日活跃分析

美图秀秀的产品经理告诉你日活跃用户下降了10%，你怎么办？打算怎样帮助他？

步骤：
1.分析问题、提出目标
2.数据收集、用户分群
3.对比、发现
4.改版、测试

分析问题、提出目标
1.宏观层面，美图秀秀的发展阶段已经到了后期，用户达到1.43亿，因此它更多的关注点是商业变现，而日活跃用户与用户忠诚度息息相关。
2.微观层面，从活跃指标有DAU,MAU,DAU/MAU. 当日活跃用户下降10%时，也应同时考虑到这个异常值在整体上的表现如何，程度是多大，是否逆于整个趋势。DAU/MAU将会是一个更好的指标，衡量日活跃用户的表现，它综合了短期于长期，一方面能降低过拟合的风险，另一方面能展示出整体趋势。

3.目标：合理的搭建一个基于RFM model的用户画像，通过A/Btesting 等测试手段，最终确定运营方案。

数据收集、用户分群
1.数据来源分内外两个方面，内部侧重的是产品端----通过Talking data第三方工具所统计的一些基本的指标，包括DAU、MAU、RETENTION 等等，可以查看产品每一次新技术的更迭，改版对用户活跃度的影响，比如二次元功能所带来的意想不到的海外市场，可以对这个数据进行深度挖掘，建模。
外部数据侧重的运营段---通过百度指数、微指数、微信指数来查看，关于产品每一次制造的话题营销对产品活跃度提升情况如何。如美拍的“全名社会摇”“10秒歌王”“10秒舞王”；美图秀秀推出的“秒变武则天”等等，对这些数据都可以进行更进一步的挖掘，分析对比这些指数所带来的效果，可以从均值、中位数、方差、偏差等统计相关指标进行简单刻画。
2.用户分群，也是基于内外两方面来搭建用户画像，从而搭建一个美图秀秀的基于RFM model 的用户画像。
针对日活跃用户，基于此模型，把RFM model 的三个维度指标转化为：广告点击次数、用户使用时长、搜索次数。

１）广告点击次数：点击广告说明用户对美图忠诚度高，对美图的产品有信任感，更重要的一点是审美的一致性。

２）用户使用时长：这个指标能很好的刻画用户的爱美心理，用的越长，则说明它对美图类的产品需求越高，比如自拍神器以及今后将要开展的把人变美的美铺。

３）搜索次数：搜索次数则对应的外部指标，它综合了各种因素，话题营销、产品技术如AI、产品的曝光度等等。

然后用K-means clustering 和AHP 层次分析法建立一个模型，对用户进行细分，进行可视化分析，挖掘用户价值，判定日活跃用户究竟与RFM model 的关联性。在分析过程中，应时刻留意二八原则，一个产品的利润80% 是有20%的用户创造的。
美图 秀秀之后要转化的美铺，以这20%用户为基础将会有更大的针对性和更大的利润。

对比、发现
对比各个维度的数据，去发现问题的本质所在。比如，在用户细分模型下，发现日活跃用户 是重要发展客户，那说明问题相当严重，应对产品进行更加深度的分析，产品哪个环节出问题，或者外部环境引起的；甚至可以考察对产品进行迭代。

假如日活跃用户是一般挽留客户，则可以针对这部分用户，进行挽留，比如推送好玩的方案信息，但推送应该格外注意的是遣词造句，以及心理学方面的因素，关于这点可以在AB Tester做一个非常细节的优化。不断调整，不断对比数据。关于推送信息，可以运用url schema技术，在短信里点击可以直接进入APP活动首页 而不是进入某个网站或者 app的首页。

改版、测试
这部分环节相当重要，好比机器学习的测试集。从后台，根据用户细分模型按比例抽样进行测试，收集数据进行反馈，这步直接决定了方法是否使用。如果表现不好，从另一个角度去分析问题、提出目标；收集数据，用户细分；对比、分析；改版测试。