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這一期分享的主題是:使用GA(Google Analytics)工具進(jìn)行數據分析與優(yōu)化,提升App留存率進(jìn)而提高日活的8個(gè)實(shí)操要點(diǎn)。

 

作者是孫維,他是卡車(chē)之家用戶(hù)分析中心總監,擁有14年互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)經(jīng)驗,6年數據分析經(jīng)驗,做過(guò)很多App端產(chǎn)品的數據分析,比如年輕人熟知的百思不得姐。

 

全文分為四點(diǎn)來(lái)展開(kāi)敘述:

 

先進(jìn)點(diǎn):留存率對于A(yíng)pp DAU有哪些影響?

 

第二點(diǎn):怎樣更好的提升App留存率?

 

第三點(diǎn):提升App留存率需避開(kāi)哪些坑?

 

第四點(diǎn):推薦國內外幾款比較知名的數據分析工具

 

 

嘉賓 | 孫維(左)

記者 | 孔樂(lè )(右)

 

先進(jìn)點(diǎn):留存率對于A(yíng)pp DAU的影響

 

 

 

以上數據來(lái)自對三款真實(shí)App的長(cháng)期跟蹤,它們的短期和長(cháng)期留存率各有高低。

 

1.假設App1的新增是每天一千,一年后日活大約是1000*8.2,用戶(hù)幾乎都流失了。

 

2.APP2的次日留存是這幾款里頭較高的,但長(cháng)期留存卻不是較高的。假設App2每天的新增都是一樣的,一年后它的DAU大概是新增量的40倍。

 

3.App3的次日留存沒(méi)有那么高,但它的30日留存率很高,一年以后DAU是新增的48.6倍。

 

結論是:遠期留存率對提升日活非常有好處。

 

以上數據分析使用的工具GA。

 

關(guān)于提升留存率,我總結了兩個(gè)相對直接的方法:

 

對比新老用戶(hù)的行為,理論上說(shuō)老用戶(hù)用的更多的那些功能,可能就是他們留下來(lái)的原因,結論是把老用戶(hù)喜歡用的那些東西做的更好,或者說(shuō)把老用戶(hù)喜歡的那些東西更多的展示給新用戶(hù)看。

 

對比留存用戶(hù)和流失用戶(hù),看他們在首次使用App時(shí),用的功能、看到的內容有何不同。后來(lái)留存下來(lái)的用戶(hù)用到、看到的,可能就是他們留下來(lái)的原因。

 

第二點(diǎn):如何使用GA工具埋點(diǎn)功能,提升App留存率

 

 

我們用的App大部分都是內容型的

 

(一)點(diǎn)擊內容

 

用戶(hù)閱讀文章,比如用類(lèi)似今日頭條的一個(gè)APP,首先“點(diǎn)擊內容”是先進(jìn)個(gè)埋點(diǎn),我們給用戶(hù)提供的內容,如果他一個(gè)都不看,那也白搭,這是轉化的先進(jìn)步,也是最重要的一個(gè)。

 

(二)分享

 

分享也十分重要,分享意味著(zhù)拉新。我們做過(guò)計算,如果你的內容比較吸引人,每一次分享大概能帶來(lái)10到20次的點(diǎn)擊,通常來(lái)說(shuō)有可能展示量是上百的。這個(gè)價(jià)值非常大,所以分享也是一個(gè)很重要的埋點(diǎn)。

 

 

 

 


 

 

“轉瘋了”頻道新舊版數據對比&進(jìn)入和沒(méi)進(jìn)入頻道數據對比

 

這是一個(gè)真實(shí)的的案例,我曾經(jīng)為一個(gè)新聞App做數據分析,發(fā)現他們的新聞分享出去之后點(diǎn)擊率很高,是獲取新用戶(hù)的好辦法。那么如何提升分享率呢?當時(shí)我們想到建立一個(gè)叫做“轉瘋了”的頻道,里面專(zhuān)門(mén)放熱門(mén)轉發(fā)的內容。開(kāi)發(fā)完成上線(xiàn)之后,我們利用GA的高級細分功能進(jìn)行了數據分析。

 

帶有“轉瘋了”頻道的新版本App比舊版本分享率高,并且在新版本里,進(jìn)入過(guò)該頻道的用戶(hù)分享率高于沒(méi)進(jìn)過(guò)該頻道的。

 

