如何拆解APP北极星指标——DAU

项目目标：基于业务战略的调整、以及APP价值升级的策略，需要制定清晰的APP北极星指标。从而刻画清晰的产品roadmap，来指导产品方向以及计算每个功能版本的收益。

北极星指标：DAU目标×××w（例如100w等）

文章框架：围绕DAU目标，进行数据公式探讨、数据指标拆解，找到最小参数值，并通过产品策略的规划，找到每个最小参数值如何做大的路径和方案。

一、DAU定义

DAU的定义：统计一日（统计日）之内，登录或使用了APP的用户数（去重统计）

二、DAU公式推导

1. 公式逻辑推演

DAU —— 活跃用户：当天访问APP的用户

用户类型：老用户活跃+新用户活跃，即【存量+增量】

存量 —— 老用户：已注册过、已登录过、已使用过学习、商城、我的等等功能的用户，在统计日内，再次访问，即复访用户。

增量 —— 新用户：未注册过、未登录过、未使用APP的用户，如果因为渠道导流、口碑推荐等，自行下载并登录使用APP，在统计日内，贡献DAU，即新增用户。

存量 —— 老用户 —— 复访模块 —— 留存侧

eg：产品策略：增加健康的学习深度，持续拓展有益的学习广度，适当地补充增值服务。

2. 学习深度 —— 活跃的主逻辑

增加学习时间长，提升学习天数。由此，让用户对学习能力产生依赖。进而，访问次数多，对DAU有贡献

学习深度和学习获得知识有一定的关系，所以，用户放弃或者转换平台的成本偏高，反之，留存增加。

3. 增量 —— 新用户 —— 新增模块 —— 渠道侧

eg：产品策略：撬动更多用户注册-登录-使用app，并完成首次学习行为。

1. 提升图书销量，增加图书用户，提升进入APP的用户量
2. 图书私域流量转化
3. 公海投放，增加曝光，提升用户转化
4. 口碑转介绍，带来更多新流量

所以，推导出公式如下：

DAU = 当日复访人数 + 当日新增人数

当日新增人数 = 渠道数 × 转化率

当日复访人数 = 用户池 × 留存率

PS：复访留存已剔除流失用户

三、数据指标拆解

1. 当日复访用户数

（1）影响关联

当日【留存】模块的DAU增加↑：

所有数据均增加；

任意1项或2项数据不变的情况下，其余2项或1项增加；

任意1项或2项数据增加，其余2项或1项降低，增量＞减量。

当日【留存】模块的DAU减少↓：

所有数据均降低；

任意1项或2项数据不变的情况下，其余2项或1项降低；

任意1项或2项数据降低，其余2项或1项增加，减量＞增量。

（2）增长策略

围绕用户的学习场景，拓展更多学习工具、学习激励、学习深度和学习互动的产品能力；

围绕用户画像，提供更多有价值的额外能力；

吸引更多用户尽可能多地使用新功能，尝试更多功能；

各个功能模块的点击率、留存率尽可能逐步提升。

2. 当日新增用户数

（1）影响关联

当日新增模块的DAU增加↑：

当日新增模块的DAU减少↓：

拓展可引流渠道，包含公域投放、私域转化、口碑转介绍等等；

各渠道用户池变大，运营策略加持；

各渠道转化率提升，增加各渠道用户下载、注册、并使用APP的用户量，顺滑渠道通路、降低用户使用门槛、增加用户利益价值等。

四、找到最小参数值

1. 存量 —— 复访DAU —— 留存侧

（1）学习类

以视频学习为例，拆解最小参数值

① 数据指标

结果指标：视频学习留存率、视频学习用户数

过程指标：APP启动用户数 —— 学习页曝光用户数 —— 扫一扫点击用户数 —— 视频观看用户数

历史数据明细梳理：

APP启动用户数：敏感数据×××××代替

学习页曝光用户数：敏感数据×××××代替

扫一扫点击用户数：敏感数据×××××代替

看视频结果页用户数：敏感数据×××××代替

视频观看用户数：敏感数据×××××代替

② 数据洞察

大约每10个启动APP的用户中会有约八九个人来使用扫一扫功能；

大约每10个使用扫一扫功能的用户中，会有8个用户进入到看视频结果页；

