用戶增長一種基于策略的登錄指標(biāo)-日凈增登錄

用戶增長一種基于策略的登錄指標(biāo)——日

凈增登錄本文我依據(jù)工作中項(xiàng)目的所思所想，并結(jié)合案例等分享了關(guān)于“日凈增登錄”數(shù)據(jù)相關(guān)的知識，供大家一同參考和學(xué)習(xí)。1.指標(biāo)提出背景日凈增登錄，來源于我今年在登錄率提升專項(xiàng)中的實(shí)踐運(yùn)用，并提出的一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)。為什么會提出「日凈增登錄」這個(gè)概念呢？原因是：（1）登錄率不是絕對值，被分子、分母兩個(gè)幾個(gè)耦合數(shù)值同時(shí)牽制，數(shù)據(jù)變動不太方便歸因。比如在“日登錄率=日繁盛用戶中的登錄用戶/日活躍用戶”的口徑下，日登錄率降低，代表“日繁盛用戶中的登錄用戶”的提升速度不及“日活躍用戶”的提升，那么問題來了，這緣于登入登錄率低于大盤的用戶（比如新用戶）占比提升？還是某類細(xì)分用戶（比如新用戶）的登錄率降低？在追溯原因上相對復(fù)雜；（2）登錄率有較多的歷史數(shù)據(jù)包袱，今天的數(shù)據(jù)不是今天的成果，策略下的數(shù)據(jù)庫預(yù)估困難。比如今日由于策略多拉了10W的登錄，登錄率由48%提升到50%,那如果明天再以多拉10W登錄，能從50%提升到51%或52%嗎？答案是否定的，因?yàn)槊魈斓钠鹗贾挡辉偈敲魈斓綍r(shí)候的50%，如（1）中所述，明天的起始值由諸多因素導(dǎo)致。于是就經(jīng)常出現(xiàn)了這樣的疑問：（記住以上3個(gè)疑問，將在應(yīng)用部分不能獲得解答）因此，在這樣的背景下，需要有一個(gè)指標(biāo)，它是登錄率的“唯一”牽引指標(biāo)。能夠和「登錄率」互相推導(dǎo)，且推導(dǎo)所用的過程變量相對穩(wěn)定（可以被當(dāng)成常數(shù)）；A.易于拆解。是一個(gè)絕對值，它的拆解由獨(dú)立的加減而不是耦合的乘除組成；B.易于觀測。對策略敏感，隨著策略的變動而更替變動且明顯；C.易于預(yù)估。沒有歷史數(shù)據(jù)包袱，今天的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)就是今天的成果；「日凈增登錄」則是這樣一個(gè)指標(biāo)。2.指標(biāo)定義日凈增登錄：指今日活躍的用戶在今日的登錄狀態(tài)和上次活躍的登錄狀態(tài)差值的總和。公式表示如下：日凈增登錄二ECi其中：為方便業(yè)務(wù)應(yīng)用，公式可簡化為：日凈增登錄二日流入登錄-日流失登錄*注：（1）本文注冊的登錄均指活躍中的登錄。業(yè)務(wù)不同可能口徑不同（如播放中的登錄），但可同理套用；（2）本文的“用戶”指設(shè)備；（3）判斷用戶當(dāng)日是否查閱，可按照用戶當(dāng)日剛開始活躍時(shí)的登錄狀態(tài)，也可按照用戶活躍結(jié)束時(shí)的登錄狀態(tài)，但判斷條件者只能始終選推論其一；

