DAU新解

写在回归之时

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抱歉，已经超过三年没有回到这里了。

浮躁，虚荣，一颗心没有落到地上，也没有好好总结一下本身。怀念最开始那个时候的状态，安静的作点事情，没有那么多关于管理，开会，PPT，甚至领略战略意图的繁琐。不是这些很差，而是有更重要的事情要组完成。Small is beautiful。愈来愈多的事情，愈来愈多的时间消费，失去了奋斗精神，失去了激情。我不相信这是由于人多了，一切就要随着变，我但愿传统不变。

我想去研究一点东西，作一点事情，一点能够一直作下去的事情，这几年，经历了不少的主题，战略，每个都没作踏实，但又幸亏走过来了，但是本身，带着伙伴，却变得有些缺乏狼性，缺乏信心，为何？也许是缺乏坚实的基础和底气。

我想踏实认真的作一件事，哪怕它失败了，至少我是完整的经历了。

我已经没了最开始的激情，多了不少的抱怨，痛苦，诉说本身种种没法释怀的事情，种种没法让人理解的事情，其实到头发现，没人会在乎，本身不去改变，什么也不会变化。

因此，如今须要给本身一个从新来过的机会。作好一件事。

之前作过游戏，作过金融，作过培训，作过广告，当下在作零售，事杂，但求今后刻开始，作好一件事。

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正文

这是回归这里来的第一篇文章，就从本身最熟悉的方向开始提及，今天要聊的是DAU。

这个指标已经不须要再去解释定义，从前几年开始，流行于整个互联网行业，也是投资者看中的重要维度，有了这个，等于拿到了船票。以前我也写过文章，从运营层面解读过，今天要说的，实际上是DAU的新解。

DAU的确是当下最直接的反馈用户规模的指标，而不是累计注册用户数，累计注册也就是Vanity Metrics，实际上没什么直接价值，但倒是能够反应你的数据资产状况的重要维度。下次咱们在具体聊。

DAU折射出来的问题有如下几点：

到目前为止，平均天天与你的业务有交互的人有多少；

到目前为止，天天你可以收集到数据资产有多少；

到目前为止，天天你可以触达的用户有多少；

到目前为止，有多少人仍旧对你有信心；

对于任何业务而言，当最终用户再也不登录或者访问你的平台时，意味着今后他再也不是活跃的一份子，而你丧失的不只仅是当初获取这样一个用户所花费的几十块钱，真正核心的是，今后丧失了数据资产，由于只要与你的业务产生交互，就意味着会产生数据，积累数据资产。而这些资产就是最重要的材料，来帮助你去转化用户和业务。

数据资产产生的前提是与你所提供的业务有交互过程，交易过程。DAU表明的价值之一，是当下你还能收集多少的有效数据，可以帮助你营销和运营。而同时，基于这些天天创造的资产，通过整合加工后，又可以去触达多少人，影响多少人，但这里会有疑问，为何不是累计注册用户表明你能触达多少人，从实际状况看，当用户丧失与业务之间的联系，理论上能够作到触达，然而，咱们其实已经不了解这我的了，由于从体验和决策路径上，这我的已经不在你控制的闭环体系内，除非你能经过其余的数据，捕捉到人的近期诉求，刚好你有很好的解决方案或者产品。

至于最后一点，信心，是由于若是你有100个用户注册，而今天仍旧有5个在使用或者交互，说明它们5个还对你有信心，或者至少没失望。

通俗地说，DAU将直接反应你如今拥有的数据资产状况，以及持续的收集能力。而这些则决定你的营销，运营是否会带动业务的突破。

有人说，今天我在企业营销时，我缺乏数据，不少人我没法基于数据进行建模，分析，挖掘价值，最典型的就是针对新用户，也就是那些刚刚选择你的业务，或者登录一次，从而离开了。当咱们意识到DAU背后的数据价值，咱们就知道了，咱们的一次短信，一次PUSH，一次campaign都是在某个层面促动用户来贡献更多的数据，进而不断的了解客户，提供优质服务。

换句话说，今天咱们有个误区，全部的营销，有的投放，全部的运营成本，最直接的反馈就是用户数和金钱价值，实际上，这其中还有数据价值。由于若是你理解了当你的营销进行时还带来海量数据时，你就能懂得，我会经过这些数据不断的了解用户，不断提供优质服务。

举个例子，咱们知道对于一个新客户进来后，咱们其实很难捕捉精准需求，可是咱们能够经过曾经的大量新用户的行为和特征，来测算出新用户适合的几个营销场景和营销机会。而这有赖于对曾经的新客户的数据分析挖掘，同时，对于一个新客户，还须要不断的使其参与平台或者业务互动，贡献更多的数据，寻找特征。

也就是说，对活跃客户或者新客户的持续活跃运营，固然基于数据的，则会不断使用户无限迫近于某个典型特征，从而进行有意义的营销。

好比对服装企业而言，10月份的季节，同一个品牌，一家开在上海，一家开在吉林，对两个新顾客，你的激活销售的策略彻底是不一样的，活动方法也是不一样的，而这能够经过天气数据来刺激消费群体，同时换取用户的有效活动行为，好比参与兴趣或者意向，最终会定制出来一些不一样的营销策略。

总的说DAU上升一个层次的理解，是在数据资产的维度，交互意味着带来更多的数据，更多的数据有助于推进数据的建模和分析，进而反向刺激客户，收集数据，促进转化。