我們常說的DAU，究竟能幫你做什么？
在一款產(chǎn)品的生命周期中，一直圍繞著兩個問題：
“如何有效獲取用戶？
如何有效運營用戶？”
從AARRR模型來看，前面一個階段都是關(guān)于用戶獲取的，之后則都是關(guān)于分析活躍用戶的，那實際上我們知道，活躍用戶是評估游戲規(guī)模的關(guān)鍵，只有從客觀、理性的角度分析活躍用戶數(shù)據(jù)，才是正確了解游戲產(chǎn)品運營的方法。
今天我們就來聊一聊DAU。
諸如每日活躍用戶（DAU）之類的指標(biāo)就像你在電子游戲機中收集的金幣：你將它們積攢起來，有時很容易找到它們，但如果你有足夠的能力，它們則會帶給你除游戲以外的價值。了解這些數(shù)字可以幫助你確定需要改進的地方，預(yù)測你的收入，為你設(shè)定切合實際的目標(biāo)。
用什么來定義你的DAU？
沒有兩家公司以完全相同的方式計算出其DAU。
比如有些企業(yè)通過用戶使用時間來區(qū)分用戶，有些則是通過是否進行應(yīng)用內(nèi)購買或者是否點擊廣告來區(qū)分用戶，也有些是用新增用戶最后一次登錄日期距離統(tǒng)計日的間隔天數(shù)來考察用戶的活躍度。還有通過統(tǒng)計分析活躍用戶的登錄次數(shù)、使用時長，結(jié)合付費用戶、新增用戶來對比分析登錄次數(shù)、在線使用時長等等。
因此，在做DAU分析前，先問問自己：
什么是用戶，什么使他們今天活躍？是他們是否下載了游戲并加載了一次游戲？還是他們至少花了一些時間在應(yīng)用程序中玩游戲？
以游戲為例，如果僅使用下載次數(shù)，則會得到與實際偏差的結(jié)果。有些玩家會將游戲下載到多個設(shè)備上，但會在一個設(shè)備上進行運行，還有一些玩家可能僅僅下載該游戲后就立即將其卸載。所以僅僅用下載次數(shù)來判斷是沒有幫助的。
以移動app來說，大部分app安裝當(dāng)天平均留存率為31%，7天后平均留存率大約為14%，月留存率甚至?xí)椭?%，但這些在移動app行業(yè)是很常見的。
比如有的企業(yè)認為在過去7天打開使用過App的用戶可以納入DAU范疇，而有的企業(yè)認為在特定的某些時間打開使用App就屬于DAU范疇。要想確切定義成功，就要首先清晰地定義真正的活躍用戶是什么。
用戶性情多變，定義用戶就要了解移動用戶的習(xí)慣。這一天內(nèi)用戶要做什么我們不得而知，那針對一個產(chǎn)品來說，“真正想要什么樣的用戶”這個問題變得越來越重要，只有知道自己理想的用戶，才能明白如何留住用戶。
日活會受到很多因素的影響，產(chǎn)品迭代，運營活動，推廣的變化等等都會影響到日活，當(dāng)然這些因素中，有的影響較小，有的暫時無法預(yù)估。因此在預(yù)測的過程中，我們可以將一些影響不大的因素，剔除出去，從而簡化得到一個可計算的狀態(tài)。
定義DAU之后，
我們究竟能通過DAU知道些什么？
單看一天的DAU其實只能與前一日或者歷史同期做一個環(huán)比或同比的分析。但是DAU的能發(fā)揮的作用遠遠超出你的想象。
如果說基于新老用戶的分析是為了讓游戲更好地保留老用戶、發(fā)掘新用戶，那么分析游戲的活躍用戶則可以讓你洞悉產(chǎn)品當(dāng)前真實的運營情況。這個指標(biāo)具有重要意義，可以說明核心用戶的規(guī)模。
01
說明核心用戶規(guī)模；
活躍用戶是指統(tǒng)計所選時期內(nèi)，登錄產(chǎn)品的用戶。這里的時間周期一般為自然日（DAU）、自然周（WAU）、自然月（MAU）。
DAU=DNU+DOU
DAU由DNU（Daily New User）和DOU（Daily Old User）兩部分構(gòu)成
DNU：每日注冊并登錄的用戶數(shù)，即日新增用戶數(shù)。新增用戶具有唯一性，不重復(fù)累計。該指標(biāo)可以查看渠道貢獻新用戶數(shù)份額情況，以及宏觀走勢，判斷是否需要投放推廣，是否存在渠道作弊行為。
DNU/DAU：新增用戶占比，也可稱為活躍度指數(shù)，其中DAU－DNU為老用戶數(shù)，老用戶比例越多，相對的留存質(zhì)量就會好一些，產(chǎn)品的用戶自循環(huán)系統(tǒng)逐步成立，推廣期間的大部分用戶在次日之后都留在了產(chǎn)品中。在老用戶足夠多的情況下，DNU新增影響是有限的，但如果一段時間內(nèi)DNU不能轉(zhuǎn)化為老用戶，則此比值會不斷提升。
