DApp「AARRR」ユーザー運営戦略（前編）

ソース | PANews.io データ サポート | PeckShield、DAppTotal

現在の DApp 開発プロセスが直面している主な問題は、無人開発ではなく、DApp を長期間「稼働」させ、より良く「稼働」させるためにどのように運用するかです。

現在の DApp 開発プロセスが直面している主な問題は、無人開発ではなく、DApp を長期間「稼働」させ、より良く「稼働」させるためにどのように運用するかです。

DAppはインターネットプロダクトから生まれた新しいものであるため、運用モデルの形成にはインターネットプロダクトの運用の考え方を反映させる必要があります。 「AARRR」モデル、つまり「採用-活性化-維持-変革-紹介」の運用モデルは、インターネット製品の開発において徐々に成熟してきました。最後のパートでは、新規獲得、アクティベーション、保持という 3 つのリンクにおける DApp のパフォーマンスの観察に焦点を当てます。

PAData の見解: 1. ETH/EOS/TRON の 3 つの主要なパブリック チェーン上の DApps の平均生存率は約 32% です。 EOS/TRON 上の DApps の平均 16% が誤って繁栄しています。 2. 3 つのパブリック チェーンの中で、TRON は新しい DApp を引き付ける能力において 2 段階の差別化が小さいチェーンです。ユーザーはより均等に引きつけられます。平均して、各 DApp は毎日 45 人の新規ユーザーを引き付けます。取引所は新規ユーザーにとって最も魅力的です。 3. EOS は全体的な 1 日のアクティビティが最も高く、DApp あたりの 1 日の平均アクティビティは 1045 人を超えています。 Exchange とゲームのユーザーはよりアクティブになります。 4. ETH のユーザーの 60% 以上が DApp を月に 10 回未満しか使用していません。 EOS ユーザーの約 70% は月に 10 回以上使用しており、非常にアクティブなユーザーの 14% 以上は 100 回以上使用しています。 TRONユーザーの約8割は月に10回未満し​​か利用していませんが、ほとんどの人は1回しか利用していません。 5. EOS 上の DApps は 4 週間の平均保持率が最も高く、最初の週で平均 28.57%、4 週目で 12.12% に達しました。
DApp の新製品誘致能力は差別化されており、支配的な DApp は全体のレベルよりも低い

さまざまなパブリックチェーン上の新しい DApp の全体的なパフォーマンスから判断すると、EOS 上の DApp の平均新しさのパフォーマンスは ETH のそれに近く、DApp の新しさの機能の 2 レベルの差別化がより深刻です。これは、ユーザーがある程度の個々のプロジェクトに惹かれる可能性が高くなります。これはネガティブな側面からの可能性を示しており、3 つのパブリック チェーンの中で、影響力のある DApps は EOS と ETH に出現する可能性が高くなります。

DApp の種類を調査の次元として追加すると、3 つのパブリック チェーン上のさまざまな種類の DApp には、新規ユーザーを引き付ける能力に明らかな違いがあることがわかります。

平均して、ETH の金融 DApp は、毎日の新規追加数が最も多い DApp であり、ETH 全体のレベルよりも高くなります。ゲーム DApps の数が最も多く、DApps の 50% の 1 日平均新規ユーザー数はわずか 9.5 人で、これは金融および金融 DApps よりも低いだけでなく、取引所、ゲーム、その他の種類の DApps よりも低いです。 6位。ただし、ゲーム DApps は、多くのユーザーを引き付けるか、または非常に少ないユーザーを引き付けるかに大きく二極化しています。

EOS の DApp エコロジーでは、ゲームと取引所の新規追加 DApp の 1 日平均数が比較的集中しており、新規 DApp の 1 日平均 (中央値) 数は全体のレベルよりもはるかに高くなります。 EOS エコシステムの主要なタイプであるゲーム DApp の 1 日あたりの平均新規参入者数は、EOS 上の DApp エコシステム全体のレベルよりも低いです。 ETHと同様に、EOSエコシステムも主要なDAppsの内部能力において深刻な差別化を経験しています。

TRONでは、取引所とゲームDAppsの1日の平均新規ユーザー数はTRON上のDAppエコシステム全体のレベルよりも高く、一方、支配的な高リスクDAppsは全体のレベルよりも低いです。ゲーム DApps は、すべての種類の DApps の中で新規ユーザーを獲得する能力が最も悪い種類の DApps であり、TRON 上のほとんどのゲームは一部を除いて「瀕死」になっています。

個々の DApp が全体の DAU を押し上げると、3 種類のユーザー アクティブ構造が現れる

3 つのパブリック チェーンの最も人気のある 50 の DApps の 4 月の日次平均アクティビティ データから判断すると、全体の平均日次アクティビティが最も高いのは EOS で、次いで TRON です。一方で、ETH 上の DApps の 50% 以上の 1 日の平均アクティビティはわずか 87 人であり、これは 3 つの DApp エコシステムの中で最もアクティブなユーザーが少ないパブリック チェーンです。 3 つのパブリック チェーンにおける DApp の活動が二極化しているということは、DApp エコロジーの現在の繁栄が共通の繁栄ではなく、個々の DApp の繁栄が放射効果を形成していないことを意味します。

