網站建設-
建站教程 - 網站優化 - 活躍用戶數據解析 挖掘更深層的用戶行為
對一家互聯網公司來說,如果沒有設置單獨的數據運營崗,那么用戶運營是和數據貼近,也必須是了解用戶的。
用戶運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討論,而促活和留存則相輔相成。
非運營崗,或者其他類型的運營,通常只會注重一個活躍數據的果,而不會注意活躍數據的因。我們在這里就抽絲剝繭,教大家比較快速地了解活躍體系。
互聯網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。即在一個自然周內打開一次APP,則本周為周活躍用戶。月活躍用戶同理。
產品專注的市場領域不同,活躍用戶數天差地別。一款小眾的垂直領域產品和泛社交類產品,單純看活躍用戶數,你很難界定它們好壞。
好的數據指標,都應該是比例或比率。
我們設定一個新指標,活躍率:某一時間段內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,看的是產品的市場體量。活躍率,看的是產品的健康度。
實際得承認,不同產品,用戶需求(高頻或低頻)不同,活躍率也有差異。用戶運營更多的職責是監控活躍率的變化,并且提升它。
產品進入穩定期后,有了一定用戶規模,新增活躍一般對活躍數據就不會有大的影響了。那么以新老用戶區分活躍統計就夠了?我們簡單定義三個場景:
用戶A下載產品后,把玩了一段時間,發現這是他想要的功能,愛不釋手,成為發燒用戶;
用戶B下載產品后,看了幾眼就不再使用。產品2。0發布后,覺得有個新特性不錯,于是回來繼續使用,逐漸成為活躍份子;
用戶C從網上看到隨便下載的,用了產品覺得一般,吐槽幾句并且卸載,不再使用;
用戶包含各種類型,反應了不同群體的特征和想法。在使用整個產品的周期中,我們應定義更全面的指標:
流失用戶:有一段時間沒有再打開產品,那么我們就視為流失用戶,根據產品的屬性,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品,為了和流失區分開來,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:有一段時間沒用產品,之后突然回來再次使用,則稱為回流用戶。回流用戶是活躍用戶,且是由流失用戶或不活躍用戶喚回而來。
活躍用戶:一段時間內打開過產品。
忠誠用戶:也可以叫超級活躍用戶,長期持續使用產品,比如連續四周,或者一個月內15天等。
現在我們發現,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:新增用戶的數量要大于流失用戶的增加量。可以想成一個水池,運營會一直往里灌水,但是水池也會漏水,如果漏水速度太大,那么水池就干了。一款產品可能因為市場競爭、拉新乏力導致新增用戶數下降,也可能因為產品改動,運營策略失誤造成后續流失用戶變多。
用戶運營們可以按照日、周、月維度維護三張報表,監控活躍數據的變化(建議花更多精力在周報表上)。
如果是一個好的用戶運營,他會繼續思考: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。
活躍類指標有一個顯著特點需要明白,它們都是后見性的指標,也就是事情發生后我們才能觀察到。比如我們發現某一段時間流失數據(假定兩個月沒打開APP為流失)上升,往前倒推兩個月,發現當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,可惜運營此時已經無能無力。所以創新互聯提醒先見性預防比后見性觀察對運營更重要。
網站名稱:活躍用戶數據解析挖掘更深層的用戶行為
標題鏈接:http://vcdvsql.cn/news23/210323.html
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