DAU新解

寫在迴歸之時

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抱歉，已經超過三年沒有回到這裏了。

浮躁，虛榮，一顆心沒有落到地上，也沒有好好總結一下本身。懷念最開始那個時候的狀態，安靜的作點事情，沒有那麼多關於管理，開會，PPT，甚至領略戰略意圖的繁瑣。不是這些很差，而是有更重要的事情要組完成。Small is beautiful。愈來愈多的事情，愈來愈多的時間消費，失去了奮鬥精神，失去了激情。我不相信這是由於人多了，一切就要隨着變，我但願傳統不變。

我想去研究一點東西，作一點事情，一點能夠一直作下去的事情，這幾年，經歷了不少的主題，戰略，每個都沒作踏實，但又幸虧走過來了，但是本身，帶着夥伴，卻變得有些缺乏狼性，缺乏信心，爲何？也許是缺乏堅實的基礎和底氣。

我想踏實認真的作一件事，哪怕它失敗了，至少我是完整的經歷了。

我已經沒了最開始的激情，多了不少的抱怨，痛苦，訴說本身種種沒法釋懷的事情，種種沒法讓人理解的事情，其實到頭髮現，沒人會在乎，本身不去改變，什麼也不會變化。

因此，如今須要給本身一個從新來過的機會。作好一件事。

之前作過遊戲，作過金融，作過培訓，作過廣告，當下在作零售，事雜，但求今後刻開始，作好一件事。

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正文

這是迴歸這裏來的第一篇文章，就從本身最熟悉的方向開始提及，今天要聊的是DAU。

這個指標已經不須要再去解釋定義，從前幾年開始，流行於整個互聯網行業，也是投資者看中的重要維度，有了這個，等於拿到了船票。以前我也寫過文章，從運營層面解讀過，今天要說的，實際上是DAU的新解。

DAU的確是當下最直接的反饋用戶規模的指標，而不是累計註冊用戶數，累計註冊也就是Vanity Metrics，實際上沒什麼直接價值，但倒是能夠反應你的數據資產狀況的重要維度。下次咱們在具體聊。

DAU折射出來的問題有如下幾點：

到目前爲止，平均天天與你的業務有交互的人有多少；

到目前爲止，天天你可以收集到數據資產有多少；

到目前爲止，天天你可以觸達的用戶有多少；

到目前爲止，有多少人仍舊對你有信心；

對於任何業務而言，當最終用戶再也不登錄或者訪問你的平臺時，意味着今後他再也不是活躍的一份子，而你喪失的不只僅是當初獲取這樣一個用戶所花費的幾十塊錢，真正核心的是，今後喪失了數據資產，由於只要與你的業務產生交互，就意味着會產生數據，積累數據資產。而這些資產就是最重要的材料，來幫助你去轉化用戶和業務。

數據資產產生的前提是與你所提供的業務有交互過程，交易過程。DAU表明的價值之一，是當下你還能收集多少的有效數據，可以幫助你營銷和運營。而同時，基於這些天天創造的資產，通過整合加工後，又可以去觸達多少人，影響多少人，但這裏會有疑問，爲何不是累計註冊用戶表明你能觸達多少人，從實際狀況看，當用戶喪失與業務之間的聯繫，理論上能夠作到觸達，然而，咱們其實已經不瞭解這我的了，由於從體驗和決策路徑上，這我的已經不在你控制的閉環體系內，除非你能經過其餘的數據，捕捉到人的近期訴求，剛好你有很好的解決方案或者產品。

至於最後一點，信心，是由於若是你有100個用戶註冊，而今天仍舊有5個在使用或者交互，說明它們5個還對你有信心，或者至少沒失望。

通俗地說，DAU將直接反應你如今擁有的數據資產狀況，以及持續的收集能力。而這些則決定你的營銷，運營是否會帶動業務的突破。

有人說，今天我在企業營銷時，我缺乏數據，不少人我沒法基於數據進行建模，分析，挖掘價值，最典型的就是針對新用戶，也就是那些剛剛選擇你的業務，或者登錄一次，從而離開了。當咱們意識到DAU背後的數據價值，咱們就知道了，咱們的一次短信，一次PUSH，一次campaign都是在某個層面促動用戶來貢獻更多的數據，進而不斷的瞭解客戶，提供優質服務。

換句話說，今天咱們有個誤區，全部的營銷，有的投放，全部的運營成本，最直接的反饋就是用戶數和金錢價值，實際上，這其中還有數據價值。由於若是你理解了當你的營銷進行時還帶來海量數據時，你就能懂得，我會經過這些數據不斷的瞭解用戶，不斷提供優質服務。

舉個例子，咱們知道對於一個新客戶進來後，咱們其實很難捕捉精準需求，可是咱們能夠經過曾經的大量新用戶的行爲和特徵，來測算出新用戶適合的幾個營銷場景和營銷機會。而這有賴於對曾經的新客戶的數據分析挖掘，同時，對於一個新客戶，還須要不斷的使其參與平臺或者業務互動，貢獻更多的數據，尋找特徵。

也就是說，對活躍客戶或者新客戶的持續活躍運營，固然基於數據的，則會不斷使用戶無限迫近於某個典型特徵，從而進行有意義的營銷。

好比對服裝企業而言，10月份的季節，同一個品牌，一家開在上海，一家開在吉林，對兩個新顧客，你的激活銷售的策略徹底是不一樣的，活動方法也是不一樣的，而這能夠經過天氣數據來刺激消費羣體，同時換取用戶的有效活動行爲，好比參與興趣或者意向，最終會定製出來一些不一樣的營銷策略。

總的說DAU上升一個層次的理解，是在數據資產的維度，交互意味着帶來更多的數據，更多的數據有助於推進數據的建模和分析，進而反向刺激客戶，收集數據，促進轉化。