DAU是互聯(lián)網(wǎng)人逃不開的一個(gè)詞，它的重要性可想而知。當(dāng)我們查看數(shù)據(jù)面板時(shí)，發(fā)現(xiàn)其曲線呈現(xiàn)不佳狀態(tài)，該如何冷靜分析，并尋找合適的解決方案？本文總結(jié)了相關(guān)內(nèi)容，與你分享。

DAU是互聯(lián)網(wǎng)人逃不開的一個(gè)詞，幾乎每家互聯(lián)網(wǎng)公司都對(duì)DAU的波動(dòng)視若洪水猛獸。

將DAU比做一個(gè)城市的人口，這個(gè)城市的繁榮程度取決于每天有多少人在城市里生活、工作和消費(fèi)。而DAU也是同理，它反映了一個(gè)應(yīng)用程序每天有多少活躍用戶，它的增長(zhǎng)與下降直接影響了該應(yīng)用程序的生存與發(fā)展。

DAU指標(biāo)的重要性不言而喻。

因此，當(dāng)我們查看數(shù)據(jù)看板時(shí)，發(fā)現(xiàn)DAU的數(shù)據(jù)曲線呈現(xiàn)不佳的形態(tài)，指標(biāo)陡降，內(nèi)心可能會(huì)感到慌張。

在這種情況下，我們不能自亂陣腳，而是要冷靜分析，尋求有效解決方案。

一、數(shù)據(jù)異常分析

DAU數(shù)據(jù)異?？煞譃橐韵氯絹矸治觯?/p>

1. 明確數(shù)據(jù)是否異常

一些業(yè)務(wù)模式會(huì)有明顯的周期效應(yīng)。

業(yè)務(wù)模式不同，DAU數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的規(guī)律各異。

有些業(yè)務(wù)呈現(xiàn)周維度規(guī)律，比如電商，周中是數(shù)據(jù)低谷、周末是高峰；而金融類則完全相反，周末是低谷、周中是高峰。

有的業(yè)務(wù)極度依賴節(jié)假日，比如對(duì)于OAT行業(yè)來說，五一、十一等節(jié)日的到來是顯著利好時(shí)期。

有的業(yè)務(wù)還會(huì)受到天氣等自然因素的影響，比如下雨天打車App的用戶量會(huì)有明顯的上升；然而共享單車的用戶量會(huì)呈下降趨勢(shì)。

我們要清楚這個(gè)變動(dòng)是否是異常的，是否值得進(jìn)一步探究，主要是從以下幾個(gè)方面來分析：

• 環(huán)比上周
• 同比去年
• 一段時(shí)間的趨勢(shì)
• 是否是特殊節(jié)點(diǎn)

從幾個(gè)維度可知：此次變動(dòng)是否是異常情況，若為異常，則需要進(jìn)一步分析原因。

2. 了解數(shù)據(jù)變化的原因

一是明確數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

如果是客戶端埋點(diǎn)上報(bào)異常，且是歷史就有的埋點(diǎn)，大概率是版本更新造成的。事實(shí)上，版本更新的問題不會(huì)使DAU數(shù)據(jù)跌零，但是會(huì)有明顯的下降，因?yàn)椴皇撬械脑蚨几铝薃pp。

如果是數(shù)據(jù)處理異常，比如數(shù)倉(cāng)產(chǎn)出數(shù)據(jù)有問題，也許是口徑迭代導(dǎo)致的，可能是切換了底表，上游服務(wù)端查的還是舊表，也可能是口徑改了，很多場(chǎng)景沒有兼容。

二是明確產(chǎn)品側(cè)的變動(dòng)。

分析時(shí)，我們需要確認(rèn)最近app是否有功能上的迭代變化，新功能是否會(huì)對(duì)DAU產(chǎn)生影響。

舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

為了提高用戶的留存、提升App的DAU，最近產(chǎn)品側(cè)上線了簽到有獎(jiǎng)功能，用戶連續(xù)登陸App可以獲得相應(yīng)的優(yōu)惠券；

然而產(chǎn)品忽略了一個(gè)事情：App的核心用戶是高端商務(wù)用戶，用戶的消費(fèi)能力高，對(duì)平臺(tái)的優(yōu)惠感知力度不夠；