大约每10个进入结果页的用户中，会有7个用户进入到播放页面；

意味着每10个启动用户中，大约4个用户会使用看视频功能。

③ 最小参数值

每日观看视频用户数= APP启动用户数 × 学习页浏览用户转化率 × 扫一扫点击转化率 × 视频扫码结果页转化率

④ 最小参数值 —— 增长策略

APP启动用户数：依赖于学习计划来提高启动用户数

视频扫码结果页用户数：优化扫一扫激活路径

视频播放观看用户数：视频互动体系搭建

视频点赞用户数：视频播放页面支持动态点赞

（2）打卡类

① APP内每日打卡

结果指标：APP留存率、APP-DAU

过程指标：参与打卡用户量 、新增打卡人数（日/周/月）、打卡用户留存率、访问≥打卡转化率

② 最小参数值

参与打卡用户量

新增打卡人数（日/周/月）

打卡用户留存率

访问->打卡转化率

③ 最小参数值 —— 增长策略

（3）商城交易类

① 数据指标

结果指标：商城使用用户数、商城使用留存率（暂无）

过程指标：APP启动用户数 —— 》商城首页浏览用户数 —— 》商品详情页浏览用户数

上周数据明细（2022/9/11当日）

活跃用户数：31561

商城主页浏览用户数：5904

商品详情页浏览用户数：1248

② 数据洞察

每5位活跃用户就有1位浏览商城，每5位浏览商城用户就有1位浏览商品详情，说明用户对商城内容还是很感兴趣的。

若能定期持续上用户感兴趣的新品，养成用户浏览商城的习惯，可以对DAU提升做出贡献。

商城主页浏览用户数：定期持续上架新品、商城tab小红点+动效（新品上架时）

商品详情浏览用户数：上架优质商品、上架高性价比商品、营销活动、弹窗、banner触达

（4）触达类

① 路径

通过不同方式触达用户→引导用户启动APP（短信、外呼、PUSH、订阅消息、小程序消息通知）

② 数据指标

触达成功率 = （成功触达用户数 / 可触达用户数 ）× 100%

用户点击率 = （用户点击数 / 成功触达用户数 ）× 100%

③ 最小参数值

APP授权消息通知用户数

消息查看用户数

小程序消息授权用户数

④ 最小参数值 —— 增长策略

提升APP授权消息通知用户数：消息通知授权功能建设

提升消息查看用户数：用户分群触达、自定义触达消息、A/B test、触达数据分析

提升小程序通知授权用户数：APP与小程序互相调起

（5）会员类

① 路径：完成会员任务→提升会员等级→会员权益消费

② 数据指标：

会员任务完成率 = （每等级会员任务完成用户数/该等级会员覆盖用户数）×100%

平均会员等级成长周期 = 完成该等级会员周期总各/完成该等级会员的用户总数

平均会员等级=用户会员等级总和/会员用户总数

会员权益消费率=（会员权益消费总数/派发会员权益总数）×100%

2. 增量 —— 新增DAU —— 渠道侧

图书销售渠道 —— 已购图书用户 —— 当日下载APP —— 并注册登录使用

外部流量用户 —— 体验APP的学习工具 —— 分渠道（私域：小程序、企微、个微、 群；公域：投放、应用市场联运、业内合作）

转介绍用户数 —— 下载APP —— 注册登录

（1）渠道：已有渠道触达用户 —— 进入APP

① 数据指标：

② 数据洞察：

每销售××件物品，可获取××自然用户，可转化××个APP用户，当天的DUA增加××；

影响DAU的数据指标有：物品售量、下单用户量、购买到注册使用APP的转化率，这3个指标的变动，对DAU产生动态变化。

③ 最小参数值：

④ 最小参数值 —— 增长策略：

物品销量：增加货物品类、拓展销售渠道、增加抖音直播时长、价格策略、用户口碑

下单用户量：分销、老带新、团购、 区购、校企合作

购买到注册使用APP的转化率：试看逻辑优化、物料引导优化、下载路径缩短、增加游客模式，降低用户进入APP的门槛（游客访问也是DAU）、增加第一个用户低成本任务，激活用户手感

