到底是DAU還是垃圾DAU？

最近說的最多的一句話：低頻變高頻，工具變服務，產品變生態

關於增長模型

公司階段：PMF->快速迭代->增長

用戶階段：獲取激活->留存

策略階段：渠道->新用戶留存->產品功能留存

先留存還是先拉新？？

不是先後問題，而是不同階段需要關注什麼的問題

DAU還是垃圾DAU？？

怎麼算DAU，資本方眼中的 DAU 可能是登陸用戶數，也可能是未登錄可變現用戶數，不同商業模式關注的 U 個體不同，但還要看能觸達用戶的機制。

• 先解決用戶問題，再考慮業務變現。現在大多公司卡在了用戶量上，而這就是所謂資本市場看重的虛數據，看可怕的「風口」讓無數創業者前赴後繼。
• 不同公司不同階段目標不同，但核心是要看公司戰略目標。

怎麼做增長

• 前提：公司應該是一體的，產品、技術、市場、渠道高度協同，互通信息
• 核心：確保用戶是可持續增長，良性循環，而非通過渠道一次一次加量
• 首先，一定規模的數據基礎（用戶樣本）
• 然後，打磨產品留存，找到新增長點，繼續拉新

一、根據業務yy

• 產品、品牌、運營等等各種yy
• C、B各個端yy
• 根據現狀、熱點、經驗、趨勢yy

在公司層面做到：橫向一體化，縱向深度化，戰略多樣化。

二、制定增長目標

了解自己產品，找到發力點，基於數據採集和分析體系，每天為我們提供產品和業務的宏觀數據。通過對宏觀數據的分析，找到增長的發力點。需要看到一些數據幫助繼續詳細舉措的拆分。

決定優化重點、渠道與產品的數據們

1. 【是怎樣的用戶】用戶畫像
2. 【用戶價值】安裝量與DAU，DAU用戶成熟度構成和增長加速度
3. 【用戶來消費什麼是】用戶行為漏斗、用戶軌跡
4. 【來與不留的原因】留存與流失（流失很容易被忽視，大部分流失的客戶是否是卸載了APP）
5. 【用戶怎樣使用產品的】每一個動作的來源，比如DAU，是push、主動打開、調起（以推送為例，它由兩方面組成：推送到達率和點擊率。優化到達率和點擊率，進一步方便了實際執行和落實。）

DAU/WAU，因為產品定位不一樣，活躍度指標天然不一樣。7天裡面每天登陸的用戶，和7天里只登陸1次的用戶貢獻的價值肯定不同。

據GrowingIO數據分析

• 當成熟度1個月以內的活躍用戶占日活躍用戶的比例超過30%，說明新用戶在日活躍用中的比例非常大，表明我們產品處於生命周期較早階段。這個階段的用戶流失率也是非常大的，我們應重點關注拉新，優化新用戶接入的流程。

• 當成熟度1個月以內的活躍用戶占日活躍用戶的比例低於30%，說明我們的產品逐漸成熟。這時需要把目光放到存量用戶上，提升存量用戶的活躍度；但是也要兼顧第一類問題。

三、有團隊，實施每一個點落地，並執行透徹

根據實際將其拆解成多個指標，確保產品和運營可以在日常工作中執行。豐富和升級增長殺手級功能和細分用戶群，快速迭代實驗。數據分析很多時候就是在細分，通過不同維度將用戶分群，對不同用戶群設計不同實驗。

落地時需要注意什麼？

• 首先，必須觸及到用戶，不然是會失效的；
• 其次，不斷豐富，根據使用效果升級；
• 然後，需要對客戶分群，「精準打擊」。對客戶分群，實現精準覆蓋；
• 最後，可以自動檢測、持續影響。自動化檢測不一定要一個非常準確的值，可以大概設置一個閾值，當超過這個值就報警。

四、復盤總結繼續優化

實驗效果監測和數據分析，分析決定了後續迭代的速度和方向，在產品迭代、廣告投放等只要是有入口的地方每一個舉措進行效果復盤，當我們單位時間內得到的結論越多，增長越多，收益越多。

主要有幾個步驟

• 首先，直接的效果檢測，是否達到預期值。
• 然後，分析實驗對核心指標是否有明確的提升。同時要檢測其他指標的異動情況，評估實驗是否影響到了用戶體驗。
• 最後，如果實驗非常多，一段時間內進行非常多的快速迭代的話，就需要建立指標體系。通過統計的方式分析指標之間的影響程度和相關性，這也是一個不斷優化的過程。

總結

可持續增長是每個公司追求的目標，下定決心就要一次嘗試到底，點到為止的策略是解決不了公司根本問題的。