近日，在国内聚焦企业产品岗位的知识服务社区【人人都是产品经理】上，一则关于“APP最近用户登录率突然降低很多，将从哪些方面进行分析？”的提问持续发酵，发布一周时间，围观人数已经突破10000。
用户【可乐三块冰】在回复中给出了自己的看法——分析可以从包括五个维度展开：数据统计口径是否一致、登录流程是否通畅、外部因素是否变化（与去年/前年同期相比）、内部因素是否调整（产品功能是否更新，是否会影响用户登陆体验）、竞品分析有无异常。
其中，在【内部因素是否调整】维度上，该用户提到可以使用A/B测试进行包括新功能上线差异、登陆提示信息位置差异等在内的系列验证实验。
用户登录率，指APP日活用户处于登陆状态的用户比例，是目前市场上绝大多数APP产品都会关注的数据。
通常情况下，APP的登陆率越高，就表示有更多用户愿意在APP内进行更多操作，可以反馈出用户对APP的粘性更高。因此，如何进一步提升登陆率，是APP们都在探索的事情。
如果APP近期的用户登陆率突然降低，在排除数据口径或APP故障的前提下，着眼于APP内部因素开展“自查”，是较为常规的操作，如【可乐三块冰】提到的通过A/B测试对包括新功能、登陆位置等在内的变更点（登陆率下降前VS登陆率下降后）进行实验验证；但在此之前，其实还可以追加一个用户行为分析步骤，进一步定位问题点。
火山引擎数智平台VeDI推出的增长分析DataFinder和A/B测试DataTester产品组合，可以很好适配APP洞察登陆率异常场景下的异常点定位和策略优化需求。
首先，APP可以通过DataFinder实时洞察用户在APP内的全链路生命旅程，以此定位哪些环节最容易出现用户流失——以资讯类APP为例，当用户进入APP后即使不完成用户登陆动作，也能够正常浏览资讯内容，但当用户想要对资讯进行评论点赞时，就需要授权登陆才可以进行下一步动作。
运用DataFinder，管理APP的运营/产品就可以知晓用户是否愿意在评论点赞环节进行登陆动作，如果愿意进行点赞评论操作的用户很多，但跳转至登陆授权操作后，能够成功点赞评论的用户却很少，甚至出现大量用户跳出APP的情况，这就说明在这个环节愿意进行登陆的用户数很少，这对资讯类APP来说既不能提高用户登陆率，甚至会导致用户流失的后果，因此在这个环节设置用户登陆跳转并不是一个好选择。
那么，用户登陆应该设置在什么环节最合适呢？
这时候就可以运用DataTester进行AB测试——比如，把原有的点赞评论环节设置为A组，将用户进入APP首页第一屏环节作为B组，在其他因素不变的情况下，圈定等量用户开启实验。
通过实验，APP运营或者产品岗位的人员就可以通过数据清晰地看出，哪一个环节设置的用户登陆界面能够带来更高转化，以此做出最优判断，并将最优解用于APP的下一次迭代更新，进行全量开放，拉升用户登陆率。
除了APP用户登陆场景，过去一年，火山引擎数智平台已面向企业级市场推出DataFinder、DataTester等在内的覆盖企业数据全生命周期的产品矩阵，可涵盖包括用户拉新、精准营销、新品创新等多个企业业务场景和底层数据建设，让企业的数据生产、数据消费和业务发展，形成数据飞轮，实现正向循环。
据了解，数据飞轮是字节跳动在数据驱动理念下沉淀的经验模式，能够帮助企业转动盘活数字化实践价值，实现降本增效。
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