APP用户登陆率突然下降?火山引擎数智平台推出这套组合来解决

【同花顺公式编辑教程】第4章 功能函数 本章节主要给出大部分能够运行且常用的同花顺指标编辑器提供的函数。其中,计算类函数不作演示,绘图类函数提供示例及示例运行结果。 阅读详情

近日,在国内聚焦企业产品岗位的知识服务社区【人人都是产品经理】上,一则关于“APP最近用户登录率突然降低很多,将从哪些方面进行分析?”的提问持续发酵,发布一周时间,围观人数已经突破10000。

用户【可乐三块冰】在回复中给出了自己的看法——分析可以从包括五个维度展开:数据统计口径是否一致、登录流程是否通畅、外部因素是否变化(与去年/前年同期相比)、内部因素是否调整(产品功能是否更新,是否会影响用户登陆体验)、竞品分析有无异常。

其中,在【内部因素是否调整】维度上,该用户提到可以使用A/B测试进行包括新功能上线差异、登陆提示信息位置差异等在内的系列验证实验。

用户登录率,指APP日活用户处于登陆状态的用户比例,是目前市场上绝大多数APP产品都会关注的数据。

通常情况下,APP的登陆率越高,就表示有更多用户愿意在APP内进行更多操作,可以反馈出用户对APP的粘性更高。因此,如何进一步提升登陆率,是APP们都在探索的事情。

如果APP近期的用户登陆率突然降低,在排除数据口径或APP故障的前提下,着眼于APP内部因素开展“自查”,是较为常规的操作,如【可乐三块冰】提到的通过A/B测试对包括新功能、登陆位置等在内的变更点(登陆率下降前VS登陆率下降后)进行实验验证;但在此之前,其实还可以追加一个用户行为分析步骤,进一步定位问题点。

火山引擎数智平台VeDI推出的增长分析DataFinder和A/B测试DataTester产品组合,可以很好适配APP洞察登陆率异常场景下的异常点定位和策略优化需求。

首先,APP可以通过DataFinder实时洞察用户在APP内的全链路生命旅程,以此定位哪些环节最容易出现用户流失——以资讯类APP为例,当用户进入APP后即使不完成用户登陆动作,也能够正常浏览资讯内容,但当用户想要对资讯进行评论点赞时,就需要授权登陆才可以进行下一步动作。

运用DataFinder,管理APP的运营/产品就可以知晓用户是否愿意在评论点赞环节进行登陆动作,如果愿意进行点赞评论操作的用户很多,但跳转至登陆授权操作后,能够成功点赞评论的用户却很少,甚至出现大量用户跳出APP的情况,这就说明在这个环节愿意进行登陆的用户数很少,这对资讯类APP来说既不能提高用户登陆率,甚至会导致用户流失的后果,因此在这个环节设置用户登陆跳转并不是一个好选择。

那么,用户登陆应该设置在什么环节最合适呢?

这时候就可以运用DataTester进行AB测试——比如,把原有的点赞评论环节设置为A组,将用户进入APP首页第一屏环节作为B组,在其他因素不变的情况下,圈定等量用户开启实验。

通过实验,APP运营或者产品岗位的人员就可以通过数据清晰地看出,哪一个环节设置的用户登陆界面能够带来更高转化,以此做出最优判断,并将最优解用于APP的下一次迭代更新,进行全量开放,拉升用户登陆率。

除了APP用户登陆场景,过去一年,火山引擎数智平台已面向企业级市场推出DataFinder、DataTester等在内的覆盖企业数据全生命周期的产品矩阵,可涵盖包括用户拉新、精准营销、新品创新等多个企业业务场景和底层数据建设,让企业的数据生产、数据消费和业务发展,形成数据飞轮,实现正向循环。

据了解,数据飞轮是字节跳动在数据驱动理念下沉淀的经验模式,能够帮助企业转动盘活数字化实践价值,实现降本增效。

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