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新用户留存项目的数据分析案例

2021-03-09 10:28:59

新用户留存项目的数据分析案例

 

先简单解释一下新用户留存,亦即新用户当天注册,在第二天亦即后续回来的概率是多大。只有第二天亦即后续回来的概率大,才有可能让App活下去,活的越来越好。

 

新增和留存是一个企业App的两个命根子,大家都听烂了新用户对App很重要,但是留存不好,那么有新增也没卵用。

 

所以如何提升留存呢?这是一个项目问题。但是稍微做个转变,他就是数据问题:什么样的人留存高?

 

如果你能回答,什么样的人留存高,那么你就知道我只需要把所有人都变成这样的人那不就是整体留存就高了吗?

 

所以根据这个点,我们前前后后对用户的在App内的行为做了一些划分,发现在当天能够得到一个好友匹配的人他们的留存会高与那些没有匹配的人留存。我们又发现那些在当天能够跟好友互发消息的人留存会比没有消息的人的留存高一倍。

 

所以,到这里,我们就能明白,我们要做什么了:我们要让那些没有配对的人有配对,我们要让那些没有消息的人聊起来。

 

怎么让他们得到配对,怎么让他们聊起来呢?这又是一个业务问题,但是稍稍再做个转变,他又是数据问题:从漏斗上解释他们为什么没有配对,他们为什么没有聊天?

 

我们以他们为什么没有配对举例。

 

他们为什么没有配对?首先一个人得到配对的漏斗是什么?我们可以大概理一理:注册成为一个真实用户 -> 开始滑动卡片 -> 向别人发出喜欢 -> 收到喜欢的人也喜欢了对方 -> 形成配对 -> 开始聊天

 

大概的漏斗就画出来了,接下来我们就要分析在这个漏斗里面哪些环节出了问题:

1、用户注册进来压根没滑卡吗?

2、用户压根没有喜欢别人吗?

3、用户给别人的喜欢,别人没看到吗?

...

 

这些环节都是可以通过日志打点去解决的。然后我们还要继续往下挖,因为到这里往往还没到最后一步。

 

假设我们分析出来有80%的用户压根没有收到别人的喜欢,那么他不可能产生配对的,那么我们就要问了,为什么他们这些人没收到喜欢?

 

是因为不知道如何向别人发出喜欢,是因为看到的人都长得不好看,还是因为他压根看不到人。。

 

基本到了最后一个漏斗的时候,需要结合自己的业务知识再结合数据去找问题了。如果你找到了最底层的那个问题,基本上你就能解决这个问题了。

 

但问题往往不是这一个,往往有很多问题,你可以就这每个问题解,有可能有的问题是没有解的,那么就需要一些更懂业务的人来想办法了。

 

上述的说的是我们在这个项目重做的一部分分析的抽象,总之发现问题,抽象问题,深挖问题,解决问题。数据分析在其中发挥着巨大的作用。

数据分析用户留存

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