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活躍用戶數(shù)據(jù)解析挖掘更深層的用戶行為

2022-11-02    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

網(wǎng)站建設(shè)- 建站教程 - 網(wǎng)站優(yōu)化 - 活躍用戶數(shù)據(jù)解析 挖掘更深層的用戶行為
對一家互聯(lián)網(wǎng)公司來說,如果沒有設(shè)置單獨(dú)的數(shù)據(jù)運(yùn)營崗,那么用戶運(yùn)營是和數(shù)據(jù)貼近,也必須是了解用戶的。
用戶運(yùn)營核心的方法論就三個:拉新,促活和留存。拉新可以作為渠道推廣單獨(dú)討論,而促活和留存則相輔相成。
非運(yùn)營崗,或者其他類型的運(yùn)營,通常只會注重一個活躍數(shù)據(jù)的果,而不會注意活躍數(shù)據(jù)的因。我們在這里就抽絲剝繭,教大家比較快速地了解活躍體系。
互聯(lián)網(wǎng)公司對活躍用戶的定義大同小異,主要以用戶打開APP一次記為一個活躍用戶。
按此基礎(chǔ)可以在時間維度引申出周活躍用戶,月活躍用戶。即在一個自然周內(nèi)打開一次APP,則本周為周活躍用戶。月活躍用戶同理。
產(chǎn)品專注的市場領(lǐng)域不同,活躍用戶數(shù)天差地別。一款小眾的垂直領(lǐng)域產(chǎn)品和泛社交類產(chǎn)品,單純看活躍用戶數(shù),你很難界定它們好壞。
成都網(wǎng)站建設(shè)好的數(shù)據(jù)指標(biāo),都應(yīng)該是比例或比率。
我們設(shè)定一個新指標(biāo),活躍率:某一時間段內(nèi)活躍用戶在總用戶量的占比。
按照時間維度引申,有日活躍率DAU,周活躍率WAU,月活躍率等MAU。
例:月活躍,本月活躍用戶在截止月末的總注冊用戶中占比。
一般而言:活躍用戶數(shù),看的是產(chǎn)品的市場體量?;钴S率,看的是產(chǎn)品的健康度。
實(shí)際得承認(rèn),不同產(chǎn)品,用戶需求(高頻或低頻)不同,活躍率也有差異。用戶運(yùn)營更多的職責(zé)是監(jiān)控活躍率的變化,并且提升它。
產(chǎn)品進(jìn)入穩(wěn)定期后,有了一定用戶規(guī)模,新增活躍一般對活躍數(shù)據(jù)就不會有大的影響了。那么以新老用戶區(qū)分活躍統(tǒng)計就夠了?我們簡單定義三個場景:
用戶A下載產(chǎn)品后,把玩了一段時間,發(fā)現(xiàn)這是他想要的功能,愛不釋手,成為發(fā)燒用戶;
用戶B下載產(chǎn)品后,看了幾眼就不再使用。產(chǎn)品2。0發(fā)布后,覺得有個新特性不錯,于是回來繼續(xù)使用,逐漸成為活躍份子;
用戶C從網(wǎng)上看到隨便下載的,用了產(chǎn)品覺得一般,吐槽幾句并且卸載,不再使用;
用戶包含各種類型,反應(yīng)了不同群體的特征和想法。在使用整個產(chǎn)品的周期中,我們應(yīng)定義更全面的指標(biāo):
流失用戶:有一段時間沒有再打開產(chǎn)品,那么我們就視為流失用戶,根據(jù)產(chǎn)品的屬性,可以按30天,60天,90天等劃分。
不活躍用戶:有一段時間沒有打開產(chǎn)品,為了和流失區(qū)分開來,需要選擇無交集的時間范圍。比如流失用戶是60天以上沒打開產(chǎn)品,那么不活躍則是0~60天沒打開。
回流用戶:有一段時間沒用產(chǎn)品,之后突然回來再次使用,則稱為回流用戶?;亓饔脩羰腔钴S用戶,且是由流失用戶或不活躍用戶喚回而來。
活躍用戶:一段時間內(nèi)打開過產(chǎn)品。
忠誠用戶:也可以叫超級活躍用戶,長期持續(xù)使用產(chǎn)品,比如連續(xù)四周,或者一個月內(nèi)15天等。
現(xiàn)在我們發(fā)現(xiàn),不論是活躍用戶還是不活躍用戶的維度,都一下子豐富了起來。
用戶活躍可以簡化為一個簡單的公式:新增用戶的數(shù)量要大于流失用戶的增加量。可以想成一個水池,運(yùn)營會一直往里灌水,但是水池也會漏水,如果漏水速度太大,那么水池就干了。一款產(chǎn)品可能因?yàn)槭袌龈偁帯⒗路α?dǎo)致新增用戶數(shù)下降,也可能因?yàn)楫a(chǎn)品改動,運(yùn)營策略失誤造成后續(xù)流失用戶變多。
用戶運(yùn)營們可以按照日、周、月維度維護(hù)三張報表,監(jiān)控活躍數(shù)據(jù)的變化(建議花更多精力在周報表上)。
如果是一個好的用戶運(yùn)營,他會繼續(xù)思考:每天有多少活躍用戶變得不活躍?有多少忠誠用戶變得不活躍?又有多少流失用戶被我們喚回來等,并且分別是什么原因引起的。
活躍類指標(biāo)有一個顯著特點(diǎn)需要明白,它們都是后見性的指標(biāo),也就是事情發(fā)生后我們才能觀察到。比如我們發(fā)現(xiàn)某一段時間流失數(shù)據(jù)(假定兩個月沒打開APP為流失)上升,往前倒推兩個月,發(fā)現(xiàn)當(dāng)時剛好展開一次活動,那么我們有理由相信活動造成了一批用戶卸載,可惜運(yùn)營此時已經(jīng)無能無力。所以創(chuàng)新互聯(lián)提醒先見性預(yù)防比后見性觀察對運(yùn)營更重要。

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