我们假设有一款新产品，这是它四个月内的活跃数据。嗯，kan起来不错。

通俗的理解一下用户活跃的变化

害... 哦，就是kankan有多少人用我们的东西。

怎么样geng详细的监控活跃数据的变化呢？我们引入桑基图的概念。

哦，桑基图？就是那种好kan的图，Ke以让人kan懂数据。

活跃类指标有一个显著特点需要明白， 它们dou是后见性的指标，也就是事情发生后我们才Neng观察到。

哦，就像我们吃完饭才发现饭吃多了但Yi经晚了，整一个...。

现在我们发现，不论是活跃用户还是不活跃用户的维度，dou一下子丰富了起来。

哦，就是geng多的东西Ke以kan啦，好像发现了新大陆，不错。。

我们统计了注册用户数，那么我们也Ke以统计出本月新增用户数，hen简单，两个月相减。

哦，就是算算每个月新来的人有多少。

用户活跃Ke以简化为一个Zui简单的公式：新增用户的数量要大于流失用户的增加量。

哦，就是新来的人要多于走的人。

Ru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。

哦，就是想想为什么有些人用我们的东西，有些人就不用了。

将数据制作图表：

哦，就是画个图，让人一kan就明白。

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。

哦，就是算算用我们东西的人有多少。

用户包含各种类型，反应了不同群体的特征和想法。

哦，就是每个人dou不一样。

利用大数据分析工具,通过查kan用户的属性,如年龄、 性别、地域、收入等,用户的特征。

哦，就是kankan用户dou是什么样的人。

人dou是社交类动物,为产品添加社交互动属性Ke以提升用户对产品的粘性。

哦，就是让用户觉得东西好玩。

后台整合重组数据,对用户的具体行为,如点击、 停留、评论等进行记录分析,用户使用产品的习惯和规律,从而制定出合适的方案。

哦，就是kankan用户怎么用东西，然后Zuo改进。

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。

哦，就是kankan每天、每周、每月有多少人用。

产品专注的市场领域不同，活跃用户数天差地别。

哦，就是有的东西hen多人用，有的东西就没人用。

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。

哦，就是有些人只kan后来啊，不kan原因，不妨...。

上文ABC的三位用户活跃路径为：

哦，就是kankan用户的活跃情况。

活跃用户用于衡量网站的运营现状,而流失用户则用于分析网站是否存在被淘汰的风险,以及网站是否有Neng力留住新用户。

哦，就是kankan网站好不好。

根据不同的用户活跃状态，依据产品的特性Neng采取hen多运营手段。

哦，就是根据情况来处理。

是不是kan出来什么了？

哦，就是kan懂了。

用户粘性数据分析用户行为数据分析产品服务个性化推荐用户体验满意度

哦，就是分析一下用户怎么用。

改善用户行为分析:通过分析用户上的行为数据,了解用户的喜好和偏好,为用户提供化的服务和体验,增强用户粘性。

哦，就是让用户geng喜欢。

某一段时间回流用户增加，是产品geng新，市场推广，还是活动营销？

哦，就是kan是为什么。

既然是对用户的行为进行分析， 那么在得到数据后我们需要如何进行行为分析呢?分析方式有哪些呢?

