產品思考:如何拆解DAU目標

編輯導語:對於網際網路產品來說,由於功能迭代、投放策略、運營計劃等多方面影響,需要在目標制定時,有較清晰的產品roadmap,來指導產品方向以及計算每個手段的收益。本文作者分享了進行DAU目標拆解的方法,一起來看一下吧。

產品思考:如何拆解DAU目標

年初,公司的老闆們往往會定下全年的目標,然後逐層向下拆解。

拆解到具體的業務線時,可能就是一個很具體的目標,比如營收達到xxx,DAU(產品日均活躍使用者數)達到xxx。

對於營收指標,傳統企業的做法可能是拆解到每個月,拆解到團隊個人即可,即每個人每個月需要有多少的銷售額。

但對於網際網路產品,功能迭代、投放策略、運營計劃等多方面影響,導致增量的資料難以歸因,仍需要在目標制定時,有較清晰的產品roadmap,來指導產品方向以及

計算每個手段的收益

從一個產品規劃的視角來看,我們需要怎樣做業務,才能在年終時,達到目標呢?這個問題可能會涉及多方面,不如再簡化一下問題:對於目標DAU,每個週期的版本迭代,需要做到多少增量?

一、指標拆解

對於DAU存量以及DAU流失,只需計算當前活躍使用者,在未來的那一天的留存轉化即可。

目標DAU=DAU(存量)-DAU(流失)+DAU(增量)

本文重點討論DAU增量的拆解,核心是兩個指標:

每日新增使用者

留存

DAU增量=日增量*留存R(T)

1。 每日新增使用者

對於大多成熟的網際網路產品,是採用等額獲客的策略,即每天的增量使用者是相對穩定的(採用等額獲客的原因在於ROI更高;比如在DDL臨近時,瘋狂買量,也是能夠達成目標DAU的,但不划算)。

在一個產品版本內,排除所有自然波動,沒有其他手段干預情況下,一個週期內每日的新增使用者都是穩定的x;在迭代了一個版本,上線了一些功能,或有一定的投放、運營策略時,在下一個週期,每日的新增使用者就會由xx1。

產品思考:如何拆解DAU目標

2。 留存

假如第0天,新增了10個使用者。第1天這10個使用者剩下8個,1日留存是80%;第7天剩下5個,7日留存是50%;第n天……。

留存的計算核心是在於,透過有限的留存資料樣本,透過樣本的擬合,計算出未來的留存函式(冪函式),來進行相應的預測。

這一計算可以透過excel完成。

透過模擬30日留存資料,可計算得出留存函式f(x)=0。32x^(-0。57)。

產品思考:如何拆解DAU目標

有了這兩者,即可去計算為了目標DAU,需要去提升的日新增量以及留存了。

二、舉個例子

為了方便理解,舉一個例子。假設留存穩定不變,現日均增量為x1,為了在3個月實現數值為y的目標DAU,每個月迭代1個版本,具體拆解每個版本的目標,方式是這樣的:

1)計算出留存函式R(t)

2)v1。0版本的使用者,在3個月後:

DAU增量=x1*R(t=1,2,3,4,5……90天)=x1*R(1)+x1*R(2)……+x2*R(90)

v2。0版本功能迭代帶來的新增使用者(比如新增了個入口,且不影響之前的渠道增量):

DAU增量=x2*R(t=1,2,3,4,5……60天)

v3。0版本迭代的新增使用者:

DAU增量=x3*R(t=1,2,3,4,5……30天)

3)為了ROI更高,採取等額獲客,x2與x3應該差不太多。

4)已知目標y,x1,R(t),是可以計算出每個版本的增量目標的(即x2、x3),知道每個版本的增量目標,能夠更細顆粒度地去拆解所做的需求。也知道需求是否達到預期,是否需要做後續的補救(未及預期)或者是選擇躺平(超出預期)。

透過DAU的拆解,也能夠遷移學習,去拆解其他的下層指標,比如互動、營收等等。

我也見過透過分層拆解+加權係數的拆解目標的方式,拆解目標的方式有很多,選擇適合自己的即可。

本文由 @斯金納的咕 原創釋出於人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載

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