指标体系建设：如何进行流量的拆解？
流量拆解
APP的流量规模是衡量一个APP好坏的关键结果指标。
经常需要回答三个问题：流量为什么涨？流量为什么跌？流量为什么不涨不跌？
流量规模定义:
● DAU：日去重活跃设备数
● MAU：月去重活跃设备数，为降低月份影响，一般取近30天去重活跃设备数
● 活跃率：DAU/MAU，反映用户使用APP的频次
DAU
日活跃用户DAU是产品关注的最核心指标，直接反映产品的活跃用户规模，但是由于各种产品对应的业务场景不同，产品的用户频次差异较大，如聊天类应用、视频类应用等天然高频，而旅游、地图等天然低频，为降低这种业务场景频次差异的影响，拉长时间周期，定义月活跃用户MAU，反映产品的用户池子。
提升APP的用户规模即DAU无非两种手段：扩大用户池子即MAU，提升用户活跃程度即活跃率。一旦用户规模出现异动，需要从MAU和活跃率进行拆解。
MAU
如何提升MAU规模？一旦MAU出现异动，如何定位原因？这就需要对MAU进行拆解，定位各部分的重点。将MAU拆解成三部分即本月新增、上月留存和历史回访，三部分的定义如下：
本月新增：重在扩大规模，从外部引入纯新用户，异动问题可拆解到具体渠道
上月留存：重在传递产品价值，提升用户粘性，留住用户；上月留存可转化成留存率进行分析，从人货场角度出发，考虑如何将人（用户）和货（商品与卖家）更好的在场（产品）中进行匹配；
历史回访：重在流失用户召回，主要靠活动和利益刺激拉回。
活跃率拆解
活跃率在实际应用中评估两种情况：
对比不同领域APP的用户使用频次，判断APP属于高频、中频还是低频，APP对应的用户需求天然存在用户习惯差异，如社交类APP>新闻类APP>视听类APP>地图类APP，
对比同一领域APP的用户粘性。同一领域或者同一类用户需求的APP间，则可以通过活跃率评估APP的粘性，如手淘、猫客、京东、唯品会等电商类APP通过活跃率相互对比活跃率。
活跃率的拆解主要包含设备分层拆解、会员分层拆解、外部环境分析等三种类型，综合使用判断和定位哪一部分人的活跃率出现变化，从而制定针对性的保活和提活策略。
设备维度异动分析
- 分平台：包括手淘的6个平台；
- 分版本：包括各平台的Top3版本；
- 设备类型：指当日访问的UV中所属MAU拆解的三部分，包括当月新增、上月留存以及历史回访；
- 流量来源：指首次访问手淘的UV的来源，包括主动打开、Push、分享、SB等；
- IP解析省份/城市：根据用户IP地址解析的省份与城市;
- 产品拆解：基础产品、导购产品、详情产品、店铺产品、活动页面等，用以找到某些特殊的活动页面；
- 分时段：指当天分时段的UV与累计UV；
- 是否登录：指有登录的设备数，引出会员维度；
会员维度异动分析
- 会员活跃分布：指用户在近30天活跃的天数，包括当日新增、活跃1-3天非新增低活用户、活跃4-7天低活用户、活跃8-15天中高活用户、活跃16天及以上的高活用户，该项数据会受到Push策略、活动运营等影响；
- 职业：根据用户默认收货地址与常用收货地址解析的用户职业；
- 信用等级：用户的C等级；
外部因素
- 市场环境：参考竞品活跃率变化评估外部市场环境影响；
- 周期因素：历史同期、大促活动、季节变化（春夏季、秋冬季）
流量深度
需要重点关注流量深度，纵向挖掘流量价值，如扩展场景提升用户使用频次，提供高价值内容提升用户时长，优化流程提升用户转化等。因此衍生出流量深度评估指标体系，以及对应的流量深度拆解逻辑，主要包括：
● 通用的流量深度指标：人均使用时长、人均启动次数、人均PV
● 个性化流量深度指标（电商）：用户级别转化率（浏览转化率、成交转化率、客单价）、PV级别转化率（人均PV、PV浏览转化率、PV成交转化率、笔单价）
● 常用的流量深度拆解逻辑：
○ APP人均使用时长 = SUM（产品A人均时长 * 产品A用户占比 + 产品B人均时长 * 产品B用户占比 + …… + 产品X人均时长 * 产品X用户占比）
○ 用户转化：成交 = 成交UV * 客单价 = DAU * 浏览转化率 * 成交转化率 * 客单价
○ 流量转化：成交 = 成交笔数 * 笔单价 = DAU * 人均PV * PV浏览转化率 * PV 成交转化率 * 笔单价
内容原载于: 会飞的一十六