（2）渠道：私域流量引流—小程序

① 链路：小程序引导注册->参与营销活动->转化（购买/领取激励物）->APP核销（激活/兑换）

② 结果指标：APP DAU贡献量

③ 过程指标：新增注册量->活动参与用户量->活动转化率->核销率

④ 最小参数值：

⑤ 最小参数值 —— 增长策略：

微信场内循环引流，小程序承接转化用户注册，获取用户完整信息，再通过活动引导用户在APP上留存。

增加投放力度，增加小程序曝光

设计更具有吸引力，提升用户转化的拉新活动

（3）渠道：公域流量引流 —— 投放

① 数据指标：

触达用户量

浏览用户量

下载用户量

注册用户量

购买用户量

激活用户量

使用APP功能用户量

② 数据洞察

公域触达用户每增加××人次，实际产生app浏览人次增加××人次，最终产生下载APP用户为××人次；

通过公域过来的用户每增加××人次，预计在APP侧产生购买转化××，购买后在APP上激活的用户数为××，最后带来每天的学习用户转化约为××；

影响DAU的数据指标：触达用户量、浏览用户量、下载用户量、注册用户量、购买用户量、激活用户量。

③ 最小参数值：

APP使用用户数=触达用户量×浏览转化率×下载转化率×注册转化率×购买转化率×激活转化率×使用APP功能转化率

④ 最小参数值 —— 增长策略：

（4）渠道：口碑流量 —— 转介绍

① 数据指标：

APP活跃用户数：敏感数据×××××代替

分享活动成功触达用户数：敏感数据×××××代替

点击活动用户数：敏感数据×××××代替

分享用户数：敏感数据×××××代替

触达用户数：敏感数据×××××代替

新用户数：敏感数据×××××代替

② 数据洞察：

每××个用户会转介绍1次，每××次转介绍可转化1位新用户

影响DAU的数据指标：活动触达率、活动点击率、活动分享率、转化率、下载注册率

③ 最小参数值：

转介绍数=活跃用户数 × 活动触达率 × 活动分享率 × 转化率 × 下载注册率

④ 最小参数值 —— 增长策略：

活跃用户数

活动触达率：活动入口外露、弹窗、banner触达

活动分享率：提升用户满意度、增加分享激励、分享海 内容实现用户价值

转化率：分享海 内容吸引力

下载注册率：新用户激励

五、策略落地

1. 分析新老用户活跃比例，找到DAU增长突破口

此处需要进行当前APP的数据分析，并通过数据证明（图片略）。

数据为模拟数据：

目前的DAU分布：新用户活跃占比10%~16%之间、老用户活跃占比84%~90%之间；

老用户活跃占比远远高于新用户，在快速提升DAU方面，可优先考虑拓展新用户的活跃数据；

缩短物品购买用户的激活周期，让买到货物的用户，尽快下载App并激活内容；

激活后，首个操作行为和任务要简单易行，保证用户的投入性；

让新激活用户，快速迈过新手期，进入锻炼期。

2. 高粘性高活跃用户稳定策略

此处需要进行当前APP的数据分析，并通过数据证明（图片略）

数据为模拟数据：

过去30天的用户总体【次留】44.98%，从历史数据看次留稳定在45%~48%之间；

过去30天的用户总体【七留】30.16%，从历史数据看次留稳定在30%~36%之间；

用户粘性不错，对于高活跃高粘性的用户，需要采取稳定策略，提供更多深度、互动、价值点的能力，让用户保持持续的高活跃。

3. 避免快速提升期的留存陷阱，减少新用户的流失

快速拉升DAU的过程中，势必会增加大量的非刚需新用户，这类用户的留存相对更低，需要警惕；

需要增加更多刚需和必须以外的APP能力，让用户在APP自闭环开展相应的能力探索。保持整体的DAU增长的同时，新老用户的流失了逐步下降。

题图来自Unsplash，基于CC0协议