UGC产品数据变化的四大误区

从零开始学运营,10年经验运营总监亲授,2天线下集训+1年在线学习,做个有竞争力的运营人。了解详情

文章针对“日活激增”“产品每日打开频率增加”“内容评论量增加”“人均浏览帖子数量增加”四个常见的数据变化,阐述由于数据上涨而带来的常见误区,希望对您有所启发。

随着互联网的快速发展,具有产品自活跃能力高、用户粘性强等优势的UGC软件,也在如火如荼的发展,目前井喷式的发展,让市场进入红海阶段,想要在众多同质化严重的软件中脱颖而出,运营的作用愈发明显。

今天让我们来看下在运营UGC产品时,容易出现的几大常见误区,一些软件看似各项数据蓬勃发展最终却因陷入数据的误区盲目乐观,最终昙花一现,本文希望或多或少的帮助各位少踩雷。

一、日活激增

日活这一核心数据,时时刻刻牵动着运营人的心,日活的增加当然是每个人都希望看到的,但如果某一段时间日活突然暴涨,那就一定要小心了,因为每一项数据的大幅变化,其背后一定有变化原因,可能是因为某一热点事件的带动(例如百万答题玩法的带动),也有可能是用户群体的回归(超级课程表这种用户群体身份明确的产品,在开学季这一时间节点出现日活暴增)。

日活的激增不一定是一件绝对意义上的好事,可能原因如下几点:

(1)功能无法满足

如果是运营时间不长的产品,产品的完善度不够,产品功能还停留在满足用户的基础需求层面,无法满足大量用户的各种需求,大量非种子用户的进入,可能会要求很多功能的增加,一方面无法留住这批新用户,另一方面打乱产品本身的计划。

(2)社区氛围被打乱

社区例如早期的知乎,社区内的氛围基本围绕“互联网”“创业”等高端话题内容,如果此时任由大量用户进入,发布或回答与互联网无关的内容,会冲散知乎的精英氛围与沉淀的精品内容,达到适得其反的目的。

(3)用户生态体系不完善

用户怀着一种好奇的心情进入社区,发现没有足够丰富与优秀的内容供自己浏览,同时社区内用户也没有紧密联系,自己在此处的存在感很低,不清楚该做什么。由于大量新用户进入,让产品很难针对这批用户建立完整的用户生态体系,最终新用户来的快走得也快。

而对于无法找到日活激增原因的公司,打击则更为严重,如同一颗隐藏的糖衣炸弹,让躺在蛋糕上的社区随时有崩盘危险。

中小公司在面对这种情况时,一定要及时找到激增原因,同时要想办法提高留存,将这批用户留住,如果新用户群体与自己产品的核心用户差别太大,建议对于新用户进行一定取舍。

二、产品每日打开频率增加

产品每日打开频率越高,代表用户每天打开产品的次数越多,根据app用户的生命周期来分析,用户从安装、下载、使用到卸载一款app应用,大概会经历4个阶段:忠诚、活跃、消极、怠惰。如下图所示:

将打开频次这一数据与产品类型紧密结合,能够看出用户群体的行为变化,甚至是心理变化。

因此打开频率基本反映用户与产品之间的关系,但此处要结合一个最主要的点来看这个问题:产品类型。

正所谓数据尤如双刃剑一样,没有绝对的好也没有绝对的坏,数据的变化体现了用户群体的变化,此处我们以社交软件为例。

产品类型决定用户每天打开频率处在哪一范围合适,例如陌生人社交的软件“探探”“陌陌”,在某一时间段内,产品每日打开频率增加,可能代表产品使用频次高、利用率高,但也可能代表用户在产品内无法找到有意思的内容,无法长时间停留这就背离了初衷。

UGC类产品也是如此,频繁的打开可能是因为UGC内容不够丰富,或者推荐的内容不够迎合用户喜好,也有可能是用户在社区内的归属感不够,让用户频繁在社区中游走。

三、内容评论量增加

内容评论通常是各位媒体人、内容运营人非常关注的点,通常认为评论量越多内容越优秀,但实则不然,这里对于内容评论量有一个普遍误区:内容评论量实际上仅代表用户对内容的关注程度

内容评论量/内容浏览的UV=用户对内容的关注程度

内容评论中包含正面、负面、建议性等多种方面,单纯看评论数量而忽视评论内容,会盲目乐观内容质量,举例来说:

如果产品中的某篇UGC精品内容,存在较大的逻辑漏洞,其他用户看到后进行大量抨击,此时负面评论的大量增多,会导致评论量大量增加。

或者某个UGC的精品内容,因为其本身争议性比较大,主观程度比较高的内容,也会让评论增加,此时需要注意评论量是由内容本身带来,还是产品带来的。

归根结底,在内容评论量增加时,我们首先要看内容评论中褒贬意见的占比,其次需要看内容评论增加,是由于内容本身所带来,还是受产品整体影响。

四、人均浏览帖子数量增加

人均浏览帖子数量顾名思义,代表每名用户每天平均看多少篇内容,数量越多代表用户在软件中浏览的数量越多,但人均浏览帖子数量越来越多真的是好事么?

个人认为不一定,因为单纯看人均浏览帖子的数量,主要有以下几种成因:

  1. 帖子内容质量上升,优质内容增加,用户兴趣增加。
  2. 内容推荐更加完善,用户找到更多自己喜欢的内容。
  3. 不符合用户需求的内容增加,用户在频繁寻找适合自己的内容,走马观花式的浏览。

那么我们如何确定呢,此时我们应该与用户在产品的停留时间和内容长度结合

首先应该确认每篇内容的大致浏览时间,假设在一个UGC社区中,每篇内容的篇幅在1000字左右,用户平均看完一篇内容的时间为5分钟;然后我们找到已知的用户在产品的停留时间,假设为30分钟,就可以确定出,理论上每名用户每天平均会看6篇内容。

这时将实际人均浏览帖子数量与理论人均浏览帖子数量对比。由于产品停留时间不变:

  • 如果实际浏览帖子数>正常浏览帖子数,则说明每名用户在内容上的浏览并未达到5分钟,用户在浏览内容中途退出,选择浏览其他内容,说明内容质量下降或推荐不符合用户喜好。
  • 如果实际浏览帖子数<正常浏览帖子数,则说明每名用户在内容上的浏览超过5分钟,用户在浏览每篇内容的时间增加,说明用户对于内容的关注程度更高,或者内容晦涩难懂,让用户理解成本增加。

五、总结

UGC类产品依赖于用户的产出与黏性,大家在产品数据发生变化时,无论是数据激增还是暴跌,都不要太过乐观或悲观,迅速找到数据变化的原因,并找到应对方法,才能以不变应万变。

有任何疑问欢迎各位在下方评论区探讨,祝愿大家工作顺利!

 

本文由 @阿润 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

赞赏是对原创者的最大认可
5人打赏
评论
欢迎留言交流
  1. 寫的太好了

    回复