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如何预估一个产品的DAU? 这个方法又简单又实用 | 附Excel实操模板

程序员文章站 2022-07-16 20:52:06
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最近接了一个市场的需求,在不投放广告的前提下,预估下个月每日的DAU走势。

DAU预估是互联网一个相当高频的预估场景,不管是电商、游戏、直播、搜索、阅读、社交等,凡是TOC的领域,DAU就是一个非常重要的指标。

那么一般怎么做呢? 小编今天就来分享一下常用方法

1、最精准的办法,就是从产品上线第一日起开始算,每一天的DAU都是历史每一天新增*截止当天的留存率再累加求和,如下

DAU = N日前新增*N-1日留存率 + N-1日新增 * N-2留存率 + ……当日新增

2、当然,预估DAU一般是产品上线后的某一段时间,可能是上线几个月甚至几年后,所以如果要从上线第一天开始算,那就工作量太大了。

所以我想到了一个折中又不失准确性的办法,就是将开始预估的前一日的用户统统做为老用户,预估开始后的作为新用户,新老用户用不同的预估方法,再累加即可,如下

DAU = 老用户DAU + 新用户DAU+ 新用户留存DAU

本次需求我就是用的第二种方法,具体的实现步骤且往下看(文末附EXCEL下载方式,可以当作模板使用

一、老用户DAU如何预估?

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老用户预估——剔除新用户后,看历史老用户变化趋势

原理:

假如预估6.1-6.30的老用户DAU,可以根据以往月份中老用户的DAU变化规律,来作为6月份的变化规律

做法:

1、先提取5.1-5.30的DAU,再将每一天的DAU通过userid或者cookid剔除5.1-5.30所有新增的DAU,就得到了5.1-5.30老用户的DAU变化趋势,通常来说,老用户DAU会随着流失不断减少
2、为了减少误差,可以对4.1-4.30也这么计算一波
3、将4.1-4.30及5.1-5.30按每一天进行汇总后,再分别计算每一日与第一日的增幅
4、再拉取5.31的DAU,作为老用户基数,用基数*每一日的增幅,就得到了6.1-6.30每一日老用户的DAU

表格 (数据是虚构,重点是方法):
如何预估一个产品的DAU? 这个方法又简单又实用 | 附Excel实操模板

可以看出,6月老用户DAU会从30w 减少至20w,月底比月初减少33%

二、新用户DAU如何预估

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新用户预估——结合市场预算,推算每日带来新用户

原理

新用户分为广告新用户 + 自然新用户,广告新用户一般与推广费用正相关,根据当月预算和历史数据拟合可得;自然新用户与推广费用存在一定关系,但不是完全相关,可以用历史上推广费用相近的月份的自然新用户作为估计

做法

1、提取4.1-5.30每一天广告花费与所带来的新用户数,拟合得到曲线函数
2、将6月份预算与市场同事沟通后,拆解到每天的预算
3、根据预算和函数,得到第一天广告带来新用户
4、根据6月预算,找到相近的3月份,再提取3月的自然新用户,作为6月的自然新用户预估
5、广告新用户 + 自然新用户 = 每日新用户

表格
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三、新用户在后续的留存DAU如何预估?

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新用户留存DAU——新用户 历史新用户每一日的留存*

原理

6.2 = 6.1新用户 * 次留
6.3 = 6.1新用户 * 三留 + 6.2新用户次留
6.4 = 6.1新用户
四留 + 6.2新用户三留 + 6.3 次留
……

做法

1、拉取历史3.1-4.30新用户的次留,三留,四留,五留,六留直至30留,也可以拉出次留,三留,七留,14留,30留,再对其余日期的留存进行估算
2、用二中根据广告费用得到的新用户,分别乘以相应的留存,再累加,得到每一日的新用户留存DAU

表格
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四、总DAU如何计算?

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原理:

DAU = 老用户DAU + 新用户DAU + 新用户留存DAU

表格:
如何预估一个产品的DAU? 这个方法又简单又实用 | 附Excel实操模板

总结:

DAU预估无非就是进行新用户老用户的拆解,再对新老用户进行单独预估,我这个方法比较简单但却实用,还不赶紧下载试试!


本人互联网数据分析师,目前已出ExcelSQLPandasMatplotlibSeaborn机器学习统计学个性推荐关联算法工作总结系列。


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