DAU和MAU的分析

DAU和MAU分析

  • DAU(日活)
  • MAU(月活)
  • DAU和MAU的关系

DAU(日活)

单日活跃用户量,反应产品短期用户活跃度

MAU(月活)

单月活跃用户量,反应产品长期用户活跃度

DAU和MAU的关系

日活和月活的比值乘以30等于用户月平均登录天数。
日活和月活的比值高,代表一个月有使用产品的用户中,每天都使用产品的用户比例高,即使用频率高,用户对产品的依赖性强,同时也说明用户粘度较强。另一方面,也代表了用户的流失率低,留存率高。
日活和月活的比值低,所有结论相反,用户使用频率低,依赖性弱,粘度较弱,用户流失率高,留存率低。

  • 日活和月活的比值变高,日活增加显著。说明产品的改动或者啥大新闻让部分沉默用户苏醒,但是这个改动和大新闻大多触及到产品已有老用户,这种情况下我们应该加大对产品新功能的推广和宣传,引导更多的新用户成为我们的活跃用户。
  • 日活和月活的比值变高,月活减少显著。说明非忠实用户的流失变得严重,对于一部分刚需的用户我们可以保留下来,但是对于不是刚需的用户我们无法挽留,这种情况下我们应该在保证核心功能的基础上进行功能多元化的探索,满足更多非刚需非忠实用户的需求。
  • 日活和月活的比值变低,日活减少显著。说明我们的核心功能出现了问题或者外界的影响造成了用户对产品本身的恐慌,像什么某某某P2P跑路了等等,导致原本使用产品的用户跳到竞品或者不再使用,这种情况下我们应该分析竞品的动向,确保我们的核心功能各方面使用体验达到最优,才能挽留用户。
  • 日活和月活的比值变低,月活增加显著。说明产品的改动或者外界的推广让短期用户活跃度提升,但是这个改动和影响不具备可持续性,可能是用户玩一下就腻了的快死型功能,比如脸萌,足迹这种功能,这种情况下我们要思考如何增加用户的粘度,减少用户流失。

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