。活躍用戶(hù)的面積和走勢(shì)，可以很好反應(yīng)一個(gè)產(chǎn)品的受歡迎程度。而如果一個(gè)產(chǎn)品優(yōu)化做得好，那么正在蒸發(fā)的用戶(hù)可能會(huì)變成「雨」，又回到到了下層。用「池子」的概念，就把用戶(hù)活躍管理起來(lái)了。

所謂的增長(zhǎng)，是一件「開(kāi)源節(jié)流」的事情?，F(xiàn)在獲客成本已經(jīng)非常高，應(yīng)該把注意力放在控制用戶(hù)流失上。這件事對(duì)活躍用戶(hù)池的增益就是阻止池子里的用戶(hù)往上走，讓用戶(hù)不斷往下翻滾、輪轉(zhuǎn)，形成對(duì)產(chǎn)品的依賴(lài)。用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的依賴(lài)程度不同，生命周期長(zhǎng)度也不同。一個(gè)月或者幾小時(shí)，都是有可能的。用戶(hù)超過(guò) 30 天沒(méi)有來(lái)，我們就定義為「流失」。

已經(jīng)流失的用戶(hù)就沒(méi)有意義了么？

我會(huì)觀察這些用戶(hù)的特征，都走過(guò)哪些路徑，有哪些痛點(diǎn)還未解決，跟 PM 一起討論目前產(chǎn)品可以改進(jìn)的點(diǎn)。對(duì)于流失，還有一個(gè)重要場(chǎng)景，找到 30天用戶(hù)最后一次使用的行為，看他最后一個(gè) session 都干了什么事情，我稱(chēng)它為死亡現(xiàn)場(chǎng)，這個(gè)場(chǎng)景會(huì)給 PM 提供一個(gè)直觀的認(rèn)識(shí)。這些是我的控制流失的方法，哪些地方需要維護(hù)，都一目了然。

如何做不花錢(qián)的內(nèi)生增長(zhǎng)？

內(nèi)生增長(zhǎng)是不花錢(qián)的，靠的是自身的資源和傳播。

如何怎樣刺激用戶(hù)去做主動(dòng)的傳播呢？

縮短決策時(shí)間。張弦舉例說(shuō) Keep 在每次用戶(hù)完成訓(xùn)練以后的打卡界面都設(shè)置了分享，用戶(hù)不需要在決策的時(shí)候花費(fèi)時(shí)間，這就增加用戶(hù)自發(fā)傳播的可能性。

找到合適的出口。也就用戶(hù)為什么要做分享。以 Keep 為例，用戶(hù)的分享出口可能是由于工具（訓(xùn)練的成就感、自我激勵(lì)、表明態(tài)度），內(nèi)容（分享快樂(lè)、傳遞知識(shí)、收藏），社交（陪伴、自我實(shí)現(xiàn)）這幾個(gè)特性，在不同的使用場(chǎng)景下都為用戶(hù)設(shè)計(jì)了快捷的分享出口。

提升運(yùn)轉(zhuǎn)效率。張弦給運(yùn)轉(zhuǎn)效率定義了一個(gè)公式。其中，sr 代表分享率，ar 代表激活率。后面的累乘就是優(yōu)化的目標(biāo)，也就是要不然每次優(yōu)化的效果足夠好使 △sr 和△ar 值變大，或者相等時(shí)間內(nèi)做更多次優(yōu)化累乘后更大。

用戶(hù)在使用產(chǎn)品是付出的是時(shí)間或者金錢(qián)，而產(chǎn)品需要持續(xù)給用戶(hù)提供價(jià)值，同時(shí)為自己積累 Credit。Credit 可以用來(lái)消費(fèi)，比如日后增加了可能產(chǎn)生傷害用戶(hù)體驗(yàn)的行為時(shí)，比如說(shuō)廣告、改版，Credit 高的產(chǎn)品對(duì)應(yīng)用戶(hù)的留存率會(huì)更高。

觀察高留存用戶(hù)或者路徑是無(wú)意義

用戶(hù)分析體系由屬性 （Profile），偏好 （Tag），用法 （Preference) 和生命周期四個(gè)維度組成。屬性包括人口學(xué)特征（性別、年齡等）、通過(guò)機(jī)器記錄下來(lái)的東西，例如渠道、機(jī)型等。偏好則是在用戶(hù)使用產(chǎn)品之后表現(xiàn)出來(lái)的特性。用法要比前兩層更深入一些，是用戶(hù)使用產(chǎn)品足夠長(zhǎng)后產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，比如是喜歡訓(xùn)練、喜歡看視頻。生命周期則是更長(zhǎng)遠(yuǎn)的問(wèn)題，是用戶(hù)從激活到流失的整個(gè)過(guò)程的特征，要關(guān)注用戶(hù)在生命周期中產(chǎn)生的價(jià)值與獲客成本之間的關(guān)系。

