日活突然上涨,可能是更多人发现了价值,也可能是一条推送让更多人点进来又走了。本文列出 App 参与度指标和公式,讲怎么按应用类型判断,并走一遍一次推送改动:表面数字和真实参与度说的不是一回事。
读完你会知道
- 跟踪粘性(DAU/MAU)、会话间隔和有效会话
- 对照你这类应用的自然使用频率来判断
- 启动次数能被推送吹大,有效会话不会
- 无崩溃用户率和 ANR 率要和参与度放在一起看
- 宣布参与度胜利之前,先看留存和推送关闭率
什么是 App 参与度指标?
App 参与度指标(app engagement metrics)衡量人们多久打开一次移动应用、用得多久多深,以及会不会一直回来。下载量说明有多少人试过这个应用;参与度说明它有没有成为人们日常的一部分。它们是留存和收入的领先指标:参与度在下降的应用,几周后就会看到流失。
核心 App 参与度指标
| 指标 | 公式 | 说明什么 |
|---|---|---|
| 日活跃用户(DAU) | 当天有会话的去重用户 | 每日习惯的规模 |
| 月活跃用户(MAU) | 最近 30 天活跃的去重用户 | 活跃用户群的规模 |
| 粘性 | DAU ÷ MAU | 月活用户里某一天会回来多少 |
| 人均会话数 | 会话 ÷ 期间活跃用户 | 使用频率 |
| 会话时长 | 从启动到切到后台或超时 | 单次使用的深度 |
| 会话间隔 | 相邻两次会话之间的时间 | 使用有多成习惯 |
| 每会话屏幕数 | 屏幕浏览 ÷ 会话 | 一次使用走得多深 |
| 有效会话占比 | 有效会话 ÷ 全部会话 | 打开里有多少变成了真正的使用 |
| 留存(次日、7 日、30 日) | 第 N 天再次活跃的新用户 ÷ 新用户 | 习惯有没有形成 |
| 功能使用率 | 某功能的用户 ÷ 活跃用户 | 应用里哪些部分撑起了参与度 |
旁边还应该放两个质量指标,因为崩溃和卡死会摧毁参与度:无崩溃用户率(1 − 发生崩溃的用户 ÷ 活跃用户)和 ANR 或卡顿率。Google Play 把用户感知崩溃率超过 1.09%、ANR 率超过 0.47% 视为不良表现,可能降低应用的曝光。
| 指标 | 公式 |
|---|---|
| 粘性 | DAU ÷ MAU |
| 人均会话数 | 会话 ÷ 活跃用户 |
| 有效会话占比 | 有效会话 ÷ 全部会话 |
| 7 日留存 | 第 7 天活跃的新用户 ÷ 新用户 |
| 无崩溃用户率 | 1 − 崩溃用户 ÷ 活跃用户 |
对照你这类应用的自然使用频率来判断。
「好」的参与度是什么样
基准很大程度上取决于品类。聊天应用一天应该打开好几次;旅行应用一年打开几次。与其追一个行业数字,不如按应用的核心任务定一个应有的使用频率:
| 应用类型 | 自然频率 | 重点看 |
|---|---|---|
| 聊天、社交 | 一天多次 | 粘性、每天会话数 |
| 效率、理财 | 每天或工作日 | 工作日 DAU/MAU、功能使用率 |
| 健身、学习 | 一周几次 | 周活、连续打卡、会话间隔 |
| 购物 | 每周或每月 | 每月会话数、购买频率 |
| 旅行、工具 | 偶尔 | 几个月的留存、任务完成率 |
算例:打开更多了,使用并没有更多
一个健身应用加了每日连续打卡提醒推送。前后各 30 天(示例数字):
| 指标 | 之前 | 之后 | 变化 |
|---|---|---|---|
| DAU | 18,000 | 21,600 | +20% |
| MAU | 120,000 | 124,000 | +3% |
| 粘性(DAU/MAU) | 15.0% | 17.4% | +2.4 个百分点 |
| 每 DAU 启动次数 | 1.60 | 1.95 | +22% |
| 有效会话占比 | 71% | 63% | −8 个百分点 |
| 每 DAU 有效会话 | 1.14 | 1.23 | +8% |
| 会话时长中位数 | 4 分 10 秒 | 3 分 05 秒 | −26% |
| 新用户 30 日留存 | 14% | 14% | 没有变化 |
| 推送关闭率 | 3.1% | 7.4% | +4.3 个百分点 |
表面数字(DAU +20%、粘性上升)像是一次大胜。参与度的细节讲的是另一回事:多出来的打开,很多是点了推送、完成打卡、马上离开。每个活跃用户的有效会话只多了 8%,会话变短,留存没动,关闭推送的用户翻了一倍多,而推送是其他所有触达都要用的渠道。
团队保留了提醒,但只发给前一周至少锻炼过两次的用户,并把文案改成推荐一个具体的训练。推送关闭率回落到 3.8%,每 DAU 有效会话保持在 1.21。
DAU
▲ 20%
▲
每 DAU 有效会话
▲ 8%
▲
推送关闭
+4.3 个百分点
▼
打卡提醒 · 前后各 30 天
健身应用| 指标 | 之前 | 之后 |
|---|---|---|
| DAU | 18,000 | 21,600 |
| 每 DAU 启动次数 | 1.60 | 1.95 |
| 每 DAU 有效会话 | 1.14 | 1.23 |
| 30 日留存 | 14% | 14% |
| 推送关闭率 | 3.1% | 7.4% |
示例数字。打开次数涨了 22%,有效使用只涨了 8%。
怎么提升 App 参与度
- 缩短上手到价值的时间:让新用户在头一次会话里就完成核心动作。
- 找到能养成习惯的动作。 对比留下的和流失的用户:头一周的哪个动作把他们分开了?
- 推送少而精、因人而异,由行为触发,而不是按日历发。
- 先修稳定性。 头一次会话里崩溃,往往就是最后一次会话。
- 消除核心循环里的摩擦,用屏幕路径和流失点找出用户在哪里离开。
- 衡量有效会话,而不是启动次数,这样推送活动没法把指标吹大。
在 TapCub 里衡量 App 参与度
应用统计 › 用户分析 › 用户分析 展示新增用户、活跃用户(日、周、月)、启动次数和一次性启动用户,可按版本和渠道拆分。应用统计 › 用户分析 › 参与度 展示会话时长、人均启动次数、启动间隔、每会话屏幕数和每天启动次数的分布,以及一张星期 × 小时的时段格。TapCub 里的有效会话指持续至少 10 秒、或至少两个屏幕、或包含一个关键事件的会话。留存在 用户分析 › 留存,无崩溃用户和卡顿在 质量与归因 › 稳定性(无崩溃率、追踪 App 版本)。延伸阅读:移动应用 KPI 和 参与度指标。
另见:会话超时。
另见:提高 App 活跃度、移动 App 分析。
资料来源
- Android Developers,Android vitals:用户感知崩溃率和 ANR 率的阈值。
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