比如某游戲在5月1日全平臺上線，5月份屬于游戲推廣時期，通過推廣得到大量的用戶，但是其中存在大量不穩(wěn)定用戶，有很大一部分會流失，并且存在新增用戶數(shù)不穩(wěn)定的問題，因此DAU和DNU的數(shù)量也會出現(xiàn)大幅度的變化。
隨著推廣結(jié)束，用戶群穩(wěn)定下來，DAU和DNU則會相對變得平穩(wěn)。
如果新增用戶在后續(xù)不斷轉(zhuǎn)化穩(wěn)定的老用戶以后，那么老活躍用戶的規(guī)模是在不斷增長的；同時，如果新增用戶的注入水平保持不變，游戲的核心用戶有規(guī)模是在增長，并且新增用戶所占的日活躍百分比是在下降的；如果新增用戶注入水平也在增長，且不斷轉(zhuǎn)化為老用戶，即核心用戶規(guī)模也在增長，那么新增用戶所占百分比會在一個區(qū)間呈現(xiàn)穩(wěn)定變化的。
剛才所提到的核心用戶規(guī)模，之所以使用日活躍用戶來衡量，原因在于，以日作為一個衡量的單位比較客觀反映用戶的游戲積極性，以日作為統(tǒng)計長度，恰好符合用戶游戲的最短周期性循環(huán)。
那么在日常的分析中，我們可以簡單計算一個周期內(nèi)，每日新增用戶和活躍用戶的關(guān)系比例，看一個長期趨勢，一定程度上反映了目前核心用戶的規(guī)模增長情況。
其實DAU可以認為是之前不同時間點的DNU組成的，在這種邏輯下，我們可以很快的發(fā)現(xiàn)目前我們游戲的活躍用戶群的狀態(tài)構(gòu)成。
比如，如果都是大量的7日之前的用戶，不斷的保持活躍，那么意味著該游戲的粘性還是保持在很客觀的水平上。一旦游戲不再曝光在用戶面前，那就意味著，游戲可能被啟動的概率大大降低。
02
洞悉產(chǎn)品真實運營情況；
一款產(chǎn)品有長期使用的忠實用戶，也有流失用戶。有用戶回來繼續(xù)使用，也有用戶不喜歡產(chǎn)品。
用戶活躍可以簡化為一個最簡單的公式：
新增用戶的數(shù)量要大于流失用戶的增加量。
類似著名的數(shù)學(xué)題“水池進入出水”，一邊往水池灌水，水池另一邊也會漏水，如果漏水速度太大，那么水池就干了。
一款產(chǎn)品可能因為市場競爭、拉新乏力導(dǎo)致新增用戶數(shù)下降，也可能因為產(chǎn)品改動，運營策略失誤造成后續(xù)流失用戶變多。
我們將活躍用戶和不活躍用戶可以拆分出來，按照日、周、月維度制作圖表，監(jiān)控活躍數(shù)據(jù)的變化。通過這張圖表，我們可以直觀看出：
每天有多少活躍用戶變得不活躍？有多少忠誠用戶變得不活躍？又有多少流失用戶被我們喚回來等。
有了數(shù)據(jù)作支撐，我們應(yīng)該聚焦精力到怎么去應(yīng)用在運營和業(yè)務(wù)上。
用戶的流失、產(chǎn)品的粘性等等都可以通過對DAU不同角度的解析獲得相應(yīng)的信息，這點也是要和其他數(shù)據(jù)結(jié)合來分析的。
比如次日留存率，用戶流失率、啟動次數(shù)、登錄時長分布等數(shù)據(jù)；某一段時間回流用戶增加，是產(chǎn)品更新，市場推廣，還是活動營銷？本周，變成不活躍的用戶比以前多，要不要做一次用戶訪談看下原因？活躍的用戶用push營銷，流失的用戶用短信營銷，這是不是一個好方法？
再比如找出來DAU中的虛假用戶，例如1-3s用戶非常多，那么在正常的網(wǎng)絡(luò)和設(shè)計情況下，這種數(shù)據(jù)就可能是很多假用戶造成的，也就是作弊行為。
再比如我們還可以區(qū)分推廣和非推廣時期的用戶增長對DAU的影響，比如自然增長時期的新增用戶對DAU的影響，判斷DAU的質(zhì)量，渠道的質(zhì)量；或者推廣時期的新增用戶對DAU的影響情況分析。
也可以結(jié)合用戶的登錄習(xí)慣，比如登錄次數(shù)，登錄天數(shù)等等數(shù)據(jù)進行忠誠活躍用戶的閾值確定，以此來保證DAU的質(zhì)量。
其實在DAU的背后，隱藏的問題和分析的要素很多，這個也是需要結(jié)合自己的業(yè)務(wù)需要來進行的，具體的問題，還要結(jié)合具體需求進行分析。
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