031A登錄用戶構(gòu)成圖日凈增登錄=日流入-日流失上木啰蝸王均外出中日?疏H吊薛上次血暈的11單急腔暈靜031A登錄用戶構(gòu)成圖日凈增登錄=日流入-日流失上木啰蝸王均外出中日?疏H吊薛上次血暈的11單急腔暈靜答案是，能！前面將介紹兩者之間后邊的推導(dǎo)邏輯。由于目標(biāo)是「日凈增登錄」和「登錄率」之間可實(shí)現(xiàn)彼此之間推導(dǎo)。那么先嘗試通過「登錄率」推導(dǎo)出「日凈增登錄」。擴(kuò)大時(shí)間「登錄率」今「日凈增登錄」尋找合適差值拆分差值首先為了保證推導(dǎo)所用的過程變量相對穩(wěn)定，需要擴(kuò)大時(shí)間維度以抵消或降低部分不可控因素（如MAU會比DAU更加穩(wěn)定），而我們?nèi)粘５臄?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)在時(shí)間維度上一般為數(shù)據(jù)分析日、周、月、年這4個(gè)維度，在質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)本文中將采用月維度做為轉(zhuǎn)化標(biāo)準(zhǔn)；再者「日凈增登錄」屬于差值，我們則需要從擴(kuò)大時(shí)間維度后的變量里去尋找合適的差值；最后再將“月”維度的的差值拆走分成“日”維度差值，形成最終我們想要的「日凈增登錄」。擴(kuò)大時(shí)間「登錄率」今「日凈增登錄」尋找合適差值拆分差值Step1.將「登錄率」從“日”維度擴(kuò)大到“月”維度，抵消或降低部分不確定因素這里用到式了大家應(yīng)該比較熟悉的分解式：DAU*30=MAU*月平均活躍天數(shù)注：此處的DAU代表月均值；為方便理解，一個(gè)月均采用30天計(jì)算；那么同理：DAU中的當(dāng)日發(fā)送至用戶數(shù)*30=MAU中的當(dāng)月登錄用戶數(shù)*月平均登錄天數(shù)于是：日登錄率=DAU中的當(dāng)日查閱用戶數(shù)/DAU二MAU中的當(dāng)月登錄用戶數(shù)/MAU*（月平均登錄天數(shù)/月平均活躍天數(shù)）其中月前平均登錄天數(shù)、月平均活躍天數(shù)在很多業(yè)務(wù)中，均是比較穩(wěn)定的閾值，并且兩者一般沃爾辛同升，相除更是抵消了換手率。所以（月平均登錄天數(shù)/月平均活躍天數(shù)）基本上可以被當(dāng)成當(dāng)成一個(gè)常數(shù)處理。在本文中，將其當(dāng)作a，即：月平均登錄天數(shù)/月平均活躍天數(shù)二a（常數(shù)）于是得出：日登錄率=a*MAU中的當(dāng)月登錄用戶數(shù)/MAU由于我們是通過「登錄率」推導(dǎo)「日凈增登錄」，即登錄率此時(shí)是已知的；而常數(shù)a則可通過投資業(yè)務(wù)的歷史數(shù)據(jù)計(jì)算稅金所得；剩下「MAU」和「MAU中的當(dāng)月登錄用戶數(shù)」這兩個(gè)變量。到了這里就比較明顯了，「MAU中的當(dāng)月登入用戶數(shù)」就是符合下一步差值訴求的變量。Step2.從「MAU中的當(dāng)月登錄用戶數(shù)」中尋找差值這里的迷宮差值在實(shí)際的業(yè)務(wù)應(yīng)用場景，為了排除自然波動的影響，用目標(biāo)值與自然值之間的差值來計(jì)算會更合適也更簡單。因此涉及3個(gè)概念：將上述3個(gè)值代入step1中的公式：日登錄率=a*MAU中的當(dāng)月登錄用戶數(shù)/MAU得到差值X（新策略干預(yù)下的凈增登錄）=目標(biāo)「MAU中的當(dāng)月登錄用戶數(shù)」-實(shí)際「MAU中的當(dāng)月登錄用戶數(shù)」二MAU/a*（目標(biāo)登錄率—自然登錄率）Step3.將差值拆分成「日凈增登錄」那么為了step2中的“差值X”在首要目標(biāo)月達(dá)到指定量級，分離每天到每天平均需要多少的“每日差值x”即“策略干預(yù)下的每日凈增注冊”才行呢？這里我們假設(shè)活躍次月留存率為^則今天的“每日差值乂”在目標(biāo)月也失效的概率為：b^nn代表今天所在月與目標(biāo)月的月數(shù)間隔（如今天是5月，目標(biāo)月是6月，則n=1）于是:差值X=x*30*(b^0+b^1+b^2+^.+b^n)其中丁0+b」+丁2+….+b'為一個(gè)常數(shù)，為方便，命名為c則：每日差值x二差值X/(30*c)由于：日凈增登錄=日干預(yù)凈增登錄(每日差值x)+日自然凈增登錄于是最終得到「登錄率」推導(dǎo)「日凈增登錄」的公式為：日凈增登錄二MAU*(目標(biāo)登錄率-自然登錄率)/(30*@*0+日自然凈增登錄其中：從公式看出，如果想反推，即由「日凈增登錄」推導(dǎo)出「登錄率」，帶入相應(yīng)值即可。注：以上假設(shè)過程基于了一些假設(shè)和限定，主要包括(1)登錄率的變動不影響逐漸活躍；(2)自然情況下登錄率趨勢穩(wěn)定或有規(guī)律可循，即可預(yù)測；(3)活躍次月留存率、「月平均登錄天數(shù)/月平均活躍天數(shù)」、在歷史數(shù)據(jù)中會足夠穩(wěn)定。前面闡述了「凈增登錄」的定義、優(yōu)勢、推導(dǎo)過程，那在具體的業(yè)務(wù)中的它應(yīng)用流程是什么呢？在這里回顧下下面的3個(gè)疑問：帶著疑問我們一起來看下「日凈增登錄」的應(yīng)用框架，供大家參考。注：里面所轉(zhuǎn)用的數(shù)據(jù)均為假有假數(shù)據(jù)，不代表業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)拆解「日

