文章針對“日活激增”“產品每日打開頻率增加”“內容評論量增加”“人均瀏覽帖子數量增加”四個常見的數據變化，闡述由於數據上漲而帶來的常見誤區，希望對您有所啟發。
隨著互聯網的快速發展，具有產品自活躍能力高、用戶粘性強等優勢的UGC軟件，也在如火如荼的發展，目前井噴式的發展，讓市場進入紅海階段，想要在眾多同質化嚴重的軟件中脫穎而出，運營的作用愈發明顯。
今天讓我們來看下在運營UGC產品時，容易出現的幾大常見誤區，一些軟件看似各項數據蓬勃發展最終卻因陷入數據的誤區盲目樂觀，最終曇花一現，本文希望或多或少的幫助各位少踩雷。
一、日活激增
日活這一核心數據，時時刻刻牽動著運營人的心，日活的增加當然是每個人都希望看到的，但如果某一段時間日活突然暴漲，那就一定要小心了，因為每一項數據的大幅變化，其背後一定有變化原因，可能是因為某一熱點事件的帶動（例如百萬答題玩法的帶動），也有可能是用戶群體的迴歸（超級課程表這種用戶群體身份明確的產品，在開學季這一時間節點出現日活暴增）。
日活的激增不一定是一件絕對意義上的好事，可能原因如下幾點：
（1）功能無法滿足
如果是運營時間不長的產品，產品的完善度不夠，產品功能還停留在滿足用戶的基礎需求層面，無法滿足大量用戶的各種需求，大量非種子用戶的進入，可能會要求很多功能的增加，一方面無法留住這批新用戶，另一方面打亂產品本身的計劃。
（2）社區氛圍被打亂
社區例如早期的知乎，社區內的氛圍基本圍繞“互聯網”“創業”等高端話題內容，如果此時任由大量用戶進入，發佈或回答與互聯網無關的內容，會衝散知乎的精英氛圍與沉澱的精品內容，達到適得其反的目的。
（3）用戶生態體系不完善
用戶懷著一種好奇的心情進入社區，發現沒有足夠豐富與優秀的內容供自己瀏覽，同時社區內用戶也沒有緊密聯繫，自己在此處的存在感很低，不清楚該做什麼。由於大量新用戶進入，讓產品很難針對這批用戶建立完整的用戶生態體系，最終新用戶來的快走得也快。
而對於無法找到日活激增原因的公司，打擊則更為嚴重，如同一顆隱藏的糖衣炸彈，讓躺在蛋糕上的社區隨時有崩盤危險。
中小公司在面對這種情況時，一定要及時找到激增原因，同時要想辦法提高留存，將這批用戶留住，如果新用戶群體與自己產品的核心用戶差別太大，建議對於新用戶進行一定取捨。
二、產品每日打開頻率增加
產品每日打開頻率越高，代表用戶每天打開產品的次數越多，根據app用戶的生命週期來分析，用戶從安裝、下載、使用到卸載一款app應用，大概會經歷4個階段：忠誠、活躍、消極、怠惰。如下圖所示：
將打開頻次這一數據與產品類型緊密結合，能夠看出用戶群體的行為變化，甚至是心理變化。
因此打開頻率基本反映用戶與產品之間的關係，但此處要結合一個最主要的點來看這個問題：產品類型。
正所謂數據尤如雙刃劍一樣，沒有絕對的好也沒有絕對的壞，數據的變化體現了用戶群體的變化，此處我們以社交軟件為例。
產品類型決定用戶每天打開頻率處在哪一範圍合適，例如陌生人社交的軟件“探探”“陌陌”，在某一時間段內，產品每日打開頻率增加，可能代表產品使用頻次高、利用率高，但也可能代表用戶在產品內無法找到有意思的內容，無法長時間停留這就背離了初衷。
UGC類產品也是如此，頻繁的打開可能是因為UGC內容不夠豐富，或者推薦的內容不夠迎合用戶喜好，也有可能是用戶在社區內的歸屬感不夠，讓用戶頻繁在社區中游走。
三、內容評論量增加
內容評論通常是各位媒體人、內容運營人非常關注的點，通常認為評論量越多內容越優秀，但實則不然，這裡對於內容評論量有一個普遍誤區：
內容評論量實際上僅代表用戶對內容的關注程度內容評論量/內容瀏覽的UV=用戶對內容的關注程度
內容評論中包含正面、負面、建議性等多種方面，單純看評論數量而忽視評論內容，會盲目樂觀內容質量，舉例來說：
如果產品中的某篇UGC精品內容，存在較大的邏輯漏洞，其他用戶看到後進行大量抨擊，此時負面評論的大量增多，會導致評論量大量增加。
或者某個UGC的精品內容，因為其本身爭議性比較大，主觀程度比較高的內容，也會讓評論增加，此時需要注意評論量是由內容本身帶來，還是產品帶來的。
歸根結底，在內容評論量增加時，我們首先要看內容評論中褒貶意見的佔比，其次需要看內容評論增加，是由於內容本身所帶來，還是受產品整體影響。
四、人均瀏覽帖子數量增加
人均瀏覽帖子數量顧名思義，代表每名用戶每天平均看多少篇內容，數量越多代表用戶在軟件中瀏覽的數量越多，但人均瀏覽帖子數量越來越多真的是好事麼？
個人認為不一定，因為單純看人均瀏覽帖子的數量，主要有以下幾種成因：
- 帖子內容質量上升，優質內容增加，用戶興趣增加。
- 內容推薦更加完善，用戶找到更多自己喜歡的內容。
- 不符合用戶需求的內容增加，用戶在頻繁尋找適合自己的內容，走馬觀花式的瀏覽。
那麼我們如何確定呢，此時我們應該與用戶在產品的停留時間和內容長度結合：
首先應該確認每篇內容的大致瀏覽時間，假設在一個UGC社區中，每篇內容的篇幅在1000字左右，用戶平均看完一篇內容的時間為5分鐘；然後我們找到已知的用戶在產品的停留時間，假設為30分鐘，就可以確定出，理論上每名用戶每天平均會看6篇內容。
這時將實際人均瀏覽帖子數量與理論人均瀏覽帖子數量對比。由於產品停留時間不變：
- 如果實際瀏覽帖子數>正常瀏覽帖子數，則說明每名用戶在內容上的瀏覽並未達到5分鐘，用戶在瀏覽內容中途退出，選擇瀏覽其他內容，說明內容質量下降或推薦不符合用戶喜好。
- 如果實際瀏覽帖子數，則說明每名用戶在內容上的瀏覽超過5分鐘，用戶在瀏覽每篇內容的時間增加，說明用戶對於內容的關注程度更高，或者內容晦澀難懂，讓用戶理解成本增加。
五、總結
UGC類產品依賴於用戶的產出與黏性，大家在產品數據發生變化時，無論是數據激增還是暴跌，都不要太過樂觀或悲觀，迅速找到數據變化的原因，並找到應對方法，才能以不變應萬變。
有任何疑問歡迎各位在下方評論區探討，祝願大家工作順利！
題圖來自 Unsplash，基於 CC0 協議
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