做数据分析，力图找到是什么原因让小部分用户留下的

2020-11-24 11:41:53 阅读（166） 评论（0）

本文主要讨论了支点，即如何通过数据分析发现问题，找到规则，然后说服增长团队或兄弟部门朝一个方向发火，利用增长，最大限度地发挥运营效果。在「韩利深夜谈操作」在拆解小密圈增长知识的过程中，如何找到产品？「啊哈时刻」这是一个难题，所以我做了一次推理演练。黑客领域增长最多的案例是推特，所以数据是模拟的，现实会非常复杂，主要是为了理解方法。此外，还建议你在工作之外按照这种方法进行更多的练习，进展会很快。背景推特创业初期，用户留存问题严重，很多人注册后又离开了，但留下的一小部分却成了活跃用户。然后，推特增长负责人开始进行数据分析，试图找出为什么少数用户留下来。通过分析得出结论(支点)：关注至少30人的用户将成为长期活跃用户。如何分析这一点？让我们用虚拟数据来推断这个过程。推理过程1：群组分析推特根据每月访问推特的天数对用户进行分组，如下表所示，用户根据访问天数维度对某个月进行分组，并跟踪第二个月每组的保留率(注意，如果数据量小，可以对天数进行分组)。七次是拐点，留存率趋稳。因此得出结论，每月至少访问7次的人中，90%-100%会保留到下个月，保留率很高。那么，至少访问7次的用户级别是多少呢？有分析价值吗？看第二步。推理过程2：确定是否有分析价值将用户重新划分为“核心用户”、“一般用户”、三组“沉默用户”，看比例：结论：约20%的访客是核心用户，具有研究价值。然后，让我们从核心用户开始，看看他们有什么不同于其他群体的共同行为。推理过程3：通过对核心用户关注行为的分析，发现相关性分析：1、他们大多关注30左右，如下图所示(为了方便推理，我们假设是30，用户数量超大)，30似乎是一个拐点。2、用户活动(一般分为高活、中活、低活)与他们关注的30人返回有关。出乎意料的是，只有三分之一的用户“返回”保留率最高，如下图所示:那么，为什么呢？做数据分析的朋友都知道，数据只能告诉我们发生了什么，而不是为什么，所以背后的原因需要调查或采访。这就是为什么我特别和用户聊天。推理过程4：通过电话采访找到因果关系推特(采访词不发，大家可以自己补脑)，找出原因:为什么关注30人的用户会留下来？关注30人后，信息流中会继续有内容可看。为什么回关数为1/3的用户会留下？如果超过三分之一，推特就是社交网络(类似朋友圈)。如果不到三分之一，推特就是新闻网站(类似网易、搜狐新闻客户端)。只有达到三分之一的比例，推特才有独特的价值→让人们及时了解圈子里的新事物。因此，推特发现了30个数字支点和三分之一的定位数字「关注他人的用户数量」和「关注的用户数量」作为两大增长杠杆，明确了增长测试的方向，直接进入增长黑客领域最激动人心的试错优化工作。

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