如何预估一个产品的DAU? 这个方法又简单又实用 | 附Excel实操模板
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最近接了一个市场的需求，在不投放广告的前提下，预估下个月每日的DAU走势。
DAU预估是互联网一个相当高频的预估场景，不管是电商、游戏、直播、搜索、阅读、社交等，凡是TOC的领域，DAU就是一个非常重要的指标。
那么一般怎么做呢？ 小编今天就来分享一下常用方法
1、最精准的办法，就是从产品上线第一日起开始算，每一天的DAU都是历史每一天新增*截止当天的留存率再累加求和，如下
DAU = N日前新增*N-1日留存率 + N-1日新增 * N-2留存率 + ……当日新增
2、当然，预估DAU一般是产品上线后的某一段时间，可能是上线几个月甚至几年后，所以如果要从上线第一天开始算，那就工作量太大了。
所以我想到了一个折中又不失准确性的办法，就是将开始预估的前一日的用户统统做为老用户，预估开始后的作为新用户，新老用户用不同的预估方法，再累加即可，如下
DAU = 老用户DAU + 新用户DAU+ 新用户留存DAU
本次需求我就是用的第二种方法，具体的实现步骤且往下看（文末附EXCEL下载方式,可以当作模板使用
一、老用户DAU如何预估?
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老用户预估——剔除新用户后，看历史老用户变化趋势
原理：
假如预估6.1-6.30的老用户DAU，可以根据以往月份中老用户的DAU变化规律，来作为6月份的变化规律
做法：
1、先提取5.1-5.30的DAU，再将每一天的DAU通过userid或者cookid剔除5.1-5.30所有新增的DAU，就得到了5.1-5.30老用户的DAU变化趋势，通常来说，老用户DAU会随着流失不断减少
2、为了减少误差，可以对4.1-4.30也这么计算一波
3、将4.1-4.30及5.1-5.30按每一天进行汇总后，再分别计算每一日与第一日的增幅
4、再拉取5.31的DAU，作为老用户基数，用基数*每一日的增幅，就得到了6.1-6.30每一日老用户的DAU
表格 (数据是虚构，重点是方法）：
可以看出，6月老用户DAU会从30w 减少至20w，月底比月初减少33%
二、新用户DAU如何预估
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新用户预估——结合市场预算，推算每日带来新用户
原理：
新用户分为广告新用户 + 自然新用户，广告新用户一般与推广费用正相关，根据当月预算和历史数据拟合可得；自然新用户与推广费用存在一定关系，但不是完全相关，可以用历史上推广费用相近的月份的自然新用户作为估计
做法：
1、提取4.1-5.30每一天广告花费与所带来的新用户数，拟合得到曲线函数
2、将6月份预算与市场同事沟通后，拆解到每天的预算
3、根据预算和函数，得到第一天广告带来新用户
4、根据6月预算，找到相近的3月份，再提取3月的自然新用户，作为6月的自然新用户预估
5、广告新用户 + 自然新用户 = 每日新用户
表格：
三、新用户在后续的留存DAU如何预估？
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新用户留存DAU——新用户 历史新用户每一日的留存*
原理：
6.2 = 6.1新用户 * 次留
6.3 = 6.1新用户 * 三留 + 6.2新用户次留
6.4 = 6.1新用户 四留 + 6.2新用户三留 + 6.3 次留
……
做法：
1、拉取历史3.1-4.30新用户的次留，三留，四留，五留，六留直至30留，也可以拉出次留，三留，七留，14留，30留，再对其余日期的留存进行估算
2、用二中根据广告费用得到的新用户，分别乘以相应的留存，再累加，得到每一日的新用户留存DAU
表格：
四、总DAU如何计算？
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原理:
DAU = 老用户DAU + 新用户DAU + 新用户留存DAU
表格:
总结：
DAU预估无非就是进行新用户老用户的拆解，再对新老用户进行单独预估，我这个方法比较简单但却实用，还不赶紧下载试试！
本人互联网数据分析师，目前已出Excel，SQL，Pandas，Matplotlib，Seaborn，机器学习，统计学，个性推荐，关联算法，工作总结系列。
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