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详细说明用户活动、留存、流失三大问题|抖音如何引流

发布者:taiyanseo发布时间:2022-01-14访问量:77
抖音营销
详细说明用户活动、留存、流失三大问题

在解决问题之前,想搞清楚问题是什么?据说用户留存、用户活跃度、用户流失三大问题很难解决。事实上,我们甚至可能不知道这三者的数据是什么。很多同学抱怨:用户留存,这篇文章是辛锡森培训创作的,主要讲解用户活跃、留存、流失三大问题。预计阅读时间4分钟,共1512字。先来看看辛喜森的训练介绍,希望对大家有所帮助!

在解决问题之前,想搞清楚问题是什么?据说用户留存、用户活跃度、用户流失三大问题很难解决。事实上,我们甚至可能不知道这三者的数据是什么。

很多同学抱怨用户留存、活跃用户、流失用户这抖音搜索推广案例三个问题很难解决。

第一,这三个问题看起来是一样的,但不都是一样的,所以不清楚是什么。

其次,这三个问题往往相互牵扯、相互影响,说着说着就晕头转向。

第三,这三个问题很难给出分析和建议,数值往往是计算出来的,不知道说什么好。

每次做分析的时候,不能只说“要高!低调点!”战战兢兢地写就行了:具体情况要和业务沟通/问用户,不能给出什么建设性意见。今天,让我们找到问题的根源,找出这三个是什么。

用户留存、用户活动和用户流失实际上是用户活动行为的三种不同的统计方法。

首先给出了“主动”行为的定义,比如登录一次、来访10分钟以上、消费一次等。之后,每次用户做出主动行为,都会被记录为:主动一次(如下图所示)。

如果从指定时间起一段时间后,用户仍有活动行为,则记录为一次保留。最常见的是保留新用户(如下所示)。

人为将某个时间点定义为亏损节点,如用户12个月未登录。如果到达该节点,则是丢失的用户。

与关注用户活跃度和用户留存度不同,用户流失不是客观事实,而是主观认定。理论上,只要企业不主动销户,就可以认为用户永远不会流失。当然,我们知道这是自欺欺人,所以我们通常会给出一个具体的引流标准。

反应迅速的学生已经注意到这三者之间有明显的联系。

用户活动和用户保留之间的关系如下:

用户保留和用户流失之间的关系如下:

因此,如果活动标准是登录,则流失标准是三个月内不登录:

小明2月1日注册,计为活动用户小明3月、4月、5月未登录,非活动用户、非留存用户小明6月未登录,非活动用户、非留存用户、流失用户。

既然这三个指标都指向主动行为,为什么要把它们分为三个呢?

因为这三个指标实际上代表了企业可以采取行动的三抖音企业号个方向:

1)用户活动是可以实时统计的指标。

所以短期内,行动会马上在上面体现出来。积极的行动,比如大促销,在做促销的时候可以马上看到反馈;负面行为,如服务器停机,可以立即看到影响。

2)用户保存,需要长时间观察。

因此,它可以反映更多的系统性和结构性问题。比如产品体验不好,竞争力不足,操作不到位等等。

3)用户流失是拯救用户的底线。

用户不来的时间越长,召回成本就越高,甚至用户早就忘了有这么一款产品。设置流失指数可以更好的提醒你有多少用户触及了底线,所以要注意!

做生意,注意长短棍结合。活跃用户、留存用户和流失用户三个指标分别指向企业的短期、中期和长期衡量指标。因此,需要单独的统计和分析。事实上,当用户群体的活跃度下降时,这三个指标往往会一起变化,这就给分析带来了困难。然而,使分析变得困难的不仅仅是数值计算。下面这些才是真正的麻烦。

困难的根源是:如果用户登录了,我们很清楚他登录后做了什么,但是如果用户不登录,我们不知道他为什么不登录。

。未登陆的理由,只能去猜。这就是这三大问题难缠的核心之处。如果领导问我们:“今天登录用户访问了哪些页面?”估计各个对答如流。

但是如果领导反问:

不活跃的原因是什么?留存率低的原因又是什么?流失率上升的原因又是什么?

估计很多人都一脸黑线。如果后边再加一句:“说具体原因!不要光扯数字!”估计很多人就直接崩溃了。满脑子想的都是:“我找七十九度问问”,“我找几个用户聊聊”,小手估计都已经开始往电话那抖音app摸了……

然而这只是第一重麻烦,第二重麻烦更难搞。就是除了微信这种超级应用以外,没有啥应用是必须用户每天打开的。

有些应用就是窗口期很明显,比如租房、旅游;有些应用就是天生不活跃,比如互联网金融产品;有些应用爱的爱死,不爱的转头就丢,比如游戏、短视频、社交产品。

所以就会衍生出来一个概念:自然生命周期。

用户自然状态就是寒暑假才登陆用户自然状态然就是使用XX天以后流失用户自然状态就是每个季度才登录1、2次

难就难在“自然”这俩字上。

你会发现这个“自然生命周期”就像空气一样,大家都知道它会存在,但是就是看不见摸不着。谁规定自然周期就是这么多?有什么理由你确定这用户属于自然流失,而不是产品做得不好?看似这个数值存在,可真要具体到某个用户头上,似乎又都不存在。

于是和自然增长率一样,所谓的自然生命周期,很容易沦为运营们甩锅的主战场。

活跃率高了、留存率高了是我做出来的。活跃率低了、留存率低了是自然原因,我不做就更低。这种论调会直接导致老板的不满,也导致对数据分析的要求更高——大家都希望数据分析师能清楚的说:张梓涵是自然原因流失的,他对我们的产品非常满意,就是自然而然不用了,没有其他理由。嗯嗯,是不是很想往张梓涵查数据线直接读取脑电波了……

然而这只是第二重麻烦,第三重麻烦更难搞。就是大家都本能的,以为只要搞清楚了用户不活跃、留存低、流失的原因,就能把用户拽回来。这是非常徒劳和愚蠢的想法,就像分手的时候,男生拽着女生的手苦苦的问“你为什么要离开我,为什么,为什么,这是为什么,你给我个理由”

抖音哇塞女孩

但凡看过两集言情剧,都知道这么干毫无意义。但是事情轮到自己头上,却又总是忍不住去问“为什么,为什么,这是为什么!”唯一的区别,是这次是老板问的。你不能像言情剧里那样,找个宵夜摊来上几支啤酒一把烤串,把他灌醉了事。

以上三重问题,使得算用户活跃率,用户留存率,用户流失率三个数值很容易,但是想要分析清楚背后的原因,找到针对性的对策,就非常地困难。特别是在用户活跃率下降,用户留存率下降,用户流失率上升的时候,业绩压力会让各个部门相互甩锅、胡搅蛮缠的动力急剧上升。

这时候做数据的同学想要全身而退,就得牢记“战场上,真理第一个阵亡”的原则,认真分析具体问题中的利害得失,找到解决办法。

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