點(diǎn)擊、分享(還包括H5分享到朋友圈)的埋點(diǎn)數據都是給運營(yíng)看的,運營(yíng)會(huì )知道哪種類(lèi)型的內容熱門(mén)用戶(hù)愿意點(diǎn)擊,進(jìn)而多做類(lèi)似的內容,提升點(diǎn)擊率和分享率。

 

(三)搜索

 

搜索是能最直接表達用戶(hù)需求的。搜索有兩種情況,一種是搜完了有結果,那就看用戶(hù)愿意點(diǎn)什么樣的內容;還有是搜索沒(méi)有結果,這個(gè)通常都會(huì )單拿出來(lái)做一張報告,比如哪一天突然有一個(gè)新詞出來(lái)了,在我們App上沒(méi)有搜索出結果,那就得馬上去補充這個(gè)內容,搜索也是一個(gè)用戶(hù)需求的風(fēng)向標。

 

(四)下拉刷新

 

下拉刷新的用戶(hù)習慣應該是今日頭條培養出來(lái)的,每下拉一下,就推薦一些偏好的內容。

 

為什么要統計這個(gè)?用戶(hù)每次下拉刷新都意味著(zhù)一次推薦內容的展示,下拉刷新之后緊接著(zhù)有多大的概率用戶(hù)點(diǎn)擊了內容,能體現出推薦算法的優(yōu)劣,這就和上頭埋點(diǎn)那個(gè)點(diǎn)擊內容連上了。

 

這是兩個(gè)行為之間的比較,一百次下拉刷新只有三次的閱讀行為,那顯然這個(gè)轉化率很差。如果一百次下拉刷新能有80次內容點(diǎn)擊那轉化率就很好。推薦算法做的是不斷地提升下拉之后的點(diǎn)擊率。

 

(五)加載下一頁(yè)

 

 

 

PC時(shí)代大家是點(diǎn)下一頁(yè),現在都是下拉加載下一頁(yè),下拉一次加載20條,看完之后再繼續往下拉,不斷地重復這樣做,它同時(shí)也體現了用戶(hù)能接受的信息條數。比如一個(gè)用戶(hù)加載了三次,那就是加載出了60條內容,再加上它本身這一頁(yè)的20條,可能他就掃過(guò)了80條內容。

 

做這個(gè)埋點(diǎn)的意義在于可以指導運營(yíng)每天更新多少內容合適。如果運營(yíng)每天更新兩百條,但絕大部分用戶(hù)在一百條的時(shí)候就止步了,那剩下一百條就是浪費。

 

(六)推送

 

推送是個(gè)很重要提升日活的手段。假設公司的編輯習慣在每天三個(gè)時(shí)間點(diǎn)做推送,突然有天數據分析負責人看見(jiàn)前一天日活有明顯的降低,于是按小時(shí)對比日活,發(fā)現只有三個(gè)推送的時(shí)間點(diǎn)日活降低了,那顯然是推送出了問(wèn)題。

 

推送很重要,它是提升日活一個(gè)特別有效的手段。但是我們通過(guò)GA的高級細分發(fā)現,用戶(hù)時(shí)常打開(kāi)推送直接看完一篇文章就走了,也就是說(shuō)通過(guò)推送開(kāi)啟App的用戶(hù)粘度明顯低于普通用戶(hù)。我們當然不希望這樣的人很多,所以我們會(huì )想辦法在這個(gè)推送打開(kāi)的這一頁(yè)里去增加一些延伸閱讀,提升推送開(kāi)啟用戶(hù)的停留時(shí)長(cháng)。

 

(七)意見(jiàn)反饋

 

目前意見(jiàn)反饋有不少第三方的解決方案,但是我為什么會(huì )堅持用GA也發(fā)一份數據過(guò)來(lái),目的是為了把個(gè)人高級細分出來(lái)。通過(guò)GA可以查看任何一個(gè)反饋用戶(hù)的手機型號、手機系統版本等,而且每個(gè)反饋用戶(hù)的功能使用路徑也一覽無(wú)余。之后找和他一樣或差不多的機器,看看會(huì )不會(huì )出現他反饋的那個(gè)問(wèn)題,這樣就很容易定位他的問(wèn)題。

 

(八)報錯

 

最后一個(gè)事件是報錯。報錯跟反饋有點(diǎn)接近,但是遇到錯誤還能反饋的人畢竟是少數,App程序上知道什么地方出了什么錯誤,通過(guò)系統進(jìn)行信息收集也是可以細分出來(lái)這些報錯的用戶(hù)。

 

通常大家上手進(jìn)行App數據埋點(diǎn)時(shí)不知道統計什么,那我剛才說(shuō)的這八個(gè)就是最通用的,按照優(yōu)先順序排列。對于初創(chuàng )或中小企業(yè),有這些數據就已經(jīng)能把分析工作做到至少70分了。

 

第三點(diǎn):提升App留存率需避開(kāi)哪些坑?

