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贴近,也必须是了解用户的。

  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。
活跃用户数据分析
  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。