产品思考:如何拆解DAU目标

2022-04-20 17:54:52

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年初,公司的老板们往往会定下全年的目标,然后逐层向下拆解。

拆解到具体的业务线时,可能就是一个很具体的目标,比如营收达到xxx,DAU(产品日均活跃用户数)达到xxx。

对于营收指标,传统企业的做法可能是拆解到每个月,拆解到团队个人即可,即每个人每个月需要有多少的销售额。

但对于互联网产品,功能迭代、投放策略、运营计划等多方面影响,导致增量的数据难以归因,仍需要在目标制定时,有较清晰的产品roadmap,来指导产品方向以及计算每个手段的收益

从一个产品规划的视角来看,我们需要怎样做业务,才能在年终时,达到目标呢?这个问题可能会涉及多方面,不如再简化一下问题:对于目标DAU,每个周期的版本迭代,需要做到多少增量?

一、指标拆解

对于DAU存量以及DAU流失,只需计算当前活跃用户,在未来的那一天的留存转化即可。

目标DAU=DAU(存量)-DAU(流失)+DAU(增量)

本文重点讨论DAU增量的拆解,核心是两个指标:

  1. 每日新增用户
  2. 留存

DAU增量=日增量*留存R(T)

1. 每日新增用户

对于大多成熟的互联网产品,是采用等额获客的策略,即每天的增量用户是相对稳定的(采用等额获客的原因在于ROI更高;比如在DDL临近时,疯狂买量,也是能够达成目标DAU的,但不划算)。

在一个产品版本内,排除所有自然波动,没有其他手段干预情况下,一个周期内每日的新增用户都是稳定的x;在迭代了一个版本,上线了一些功能,或有一定的投放、运营策略时,在下一个周期,每日的新增用户就会由x→x1。

产品思考12:如何拆解DAU目标

2. 留存

假如第0天,新增了10个用户。第1天这10个用户剩下8个,1日留存是80%;第7天剩下5个,7日留存是50%;第n天…….

留存的计算核心是在于,通过有限的留存数据样本,通过样本的拟合,计算出未来的留存函数(幂函数),来进行相应的预测。

这一计算可以通过excel完成。

通过模拟30日留存数据,可计算得出留存函数f(x)=0.32x^(-0.57)。

产品思考12:如何拆解DAU目标

有了这两者,即可去计算为了目标DAU,需要去提升的日新增量以及留存了。

二、举个例子

为了方便理解,举一个例子。假设留存稳定不变,现日均增量为x1,为了在3个月实现数值为y的目标DAU,每个月迭代1个版本,具体拆解每个版本的目标,方式是这样的:

1)计算出留存函数R(t)

2)v1.0版本的用户,在3个月后:

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

v2.0版本功能迭代带来的新增用户(比如新增了个入口,且不影响之前的渠道增量):

DAU增量=x2*R(t=1,2,3,4,5……60天)

v3.0版本迭代的新增用户:

DAU增量=x3*R(t=1,2,3,4,5……30天)

3)为了ROI更高,采取等额获客,x2与x3应该差不太多。

4)已知目标y,x1,R(t),是可以计算出每个版本的增量目标的(即x2、x3),知道每个版本的增量目标,能够更细颗粒度地去拆解所做的需求。也知道需求是否达到预期,是否需要做后续的补救(未及预期)或者是选择躺平(超出预期)。

通过DAU的拆解,也能够迁移学习,去拆解其他的下层指标,比如互动、营收等等。

我也见过通过分层拆解+加权系数的拆解目标的方式,拆解目标的方式有很多,选择适合自己的即可。

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