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天蓝浅南
编辑于 2020-08-26 10:06
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【数据分析】某APP在某段时间日活下降20%,请分析原因

在牛客网2021产品求职攻略上看到的一道产品题,其实之前看到过很多次了(一直没总结...

这题群面和单面都有可能涉及到这种题型,会拆解和思考

在这里总结一下思路,参考了牛客的一些解答


【数据分析】某APP在某段时间日活下降20%,请分析原因,说明一下你的分析思路过程。

数据分析题。同理可考察品牌的百度指数/微信指数、电商pm/gmv突然降低等。
通过产品核心数据的变化来紧密追踪产品的状态,通过对业务进行抽丝剥茧的分析进行定位问题点,寻找到解决方案


背景知识

  • 首先明确问题是什么
    日活就是用户每日的活跃量。
  • 问题有多严重
    下降20%,对于大体量的公司来说,比如微信10亿日活,抖音4亿,B站0.5亿,20%下降都挺多了,对于靠UGC生存的公司来说更为严重
    无论是骤降还是平稳下降,20%的非预期下降都是极为严重的,需要找到精确原因及时止损。

数据分析类问题思路:

第一步:数据分析的基础指标

  • 全局指标分析
    全局指标包含一段时间内的搜索量,用户活跃数,点击率,翻页率等。
    全局指标用于排查全局性问题,例如:各类节日,重大事件(明星官宣,美国制裁等等),另外可以通过某一类用户行为异常指标精确缩小问题范围
    假设数据变化的原因真的是由于节日所引起的,则需要环比以及同比数据(环比:本月与上一月做对比。同比:本月与去年同一月做对比)进行确定。如牛客网,春招和秋招阶段指数会上升,非校招时期的淡季会下降。

  • 分渠道分析
    统计多个维度不同渠道的指标,渠道可以分为地域、浏览器、操作系统、运营商、引流方式等分类。
    用于观察渠道数据是否有异常,可以定位到的问题有浏览器切换了默认搜索引擎,操作系统不兼容,地方运营商劫持,某地域发生了重大事件等等...

  • 用户行为数据分析
    以上分析之后,可以分析用户的不同时段、不同群体(年龄,职业,性别等等)以及不同需求类型下的数据情况,这一步往往需要人工检查
    这一步分析的是是否有特定事件导致用户行为发生异常,比如:中考高考之后学习类APP活跃度下降,开学了学生接触手机的机会减少可能导致数据下降等等

第二步:其他原因

  • 用户反馈,舆情监控。从微博、知乎、内部反馈渠道、论坛、朋友圈等等渠道搜集用户对于产品的评价建议,舆情层面发现问题原因。
    比如:钉钉评分下降是由于小学生"刷分",用户抵制APP等等
  • 其他产品线反馈。其他产品线的数据也可以协助排查问题,当然这个方法需要在公司有其他产品线的情况下。

回答举例:

1 关注数据真实性

确认数据是否是真实的
是否是由于数据计算方法的变更所导致数据变化

2 关注数据呈现的周期性变化,同比环比看数据呈现什么趋势

  • 同比数据是否出现了同级别下降,排查是否有节日,重大事件或社会性事件等周期性影响
  • 环比数据特征,数据下降是平稳下降还是骤跌,是突发性还是累计性事件。

3 分渠道数据对比

  • 是否有个别地区/个别运营商/特定职业人群等出现下跌?

4 数据漏斗,从用户使用流程来观察数据

  • 某些需求下是否数据出现了下跌?
  • 某些场景下数据是否出现了下跌?
  • 在某个环节用户是否大批次发生变化,如电商类问题,“浏览-加入购物车-付款”等看哪个环节有变化了

5 结合舆情反馈以及具体业务进行协助分析

用户的舆情反馈信息中也可能包含着原因。
从具体业务出发,可以深入地针对APP业务进行挖掘。不同的业务,它的数据波动规律会有细微的差别。

排查定位到具体原因之后,根据具体原因考虑止损方案。

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