全景漏斗是更好觀察用戶(hù)體系的方式，把產(chǎn)品的核心用法進(jìn)行梳理，建立每個(gè)核心用法的轉(zhuǎn)化率漏斗。全景漏斗有兩個(gè)維度，橫向是各類(lèi)用法平行分布，用戶(hù)在用法之間遷移。用戶(hù)要有兩次來(lái)訪才能被定義為真正使用某個(gè)「用法」，通過(guò)這樣清洗一些臟數(shù)據(jù)?？v向是各類(lèi)用法核心流程的轉(zhuǎn)化。每一個(gè)用法都有自己的漏斗，漏斗里面每一步都是可以執(zhí)行的。

觀察用法遷移時(shí)，需要選定觀察周期，一般是周。在同一個(gè)觀察周期內(nèi)，我們研究用戶(hù)在各用法的重合度。在兩個(gè)觀察周期間，我們研究各用法的遷移情況。

單找高留存的用戶(hù)或者是他們的路徑是沒(méi)意義的，這是回答不了如何讓產(chǎn)品留存率高的問(wèn)題。找出留存優(yōu)化空間才更重要。

每個(gè)產(chǎn)品中都會(huì)存在一些「Ranger」。這些 Ranger 不存在于任何用法中，只具備「屬性」和「偏好」兩種特質(zhì)，甚至甚至連「偏好」都沒(méi)有。這樣的用戶(hù)比例有多大呢？張弦的經(jīng)驗(yàn)數(shù)字是 20-30%。這些用戶(hù)雖然是活躍的，但他們沒(méi)有真正在用產(chǎn)品。就是所謂的來(lái)訪游客?！窻anger 的生命周期都很短，我們要做的優(yōu)化就是避免用戶(hù)遷移到 Ranger上去?！?/p>

留存優(yōu)化的空間在哪？

關(guān)于留存的優(yōu)化空間，張弦給出了三個(gè)方向：

1.解決掉阻現(xiàn)有阻礙

例如 Keep 關(guān)于運(yùn)動(dòng)能力測(cè)試的調(diào)整，本來(lái)想希望通過(guò)引導(dǎo)新用戶(hù)進(jìn)行體能測(cè)試，快速找到練習(xí)課程，但其實(shí)很多用戶(hù)首次注冊(cè)啟動(dòng)后并不具備這樣的測(cè)試環(huán)境，但又比較難找到關(guān)閉的「入口」，導(dǎo)致新用戶(hù)流失，調(diào)整之后留存率有明顯上升。

2.場(chǎng)景化和個(gè)性化（推送、推薦、模塊），提高留存率

例如根據(jù)用戶(hù)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境情況來(lái)做不同的 Push，Keep 對(duì)新用戶(hù)的首周推送套餐。

3.引導(dǎo)和激勵(lì)，把用戶(hù)激活

做留存優(yōu)化的第一步要關(guān)注正確的指標(biāo)。張弦認(rèn)為選擇的關(guān)注指標(biāo)與留存率的關(guān)系應(yīng)該是兩步以?xún)?nèi)的。影響留存率的因素會(huì)有很多，所以留存率是可以往下拆的。與留存率直接相關(guān)的顯然對(duì)留存影響更大。

下一步是做 A/B 測(cè)試。A/B 測(cè)試是有順序的。A/B 測(cè)試需要去研究轉(zhuǎn)化漏斗，從上游和下游的關(guān)系去想。開(kāi)始要先對(duì)上游的指標(biāo)去做測(cè)試，因?yàn)樯嫌蔚闹笜?biāo)被優(yōu)化后，下游的指標(biāo)也會(huì)改變。

A/B 測(cè)試最容易遇到的坑就是誤差被低估。在做 A/B 測(cè)試時(shí)很重要的點(diǎn)在于控制唯一的變量，其他的變量上的變化應(yīng)該是均勻的。這一步的變量檢驗(yàn)一定不能忽略，實(shí)現(xiàn)的手段可以是逐步分組。另外一個(gè)容易犯的錯(cuò)是，同時(shí)分析多個(gè)因素對(duì)某個(gè)指標(biāo)的影響。這樣的測(cè)試是沒(méi)有意義的，因?yàn)闇y(cè)試結(jié)果不能表明是由什么因素造成的。

作者：張弦，曾負(fù)責(zé)豆瓣所有產(chǎn)品線的數(shù)據(jù)分析工作，2016 年加入移動(dòng)健身類(lèi)應(yīng)用 Keep，擔(dān)任數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人。

來(lái)源：http://36kr.com/p/5063894.html

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