因此，新功能反而影響用戶體驗(yàn)，降低DAU。

我們需要進(jìn)一步明確DAU的變化與產(chǎn)品上線的實(shí)踐吻合度有多高，是否后期需要調(diào)整。

三是明確運(yùn)營(yíng)側(cè)的變動(dòng)。

在分析的時(shí)候，我們需要確認(rèn)最近app是否有運(yùn)營(yíng)上的變化，抑或者是特殊事件的影響。

舉兩個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

某些app的營(yíng)銷活動(dòng)一旦結(jié)束（例如電商促銷活動(dòng)如618、雙十一），它們的DAU會(huì)顯著下降；

或者由于一些政策性原因，國(guó)家取消了健康碼/行程碼，這導(dǎo)致相關(guān)app（例如支付寶）的DAU有了明顯的下降。

基于以上的分析，分析人員可大致了解DAU指標(biāo)異常的查詢方向。接下來，則需要對(duì)DAU進(jìn)行更深入的拆解。

3. 排查變動(dòng)因子

我們需要通過拆解DAU指標(biāo)，對(duì)DAU涉及的每個(gè)因子逐一進(jìn)行排查。

從用戶構(gòu)成的角度分析，拆解與DAU指標(biāo)相關(guān)的多個(gè)層級(jí)，可得到以下公式：

根據(jù)公式，我們按照以下步驟來排查：

首先，將DAU涉及的用戶類型劃分為日新增用戶和回訪老用戶。

然后，將異常類型劃分為四類：自然新增用戶異常、運(yùn)營(yíng)新增用戶異常、回訪老用戶數(shù)異常、老用戶留存率異常。

通過仔細(xì)地檢查和分析數(shù)據(jù)，我們可以確認(rèn)是否存在異常值或者其它異常情況。

最后，如果發(fā)現(xiàn)某些因子存在異常情況，我們需要結(jié)合數(shù)據(jù)特征和業(yè)務(wù)背景等方面進(jìn)一步深挖，明確影響因子變動(dòng)的各個(gè)因素，分場(chǎng)景排查問題，找出問題的根源。

若是日新增用戶存在異常，則需要進(jìn)一步探究是自然新增異常還是運(yùn)營(yíng)新增異常。

• 自然新增用戶：數(shù)據(jù)是否與投放相互侵占，是否有站內(nèi)活動(dòng)上的變化……
• 運(yùn)營(yíng)新增用戶：可按照渠道往下拆解
  （具體的廣告投放的內(nèi)容，請(qǐng)移步筆者其它內(nèi)容）：

若是單一渠道異常，則需要考慮是否是投放出了問題；是某個(gè)渠道投放的人群不匹配，還是某個(gè)渠道的歸因有問題，還是媒體側(cè)的算法有問題，還是……

若是多個(gè)渠道異常，則需要考慮投放的整體策略是否出了問題；主要從投放素材、投放落地頁(yè)、投放人群、承接方式等方面考慮；

若是回訪老用戶存在異常，則需要進(jìn)一步探究是回訪老用戶數(shù)異常還是留存率異常。

回訪老用戶數(shù)：

設(shè)備：涉及IOS、安卓（華為、小米、OPPO、VIVO）、小程序、H5等，分析是否存在技術(shù)問題，一個(gè)技術(shù)漏洞可能會(huì)導(dǎo)致某個(gè)設(shè)備的DAU急劇下降；

舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

某App的老用戶有明顯的下降；

按照設(shè)備來拆分DAU后發(fā)現(xiàn)：蘋果、華為、小米、VIVO的DAU都比較穩(wěn)定，沒啥大的波動(dòng)；但是OPPO的DAU有明顯的下降；

那么很大概率是OPPO這個(gè)設(shè)備出現(xiàn)了問題，需要重點(diǎn)排查。

• APP版本：可能是由于某個(gè)版本發(fā)布后出現(xiàn)了問題，結(jié)合前面提到的設(shè)備，很可能是技術(shù)漏洞所致；
• 投放：可能是召回用戶的投放出了問題，主要從投放渠道、投放人群等多方面考慮；
• 觸達(dá)：發(fā)送的短信數(shù)量、push通知數(shù)、站內(nèi)信數(shù)量是否發(fā)生了明顯的變化，以及各自對(duì)應(yīng)的觸達(dá)率和點(diǎn)擊率是否有所變化；

舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

某App經(jīng)過排查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)push的DAU有明顯的下降，但是發(fā)送數(shù)量卻沒有明顯的變化；

push的觸達(dá)率變化不大，但點(diǎn)擊率卻明顯下降了；

分析人員在一通分析后，排除了是技術(shù)問題的可能，最終將目光放在了文案上；

他們發(fā)現(xiàn)：push的點(diǎn)擊率跟文案內(nèi)容有很大的關(guān)系，文案中包含越多的優(yōu)惠信息，用戶點(diǎn)擊的幾率越大。

老用戶留存率：

投放：考慮站外投放和站內(nèi)承接這兩方面的變化（具體的廣告投放的內(nèi)容，請(qǐng)移步筆者其它內(nèi)容）；

• 站外投放主要從投放素材、投放時(shí)間、投放人群等方面分析變動(dòng)及其原因；
• 站內(nèi)承接主要從內(nèi)容、利益點(diǎn)和形式等方面進(jìn)行分析；

觸達(dá)：推送的策略是否存在問題，考慮推送內(nèi)容、落地頁(yè)接收等；

舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

某電商App給鞋類忠實(shí)用戶發(fā)送短信，短信的內(nèi)容是關(guān)于Nike鞋的優(yōu)惠信息；

然而，由于運(yùn)營(yíng)配置時(shí)的失誤，用戶在點(diǎn)擊短信鏈接后，跳轉(zhuǎn)的是美妝的落地頁(yè)；

這必然會(huì)影響用戶體驗(yàn)，造成用戶的流失；

站內(nèi)活動(dòng)：考慮App內(nèi)舉行的促銷、折扣、活動(dòng)等方面的改變，主要涉及折扣力度、活動(dòng)規(guī)則、獎(jiǎng)勵(lì)方式等方面的調(diào)整；

二、問題解決

通過以上三步分析，我們基本能夠確認(rèn)DAU下降的根本原因，但是都是基于以往的經(jīng)驗(yàn)，或者是對(duì)業(yè)務(wù)、用戶的理解分析得出來的猜想，并不能說是最終結(jié)論，需要進(jìn)行證實(shí)。在具體問題具體分析的原則上，我們提供了常規(guī)的解決方案來應(yīng)對(duì)猜想。

首先，根據(jù)猜想提出解決方案。我們需要從影響因子本身出發(fā)，著重考慮因子的影響范圍、影響程度、影響的可能性和方案的難度。

其次，我們需要對(duì)驗(yàn)證方案進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，主要考慮方案的重要程度和緊急程度，按照排列順序進(jìn)行猜想驗(yàn)證。

需要注意的是：

技術(shù)層面出現(xiàn)的故障可以在短時(shí)間內(nèi)得到修復(fù)；

然而產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)方面對(duì)DAU指標(biāo)的影響速度較慢，需要經(jīng)過相對(duì)較長(zhǎng)的測(cè)試周期才能得出準(zhǔn)確結(jié)論。

DAU異常下降是一個(gè)比較嚴(yán)重的問題，方案的選擇需要考慮方案的有效性和效率。

然后，猜想驗(yàn)證最好是進(jìn)行單因素驗(yàn)證，嚴(yán)格控制變量，采用精準(zhǔn)的AB對(duì)比實(shí)驗(yàn)，這樣我們就可以更清晰地辨認(rèn)出影響因素，減少歸因問題。

最后，我們進(jìn)行方案驗(yàn)證、數(shù)據(jù)分析，不斷迭代優(yōu)化方案，直到數(shù)據(jù)恢復(fù)正常。

三、總結(jié)

這部分簡(jiǎn)單總結(jié)應(yīng)對(duì)dau下降的方法：

1. 發(fā)現(xiàn)問題：查看數(shù)據(jù)趨勢(shì)，判斷數(shù)據(jù)變動(dòng)是否異常；
2. 收斂問題：了解數(shù)據(jù)變化的原因，排查變動(dòng)因子；
3. 得出猜想：根據(jù)經(jīng)驗(yàn)、歷史數(shù)據(jù)等，提出驗(yàn)證方向；
4. 解決問題：采用優(yōu)先級(jí)排序、單因素驗(yàn)證等來驗(yàn)證猜想，解決問題；