活跃用户数据解析 挖掘更深层的用户行为

沙漠风
沙漠风

发布于 2016-11-09 15:18

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  对一家互联网公司来说,如果没有设置单独的数据运营岗,那么用户运营是和数据最贴近,也必须是最了解用户的。

  用户运营核心的方法论就三个:拉新,促活和留存。拉新可以作为渠道推广单独讨论,而促活和留存则相辅相成。

  非运营岗,或者其他类型的运营,通常只会注重一个活跃数据的果,而不会注意活跃数据的因。我们在这里就抽丝剥茧,教大家比较快速地了解活跃体系。






  互联网公司对活跃用户的定义大同小异,主要以用户打开APP一次记为一个活跃用户。

  按此基础可以在时间维度引申出周活跃用户,月活跃用户。即在一个自然周内打开一次APP,则本周为周活跃用户。月活跃用户同理。

  产品专注的市场领域不同,活跃用户数天差地别。一款小众的垂直领域产品和泛社交类产品,单纯看活跃用户数,你很难界定它们好坏。

  好的数据指标,都应该是比例或比率。

  我们设定一个新指标,活跃率:某一时间段内活跃用户在总用户量的占比。

  按照时间维度引申,有日活跃率DAU,周活跃率WAU,月活跃率等MAU。

  例:月活跃,本月活跃用户在截止月末的总注册用户中占比。

  一般而言:活跃用户数,看的是产品的市场体量。活跃率,看的是产品的健康度。

  实际得承认,不同产品,用户需求(高频或低频)不同,活跃率也有差异。用户运营更多的职责是监控活跃率的变化,并且提升它。

  产品进入稳定期后,有了一定用户规模,新增活跃一般对活跃数据就不会有大的影响了。那么以新老用户区分活跃统计就够了?我们简单定义三个场景:

  用户A下载产品后,把玩了一段时间,发现这是他想要的功能,爱不释手,成为发烧用户;

  用户B下载产品后,看了几眼就不再使用。产品2。0发布后,觉得有个新特性不错,于是回来继续使用,逐渐成为活跃份子;

  用户C从网上看到随便下载的,用了产品觉得一般,吐槽几句并且卸载,不再使用;

  用户包含各种类型,反应了不同群体的特征和想法。在使用整个产品的周期中,我们应定义更全面的指标:

  流失用户:有一段时间没有再打开产品,那么我们就视为流失用户,根据产品的属性,可以按30天,60天,90天等划分。

  不活跃用户:有一段时间没有打开产品,为了和流失区分开来,需要选择无交集的时间范围。比如流失用户是60天以上没打开产品,那么不活跃则是0~60天没打开。

  回流用户:有一段时间没用产品,之后突然回来再次使用,则称为回流用户。回流用户是活跃用户,且是由流失用户或不活跃用户唤回而来。

  活跃用户:一段时间内打开过产品。

  忠诚用户:也可以叫超级活跃用户,长期持续使用产品,比如连续四周,或者一个月内15天等。

  现在我们发现,不论是活跃用户还是不活跃用户的维度,都一下子丰富了起来。

  用户活跃可以简化为一个最简单的公式:新增用户的数量要大于流失用户的增加量。可以想成一个水池,运营会一直往里灌水,但是水池也会漏水,如果漏水速度太大,那么水池就干了。一款产品可能因为市场竞争、拉新乏力导致新增用户数下降,也可能因为产品改动,运营策略失误造成后续流失用户变多。

  用户运营们可以按照日、周、月维度维护三张报表,监控活跃数据的变化(建议花更多精力在周报表上)。

  如果是一个好的用户运营,他会继续思考:每天有多少活跃用户变得不活跃?有多少忠诚用户变得不活跃?又有多少流失用户被我们唤回来等,并且分别是什么原因引起的。

  活跃类指标有一个显著特点需要明白,它们都是后见性的指标,也就是事情发生后我们才能观察到。比如我们发现某一段时间流失数据(假定两个月没打开APP为流失)上升,往前倒推两个月,发现当时刚好展开一次活动,那么我们有理由相信活动造成了一批用户卸载,可惜运营此时已经无能无力。所以深圳网站设计沙漠风提醒先见性预防比后见性观察对运营更重要。

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