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知乎Live整理稿:通过数据分析驱动用户增长

来源:小蚂蚁网 编辑:小蚂蚁 时间:2018-11-28 23:34:11 阅读:

本文是作者撰写的知乎Live整理稿,主要和大家分享一下如何通过数据分析驱动用户增长

知乎Live整理稿:通过数据分析驱动用户增长

根据经验以如下几个问题展开:

  • 互联网用户增长特点
  • 数据分析在其中的作用
  • 实验对产品开发的作用
  • A/B 测试的作用和难点
  • 数据驱动用户增长的局限性
  • 彩蛋:以知乎为例,一些数据分析的机会

下面就是全文字分享:

行业特点

说到互联网产品的用户增长,可能大家都有所耳闻。与传统行业相比,互联网相关的产品有几个不一样的特点。

一是由于网络效应,由于互联网相关产品更容易扩展,更有可能出现爆炸性增长的局面。

二是互联网行业更容易出现赢者通吃的局面,比如优酷和土豆的合并,携程和去哪的合并,立马形成行业垄断。

三是在行业发展前期一旦有一个好的产品领先,后来者就很难翻盘了,所以互联网行业会出现前期大量烧钱抢占市场和用户的局面,比如 Uber 是一个特别典型的例子。

Retention / 用户留存

对用户增长来说,什么是最重要的呢?有人说是用户最重要,有人说是 Acquisition 也就是新用户获取最重要。在 Facebook 内部来说,以及很多热门 Startup 来说,最重要的是 retention,也就是用户留存。这也是为什么十几年前,Facebook 刚创立的时候,大家通常用的指标都是注册用户。Mark Zuckerberg 从一开始就很明确,注册用户并不是最重要的,最重要的应该是活跃用户

用户留存曲线

好的产品和不好的产品用户留存是什么样子的呢?有这里就需要提到一个概念 J 曲线。

如下图所示,横轴是从注册开始到现在的天数,纵轴是活跃用户的比例。这里用的例子是月活用户,也就是说如果过去一个月之内你用过这个产品,那么你就算是一个 active user。很显然,注册开始第一天,大家都是月活,第二天第三天直到30天都是如此,从第31天开始,有一部分人不是月活了,因为他们只在第一天用了,之后就再也没用过,以此类推第32天33天等等。

一个好的产品,应该是像黑色曲线这样,随着时间的推移会有下降,但是到一定程度之后会趋于跟 x 轴平行。如果你看到一条红线这样的用户留存曲线,那就你就需要好好研究一下你的产品了,因为这意味着随着时间的推移,所有注册用户都会放弃你的产品。那么即使你把全世界的人都抓来注册了,终究月活用户数也会变成0。
知乎Live整理稿:通过数据分析驱动用户增长

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