DApp の種類はユーザーのアクティビティに影響を与えますが、その影響はより明白です。 3 つの DApp エコシステムの中で、それぞれの主要な DApp は最もアクティブなタイプではありません。この固定観念を覆すのは、ETH ではゲームおよび取引所の DApp が主流のゲーム DApp を上回っていること、EOS では他のゲーム DApp が主流のゲーム DApp を上回っていること、TRON では取引所が主流の高リスク DApp よりも優れたパフォーマンスを示しているということです。ただし、主要な DApps として、ETH ゲームと EOS ギャンブル DApps の全体的なパフォーマンスは他のカテゴリーよりも健全であり、これは主に、毎日の平均新規ユーザー数と平均ユーザー数の分布に中間的な欠陥がないという事実に反映されています。 2 種類の DApps の毎日のアクティブ ユーザーの数は、深刻な規模の差別化現象です。

ユーザーのアクティブ時間に応じて、各パブリック チェーン DApp のユーザー アクティブ構造図を生成できます。ユーザーが月にDAppを利用する回数に応じて、ユーザーは「1回しか使用しない」極めて非アクティブなユーザー、「1～10回使用する」非アクティブなユーザー、「10～100回使用する」アクティブなユーザー、そして「100人以上のハイパーアクティブなユーザーを使用する」。全ユーザーに対するこれら 4 種類のユーザーの割合 (下図では下から上に積み上げられています) がアクティブ ユーザー構造を構成します。

今年1月から4月までのユーザーアクティブ構造図から判断すると、ETHのDAppユーザー生態は、底部に安定した細長い円錐構造を示しています。これは、ユーザーが比較的安定していて成熟しているにもかかわらず、ETHのDAppにはこれらを統合する能力が欠けていることを意味します。ユーザーをディープ ユーザーに変換します。 EOS のアクティブ ユーザー構造は、「中央が大きく、両端が小さい」というパターンを示しています。これは、EOS DApps が新規ユーザーの獲得にさらに注意を払う必要があることを意味します。 TRON のユーザー構造は「ピラミッド」スタイルを示しており、TRON 上の DApps には新規ユーザーをアクティブ化する効果的な手段が欠けていることがわかります。

ETHとTRONにとって3週目の維持が重要かどうか、維持率は新規人数とは関係ありません

リテンションとは、ユーザーが一定期間内に特定のDAppを使用し、一定期間後にそのDAppを再度使用する行動を指します。維持率とは、総ユーザー数に対する維持されたユーザーの割合を指します。

ETH、EOS、TRON の 3 つのパブリック チェーンを主な分類要素として取り上げ、4 月の最も人気のある 50 の DApps (4 月の 1 日平均 DAU が最も高かった) の 4 週間維持率を観察すると、DApps はEOS は 4 週間の平均です。維持率が最も高いのは、現時点で最もユーザーの定着率が高いエコロジーです。

全体として、3 つのパブリック チェーンにおける DApp ユーザーの維持率は時間の経過とともに低下しています。ただし、各期間における各パブリック チェーンの保持率の変化は異なるため、ユーザーの行動のスティッキー パフォーマンスも異なります。 3つのパブリックチェーンにおけるDAppユーザーのリテンション行動を抽象的にまとめると、EOSはスラッシュに近く、ETHは鈍角の2辺に、TRONは「はしご」に近いと考えられます。

EOSの場合、2週目でリテンション率が最も大きく低下するため、DApp開発者はこの時点で注意が必要です。 ETHとTRONは3週目の維持率がターニングポイント ETHの3週目の維持率上昇は全体の維持率の上昇に直結する TRONの3週目の維持率上昇が重要になる可能性がある4週目の損失を遅らせる効果。

DApp タイプはユーザーの行動の粘着性に影響を与えます。興味深いことに、パブリック チェーン DApp のユーザー行動の粘着性の分析は、ユーザー アクティビティの分析における観点を再びサポートしています。つまり、主流の DApp タイプは、ユーザーの優先的な方向性を表していません。ユーザーの行動。例えば、EOSエコシステムの主流であるゲーム用DAppsは、ユーザーアクティビティやユーザーの粘着性の点で最高とは言えず、逆にゲームなどはユーザーの粘着性が優れたDAppタイプです。 ETHの金融および金融DAppのユーザー粘着性はより優れています。 TRON で主流の高リスク DApps は、最も粘着性の高いものではありません。

また、新規ユーザーの数と維持率には統計的な相関関係がないことにも注目してください。つまり、新規ユーザーが増えれば増えるほど、より多くのユーザーが維持されることになります。これは、既存ユーザーが限られている現状では、インクリメンタル市場を潰すことは成長を達成するための手段に過ぎず、最適な方法ではない可能性があることを意味します。さらなる成長のために株式市場を保持することは、成長するためのより効率的な方法である可能性があります。