製品運営では、製品の 1 日あたりのアクティブユーザー数 (DAU) をどのように推定しますか?

この間、次のような質問がよく聞かれます。

現在のプロモーションと維持に基づいて、将来達成できる 1 日あたりのアクティブユーザーの最大数はどれくらいでしょうか?
3 か月以内に計画した毎日のアクティブユーザー数に到達するには、毎日のプロモーションを減らす必要がありますか?
プロモーションと収益が正当化される（ROI がプラスになる）までに、特定の国で製品がどの程度の保持率を達成する必要があるか。

実際、これらの質問は本質的に 1 つの質問に答えるものです。つまり、「製品の 1 日のアクティビティをどのように推定するか」ということです。

この問題には多くの解決策があるはずです。ここでは、次のように要約されるシンプルなアイデアを紹介します。

毎日のアクティブユーザーは、製品の反復、運用活動、プロモーションの変更など、さまざまな要因の影響を受けます。もちろん、これらの要因の中には影響が小さいものもあれば、現時点では予測できないものもあります。したがって、予測プロセスでは、影響がほとんどないいくつかの要素を排除し、計算可能な状態に簡素化することができます。 (計算可能なレベルまで単純化するこのプロセスは、実際には数学的モデリングと呼ばれます。)

したがって、計算するために、まず日常活動の簡単な数学モデルを構築します。

日常活動の数学的モデルを構築する

毎日のアクティブユーザーに影響を与える要素の中で、最も重要な 2 つは、毎日追加される新規ユーザーの数と新規ユーザーの維持率です。

ある日の 1 日のアクティブユーザー数は、その日の新規ユーザー数、前日の翌日に保持された新規ユーザー数、一昨日の 2 日目に保持された新規ユーザー数の合計と見なすことができます...

同様に、デイリーアクティブユーザー数は、「その日の新規ユーザー数と、前日の各新規ユーザー数からその日に維持されたユーザー数の合計」と考えることができます。これに基づいて、デイリーアクティブユーザー数を表す非常に簡単な式を使用できます。

DAU(n)=A(n)+A(n-1)R(1)+A(n-2)R(2)+… …+A(1)R(n-1)

このうち、DAU(n)はn日目の1日あたりのアクティブユーザー数、A(n)はn日目の新規ユーザー数、R(n-1)はn-1日目以降の新規ユーザーの維持率です。 1 日あたりの新規ユーザー数が固定値 A であると仮定すると、式は次のように簡略化されます。

DAU(n)=A(1+R(1)+R(2)+… …+R(n-1))

上記の式は、日常活動の単純な数学モデルとして考えることができます。このモデルから、新しく追加された A は比較的確実な値であり、他の部分は次のようになります。

1+R(1)+R(2)+… …+R(n-1)

保持される金額を決定するのは少し難しいです。保持率を推定するには、次の方法を使用できます。

保持率を推定する方法

継続率は、製品の最も重要な指標です。次の図は、製品の継続率減衰曲線です。

1～30日間の保持率減衰曲線

図から、保持率減衰曲線はべき乗関数曲線と非常に似ていることがわかります。実際、業界のほとんどの製品の保持率減衰曲線は、基本的にべき乗関数曲線に準拠しています。

これに基づいて、べき乗関数を使用して保持率の減衰曲線を近似し、日常活動モデルに必要な保持の合計をスムーズに推定することができます。

通常、製品の保持率を見積もる前に、何らかの事前データの基礎が必要になります。製品がしばらくオンラインになっている場合は、履歴データを基礎として使用できます。製品がまだ発売されておらず、過去のデータがない場合、異なるタイプの製品の保持率と減衰率が異なるため、業界内の類似製品のおおよその保持データを予測の適合の参照として使用できます。

したがって、保持曲線のフィッティングでは、基本的に次の 2 つの状況が発生します。

数日間の保持率がわかったので、その後の保持率をどのように推定すればよいでしょうか?
具体的な日次リテンション数はわかりませんが、日次リテンション、週次リテンション、月次リテンションなどのリテンションデータのみがわかっており、各日のリテンション数を推定することは可能です。

これら 2 つの状況は本質的に同じ問題です。ここでは 2 番目の状況を例にとり、その操作方法を簡単に説明します。カーブフィッティングにはさまざまな方法があります。ここでは、Excel を使用して簡単なフィッティング計算を行う最も簡単な方法を紹介します。具体的な手順は次のとおりです。

ステップ1

次のように、製品の翌日保持率、7 日間保持率、30 日間保持率がわかっているとします。

一定日数商品を保管する

ステップ2

Excel で、対応する保持日数に応じて保持率を書き込み、散布図を描きます。

保持散布図

ステップ3

Excelグラフの上の散布点にトレンドラインを追加し、トレンドラインオプションでべき乗関数を選択し、べき乗関数の式を表示するように選択します。

散布点に基づくフィッティング曲線

結果として得られるべき乗関数は次のようになります。

y=0.4861*x^(-0.435)、ここでxは対応する日数、yは対応する日数の保持率です。

ステップ4

得られたべき乗関数式に基づいて、対応するすべての日の保持率を計算できます。

推定1日の活動量を計算する

得られたべき乗関数に基づいて、対応する保持率を計算した後、それを単純に合計して、毎日のアクティビティの式に組み込むことができます。

DAU(n)=A(1+R(1)+R(2)+… …+R(n-1))

このようにして、推定された 1 日あたりの新規ユーザー数を使用して、将来の n 日目の 1 日あたりのアクティブユーザーのレベルを取得できます。

要約と追記

上記の 1 日あたりのアクティブユーザーモデルを簡素化し、新規追加と維持が 1 日あたりのアクティブユーザーに与える影響のみを考慮すると (その他の影響も、新規追加と維持を通じて間接的に 1 日あたりのアクティブユーザーに影響を与えます)、将来の製品の 1 日あたりのアクティブユーザー規模を大まかに見積もることができます。

次に、毎日のアクティブユーザーの規模に基づいて、潜在的な収益、運用コスト、その他のデータを見積もることができます。上記の計算には必ず誤差があり、すべてのシナリオを満たすことはできませんが、全体的な考え方は参考として使用でき、ほとんどの関連する問題を解決できるはずです。

新規追加や保持などのデータを入力して、日々のアクティビティを直接推定する小さなプログラムを作成しました。計算方法はこの記事と同じです。

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著者: 南村暁福

出典：南村小富