活躍率=活躍用戶/總用戶？那什么叫活躍用戶？

2018年10月30日 am9:55 ? 產(chǎn)品運營 ? 閱讀 4081882

什么叫活躍用戶？有些分析工具定義為一段時間內(nèi)打開APP的用戶就是活躍用戶，那你讓留存用戶情何以堪？活躍率反映了產(chǎn)品的健康度，活躍用戶數(shù)反映了產(chǎn)品的市場占比，但連什么是活躍用戶都沒搞清楚，怎么做分析？

一、什么是活躍用戶數(shù)？

首先，我們要重新定義一下活躍用戶數(shù)。很多分析工具將一段時間內(nèi)用戶打開APP或其他任意行為記為1次活躍，那這樣的數(shù)據(jù)有什么用呢？活躍跟留存的區(qū)別在哪呢？

比如用戶每天會打開push信息，或者每天來領(lǐng)一次積分，這樣的用戶對產(chǎn)品有價值么？能說這樣的用戶就是活躍用戶么？

重新定義活躍用戶：活躍用戶=高質(zhì)量用戶=真正體現(xiàn)產(chǎn)品價值的用戶

例如：

資訊類產(chǎn)品的活躍用戶為每天閱讀10分鐘以上的用戶；

電商類產(chǎn)品的活躍用戶為每周瀏覽10個商品的用戶；

在線教育類產(chǎn)品的活躍用戶為每周學(xué)習(xí)計劃完成80%的用戶。

當(dāng)然，具體的數(shù)字和指標(biāo)需要根據(jù)具體的產(chǎn)品來設(shè)計，并且可以多維度設(shè)計活躍用戶指標(biāo)，例如在資訊類產(chǎn)品中有幾種活躍用戶類型：

每天閱讀超過10分鐘的用戶；

每天閱讀超過5篇文章的用戶；

每天評論超過3次的用戶；

每天轉(zhuǎn)發(fā)超過2次的用戶。

通過用戶使用的不同關(guān)鍵行為設(shè)計活躍用戶指標(biāo)，滿足后續(xù)對活躍用戶運營的需要。除了從不同的使用維度設(shè)計，還可以從不同的節(jié)點設(shè)計，例如：

參與活動領(lǐng)取優(yōu)惠券的用戶記為活動活躍用戶；

節(jié)假日期間登錄天數(shù)大于2天且日訪問時長高于平時30%的用戶記為節(jié)假日活躍用戶。

大多數(shù)數(shù)據(jù)分析工具對活躍用戶的統(tǒng)計都是固定的，而在不同節(jié)點、不同階段都需要調(diào)整對活躍用戶的統(tǒng)計，就像諸葛io推出的自定義活躍用戶統(tǒng)計功能。

二、為什么要這樣定義活躍用戶？

分析活躍用戶的意義在于反饋產(chǎn)品功能的健康度，活躍用戶數(shù)在一定程度上反饋了產(chǎn)品功能的有效性和產(chǎn)品體驗的良性。而考量產(chǎn)品就需要考量用戶對產(chǎn)品核心功能的使用程度，通過用戶關(guān)鍵行為來界定用戶是否活躍，可以更直觀看到用戶對產(chǎn)品的反饋。

日活、周活、月活有什么意義？怎么統(tǒng)計？

首先要思考一個問題，周活是7日內(nèi)的活躍用戶，月活是30日內(nèi)的活躍用戶，那么在統(tǒng)計周活和月活時需不需要查重？

不查重：將連續(xù)多日活躍的用戶累計統(tǒng)計，周活和月活的用戶人數(shù)更多，但不能反饋產(chǎn)品的健康度；

查重：周活和月活統(tǒng)計時對連續(xù)多日活躍的用戶只保留1次統(tǒng)計，能夠看出周或月度內(nèi)活躍用戶的凈值，反應(yīng)一段時間內(nèi)的絕對活躍用戶人數(shù)，但看起來也沒什么意義。

那怎么統(tǒng)計才算是有意義呢？

活躍用戶反饋了用戶對產(chǎn)品功能的認(rèn)可程度，那么連續(xù)活躍代表產(chǎn)品對用戶需求的持續(xù)性滿足，周或月度范圍內(nèi)的活躍用戶數(shù)量沒有太多意義，但有意義的是連續(xù)一周或連續(xù)30天活躍的用戶數(shù)量。

這里涉及到通過活躍用戶指標(biāo)進行用戶分層的分析，通過對連續(xù)2天、3天、5天、7天、15天等不同時間階段內(nèi)活躍的用戶數(shù)量進行統(tǒng)計，并篩選出這部分用戶，按照連續(xù)活躍天數(shù)分為一般活躍、中度活躍、重度活躍和絕對活躍多個層級，針對不同層級用戶進行針對性運營。

例如為什么連續(xù)7天活躍的用戶突然不活躍了？可以分析用戶行為，觀察7日活躍的數(shù)據(jù)變化，分析原因進行有針對性的提升。

除通過連續(xù)活躍天數(shù)對活躍用戶分層外，還可以對產(chǎn)品使用行為對活躍用戶分層，例如每日使用10分鐘就可以記為活躍用戶，那么對使用30分鐘、60分鐘、120分鐘的用戶需要有不同的標(biāo)記，并針對性提升用戶的使用時長。

活躍用戶分析的另外一個意義在于通過分析現(xiàn)有活躍用戶的行為特征，與非活躍用戶的行為特征進行對比，找出用戶活躍的特征及不活躍的原因，來提升非活躍用戶的活躍度。

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