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第234期:用时约2分867字
【数学模型】关于产品的数学模型
01留存率的规律
留存率是一个产品最核心的指标,这是一个产品留住用户的能力,也是产品经理最应该关注的指标,因为产品迭代改进绝大多时候是在优化这个指标。
按照时间的跨度按(日、周、月)来统计,
按照时间的维度,有次日(周、月)、2日(周、月)、
任何留存率的趋势都是一个幂函数
a是幂函数下降的起点值,次日留存率,以C来代表这个值。
b是幂指数衰减的趋势,代表留存率的衰减速度,我们以R来代表这个值。
C值和R值的计算,一种是通过拟合算法得来,另一种是通过幂函数模型反算出来;拟合算出来的准确度更高,并且可以算出拟合误差
1.R值对留存率的影响:幂指数alpha越接近0(越大),幂函数衰减的速度越慢;幂指数越小,幂函数衰减的速度越快;
2.C值对留存率的影响:产品的留存率满足数学规律并和两个参数相关:一个是次日(周,月)的留存,一个是留存的衰减趋势
02产品的黏度指标
黏度指标对产品是很关键的指标,它说明了用户使用产品的频次,我们通常用MAU/DAU(MAU=月活,DAU=日活)来定义产品的黏度指标,这个比值代表用户回访的天数(几天会用一次产品)
03理解活跃用户(Active User)
很多人最关注的往往就是产品的日活,它代表一个产品活跃用户的总量,也通常是很多产品的终级KPI。因此理解日活的规律是合理制定KPI,并找到可达目标方案最有效的办法。
DAU(MAU)=当日(月)新增+累计历史日(月)留存
04产品的DAU
DAU是大家最关注的宏观指标,是很多产品的KPI,所以如何科学合理的制定DAU 的目标是非常关键的
预测DAU=预测MAU/预测(MAU/DAU)
预测MAU=预测当月新增+SUM(历史月留存)
历史月留存=历史月新增*历史月到预测当月的留存预测值
计算大致过程如下
1. 根据现有的留存数据计算留存率参数
2. 设定预计导入的新增用户,并根据估算留存率数据,计算逐月的留存用户
3. 累计历史留存用户,计算MAU
4. 以往MAU/DAU均值作为 MAU/DAU的预测值
5. 依据 估算MAU值,MAU/DAU,计算DAU
05警惕DAU这个虚荣指标
日活其实是个虚荣指标,如果你的产品没做好,再高的日活都是浮云。如果产品的留存数据不好,黏度指标不高的的话,历史留存用户的增量会越来越小,甚至成为负增长,这时候你的产品日活主要是靠新增拉动,一旦新增降下来,日活将剧烈下降。
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