凈增黃錄」

指標(biāo)搭建指標(biāo)慢表盤「日冷墻疊錄」應(yīng)用框架拆解「日

凈增黃錄」

指標(biāo)搭建指標(biāo)慢表盤收賽域據(jù)確定「日凈增登錄J佰.收集數(shù)據(jù)確定「日凈增登錄」值疑問1和2均可在這大步得到解答。這個(gè)疑問代表目標(biāo)登錄率是已知的，于是收集得到如下表所示數(shù)據(jù)：帶入各項(xiàng)值到公式，得到：日凈增登錄數(shù)=2萬（其中「日干預(yù)凈增登錄」為1.7萬）疑問2則是將「日干預(yù)凈增登錄」做為已知值反推目標(biāo)登錄率，這里不再贅述。.拆解「日凈增登錄」指標(biāo)由前面的假設(shè)可知：日凈增登錄二日流入登錄-日流失登錄。可以以此做為二級指標(biāo)拆解。同時(shí)再對「日流入登錄」和「日流失登錄」進(jìn)行三級拆解，比如：日流入登錄=新用戶新增登錄用戶數(shù)+留存用戶新增登錄移動用戶+回流用戶新增登錄用戶數(shù)日流出登錄=主動退出登錄用戶數(shù)+被動退出登錄用戶數(shù)其中三級指標(biāo)里，比如覺得「留存用戶新增登錄用戶數(shù)」是重點(diǎn)提升對象，又可以進(jìn)一步拆解：

留存用戶追加登錄用戶數(shù)=留存用戶首次新增注冊申報(bào)用戶數(shù)+留存用戶重新登錄用戶數(shù)或者留存用戶新增登錄用戶數(shù)=低頻移動用戶留存用戶新增登錄用戶數(shù)+中頻留存用戶新增登錄用戶數(shù)+高頻留存用戶新增登錄用戶數(shù)此處僅拋磚引玉，大家基于自己業(yè)務(wù)實(shí)際情況進(jìn)行拆解。劃展K錄用戶嵬用曾母印尸口,存肝曼劃展K錄用戶嵬用曾母印尸口,存肝曼另外有兩個(gè)注意項(xiàng)：（1）在策略干預(yù)期，我們是無法將「日凈增登錄」拆解為「日干預(yù)凈增登錄」和「日自然凈增登錄」的，因?yàn)榍罢哂?jì)算時(shí)無法客觀剝離自然登錄用戶，所以將「日自然凈增登錄」做為一個(gè)固定基數(shù)，觀測「日凈增登錄」的數(shù)據(jù)即可；（2）不要混淆日流入、日流出、日留存登錄消費(fèi)者的定義，這三者之間是不能有交集的。比如用戶1今日在活躍過程中，從賬號A切換到賬號B,屬于日留存登錄用戶。.搭建指標(biāo)儀表盤疑問3將在這一步解答。基于第一步的數(shù)據(jù)，平均日凈增登錄數(shù)=2萬，則總凈增登錄數(shù)=2萬*60（天數(shù)）=120萬。假設(shè)拉了30萬的登錄用戶，則對6月50%的登錄率目標(biāo)貢獻(xiàn)了2