 

講完了為提升App留存率需要注意的八點(diǎn)后,繼續講講如何避開(kāi)過(guò)程中產(chǎn)生的“坑”。

 

(一)注意局部功能

 

某App內有論壇和圈子兩個(gè)互動(dòng)頻道。改版后,論壇的樣式改動(dòng)比較大,如果僅對比新舊版App的使用時(shí)長(cháng),新版的數據更好。但經(jīng)過(guò)GA的高級細分發(fā)現論壇上的人轉移到了圈子,由于圈子本身的使用時(shí)長(cháng)更長(cháng),導致從整體看來(lái)時(shí)長(cháng)增加,但實(shí)際上是老用戶(hù)被迫走了,這次改版其實(shí)是失敗的。

 

這個(gè)分析其實(shí)有點(diǎn)像經(jīng)濟學(xué)的思路:不僅要看一個(gè)政策導致的局部變化,更要看到這個(gè)局部的變化會(huì )對其他系統有何影響。普通的數據統計系統無(wú)法精準細分人群,也就無(wú)法發(fā)現這個(gè)深層次的問(wèn)題。

 

(二)因果關(guān)系別搞反

 

可能很多人都知道LinkedIn的例子,先進(jìn)次用LinkedIn時(shí),如果加了四五個(gè)好友,它后期的活躍度就會(huì )變得高。所以L(fǎng)inkedIn一開(kāi)始就會(huì )引導新手一上來(lái)就去加好友,可能推薦一些他同單位或是同行業(yè)的一些人去關(guān)注,用這種方法去提升留存。

 

一款網(wǎng)絡(luò )電話(huà)App(可以免費打電話(huà))發(fā)現先進(jìn)次使用就能打4、5次電話(huà)以上的人后期留存會(huì )很高。然后他們就想辦法推薦新注冊用戶(hù)多打電話(huà)給別人,但是結果發(fā)現沒(méi)用。后來(lái)內部總結的結論是:可能那些留存高的人本來(lái)就有打電話(huà)的需求,而不是因為開(kāi)始打得越多后期留存就越高。

 

第四點(diǎn):推薦國內外幾款比較知名的數據分析工具

 

最后簡(jiǎn)單分析下我所了解的App數據分析工具,大家可以自行嘗試選擇。

 

App分析用的SDK裝的越多,它們互相之間如果有沖突的話(huà),你APP的穩定性就越差。所以通常我覺(jué)著(zhù)盡量別超過(guò)兩個(gè),一個(gè)國內一個(gè)國外的就可以了。

 

國內:友盟(意義在于它是一個(gè)行業(yè)標準,是大家在溝通數據時(shí)共同的基準線(xiàn))、百度統計(細分功能正在變強)、GrowingIO(多維度村分分析比較有特色)、騰訊MTA、神策數據(支持數據私有化部署)、諸葛IO等

 

國外:GA(細分功能宇宙最強)、Flurry(用戶(hù)路徑分析比較有特點(diǎn))、Firebase Analytics(組件非常多,是一整套App解決方案,數據不限量,但細分分析不如GA)

 

以上我的分析方法對于創(chuàng )業(yè)公司、中小企業(yè)都是適用的。通常來(lái)說(shuō),你團隊再小,也得有后臺開(kāi)發(fā),GA的話(huà)每天可以自動(dòng)導出數據、轉化成PDF,通過(guò)郵件發(fā)到團隊每個(gè)人的手機里面,這就變成了一個(gè)小的數據后臺,在初期完全可以滿(mǎn)足簡(jiǎn)單的數據分析和監控需求,節省大量人力開(kāi)發(fā)成本。

 

第五點(diǎn):現場(chǎng)專(zhuān)訪(fǎng)花絮

 

 

 

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