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          數(shù)據(jù)如何賦能產(chǎn)品—Magic Number

          共 2254字,需瀏覽 5分鐘

           ·

          2020-08-04 18:46



          作者:Rian
          來源:Data Science數(shù)據(jù)科學(xué)之美

          一、背景?



          ? ? 產(chǎn)品除了活躍的數(shù)據(jù), 留存的數(shù)據(jù)也是至關(guān)重要的, 優(yōu)化好了留存, 也就提升了活躍, 所以數(shù)據(jù)分析師天天會被產(chǎn)品問到的一個問題就是: 我們到底應(yīng)該怎么去提升我們的留存, 非常煩, 你們有沒有這樣的感觸?

          ? ? 互聯(lián)網(wǎng)思維中的一條就是用戶至上, 留住用戶才有故事。

          ? ? 那么我們怎么通過數(shù)據(jù)去幫助產(chǎn)品去發(fā)現(xiàn)留存的關(guān)鍵行為呢, 去解決我們煩心的問題呢?

          ? ? 我們的分析目標(biāo): 影響留存的相關(guān)的關(guān)鍵行為有哪些?這些行為和留存哪一個相關(guān)性是最大的?這些關(guān)鍵行為和留存是否存在因果關(guān)系?



          ? ??

          二、分析思路?


          ? ? 分析思路和方法:

          ? ??


          1. 首先是關(guān)鍵行為的提取,?這一步就是利用sql 從數(shù)據(jù)倉庫中提取你想要的與留存相關(guān)的數(shù)據(jù)行為, 這一步是最麻煩也是最費(fèi)時間的

          ? ??

          ? ? 2.?利用統(tǒng)計學(xué)的相關(guān)性的計算方法, 可以計算第一步計算的每一個行為與留存的相關(guān)性,?相關(guān)性的系數(shù)越大就代表這個行為跟留存是越相關(guān)的, 就代表它可能就越影響留存, 比如刷抖音的次數(shù)跟留存的相關(guān)系數(shù)是 0.6, 刷抖音的時長和留存的相關(guān)系數(shù)是0.8, 就可以說明刷抖音的時間

          ? ??

          ? ? 3. 然而數(shù)據(jù)分析中的相關(guān)關(guān)系不一定是因果關(guān)系, 比如很多人喜歡張杰跟他唱歌好聽是相關(guān)的, 我們就不能一定說, 他唱歌好聽是大家喜歡他的原因, 可能真正原因是他的顏值哈哈, ?所以類似的, 我們的這些關(guān)鍵行為也不一定是決定留存的原因, 可能只是具有相關(guān)性, 所以我們就要去推斷 a 是b 的原因, 利用的方法是granger test因果檢驗的方法。


          ? ? 4. 當(dāng)我們已經(jīng)判斷了XX 行為就是留存的原因, 比如你一周刷抖音的時間是你下一周是否會留存的原因, 那么接下來就是去發(fā)現(xiàn)到底刷抖音多長時間是留存的magic number, 這個magic number 非常神奇, 就是比如你一周刷抖音288分鐘, 你下周留存的概率會大大增加, 這個"一周* 刷 * 288分鐘" 就是互聯(lián)網(wǎng)中最經(jīng)典的magic number.

          ? ? 抓住了magic number, 也就抓住了一個產(chǎn)品的留存靈魂。



          ? ??

          三、關(guān)鍵行為特征?


          ? ? 拿某直播app 作為例子, 與留存的相關(guān)的行為可以分為 登錄行為, 觀看行為, 彈幕行為, 付費(fèi)行為, 然后在每一個大的行為分類進(jìn)行小的指標(biāo)的刻畫, 比如去描述登錄的行為我們就可以用 30天登錄天數(shù), 7天登錄天數(shù), 還可以用比率型指標(biāo), 像最近30天的登錄天數(shù)和過去30天的登錄的天數(shù)的比值, 這個反應(yīng)了用戶活躍度的變化。




          四、相關(guān)性分析?


          ? ? 上一步已經(jīng)提取完了所有跟留存相關(guān)的行為特征, 這一步就要進(jìn)行計算留存和這些特征的相關(guān)性。




          留存相關(guān)最大的四大因素:


          ?30天或者7天登錄天數(shù)(cor: 0.66

          ?30天觀看品類個數(shù)(cor: 0.44)

          ?30天觀看主播數(shù) (cor: 0.37)

          ?30天日均觀看時長(cor: 0.26)


          五、因果分析?


          ? ??

          ? ? 因為我們只是找出了跟留存相關(guān)的行為特征, 但我們不知道這些行為特征是否是留存的原因, 所以就要通過granger test 因果推斷的方法去驗證這些行為特征是否是留存的原因。


          ? ? 原理:個經(jīng)濟(jì)變量XY之間的格蘭杰因果關(guān)系定義為:若在包含了變量XY的過去信息的條件下,對變量Y的預(yù)測效果要優(yōu)于只單獨(dú)由Y的過去信息對Y進(jìn)行的預(yù)測效果,即變量X有助于解釋變量Y的將來變化,則認(rèn)為變量X是引致變量Y的格蘭杰原因


          ? ? 原假設(shè)和是否拒絕: X Y 是不存在因果關(guān)系, 當(dāng)經(jīng)過格蘭杰因果檢驗后計算出來的 p 值大于0.05 則接受原假設(shè), 否則拒絕原假設(shè)




          主要結(jié)論:?

          六、Magic Number?



          ? ??發(fā)現(xiàn)了影響留存了原因以后, 我們就要尋找這些行為是達(dá)到一個怎么樣的值以后, 會大大影響留存的概率, 所以我們計算了30天登錄天數(shù), 7天登錄天數(shù), 月日均觀看時長, 30天觀看主播數(shù),?30天觀看品類數(shù)和留存的關(guān)系 下面是畫出來的圖.?

          ? ? 拿30天登錄天數(shù)作為例子, 橫軸就是?30天內(nèi)不同登錄天數(shù), 縱軸就是留存率, 當(dāng)橫軸為7的時候, 留存率趨于穩(wěn)定, 這時候就達(dá)到較穩(wěn)定的狀態(tài)也被稱作 aha moment.


          我們可以發(fā)現(xiàn)幾個神奇的magic number?

          月登錄4天

          周登錄三天

          月觀看7個主播數(shù)

          月觀看4個品類數(shù)

          月日均觀看時長4分鐘



          ◆?◆?◆ ?◆?

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