哦，就是怎么分析。

这里我们主要从几个维度来分析：方式、侧重、优缺点。

哦，就是kankan哪种方法好。

应该具体从何开始呢? 我们先说说用户行为分析的方式： 1、网站数据分析。

通过对用户的点击率、 访问量，跳出率，站内查找，以及站内停留时间长短，

哦，就是kankan用户怎么用网站。

数据挖掘技术趋势预测持续优化:通过数据分析持续监测用户黏度,及时调整策略和措施,不断优化,提升。

案例电商数据分析用户商品转化率

哦，就是kankan转化率。

总的来说,利用数据分析来优化用户黏度充分利用,深入分析用户,持续优化用户体验,从而提升用户黏度,实现业务增长。

对一家互联网公司 Ru果没有设置单独的数据运营岗，那么用户运营是和数据Zui贴近，也必须是Zui了解用户的。

哦，就是数据hen重要。

你kan，指标开始变得复杂了。

哦，就是事情变复杂了。

产品有长期使用的忠实用户，也有流失用户。

哦，就是有的用户喜欢，有的用户不喜欢。

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。

哦，就是kan谁用过。

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。

哦，就是稳定了。

那么以新老用户区分活跃统计就够了？

哦，就是分新老。

所以我们拿每月的注册总用户数减去新增用户数，计算老用户数。

哦，就是算算老用户。

并且将新老用户的活跃率独立出来。

哦，就是分开kan。

要知道，按照活跃的定义，新注册的用户肯定是打开APP的用户，他也一定是活跃的用户。

哦，就是新用户肯定用过。

这时活跃数据比单纯的表格清晰多了而且我们也Neng够显著观察到不同活跃层的变化。

哦，就是geng清楚。

万千变化，存乎一图。

哦，就是用图来说明。

用户运营核心的方法论就三个：拉新，促活和留存。

哦，就是拉人，活跃，留住。

拉新Ke以作为渠道推广单独讨论，而促活和留存则相辅相成。

哦，就是一起Zuo。

观察忠诚用户，发现他们有什么特征，为什么爱用我们产品。

哦，就是kankan为什么他们喜欢。

同样的道理，我们也Neng观察流失用户；

指标拆分后我们发现老用户的活跃率比预期低。

哦，就是不太对劲。

实际在产品早期、 渠道投入资源推广、或一次成功的病毒营销后主要原因是新增用户数量的暴涨，总是会带动活跃数的上升。

哦，就是一开始hen火。

别急，我还没补刀呢。

哦，就是等等。

订阅专栏DAU/MAU是衡量用户粘性的重要指标,其比值越高,用户活跃度越强。

哦，就是越高越好。

通过分析DAU/MAU的变化,Ke以指导运营策略调整,如拉新、保持核心功Neng或提升用户体验。

哦，就是根据这个来调整。

用户运营们Ke以按照日、周、月维度维护三张报表，监控活跃数据的变化。

哦，就是Zuo报表。

用户粘性数据分析用户行为产品群体需求A/B测试预测模型

哦，就是分析一下。

举例来说,某平台通过数据分析发现,周末用户下单的较高,便针对周末推出,提高用户粘性。

哦，就是周末Zuo活动。

一边,通过用户行为分析,发现一部分用户在购车放置了但未完成,于是推出了购物车提醒功Neng,提升了用户的粘性。

哦，就是提醒用户。

忠诚或流失用户是否在推广渠道上有显著差异。

哦，就是kankan渠道。

一般而言：活跃用户数，kan的是产品的市场体量。

哦，就是kankan多少人用。

活跃率，kan的是产品的健康度。

哦，就是kan产品好不好。

例：月活跃，本月活跃用户在截止月末的总注册用户中占比。

用户运营路漫漫修远兮，用我偶然得之的一句话Zuo吧。

哦，就是一下。

比方说,电商类公众号举办 购物狂欢节抽奖活动 ,用户参与活动有机会获得免单、 优惠券等奖励;学习类公众号推出 21 天学习打卡挑战 ,用户完成打卡可获得学习资料、电子证书等,提高用户粘性和活跃度。

用户画像构建:通过问卷调查、 用户访谈、数据分析等方式,收集目标用户的年龄、性别、职业、兴趣爱好、消费习惯等信息,构建详细的用户画像。

哦，就是了解用户。

A产品打算在五月份Zuo大投入， 在APP上进行活动，希望用户大力参与，一边在B渠道进行推广。

在常规的统计指标中，发现活跃数据上升。

哦，就是数据好了。

事后分析发现活跃为新增活跃，老用户的活跃数据没有显著上升。

哦，就是新用户来了老用户没动。

配合其他活动数据，证实活动效果较差。

哦，就是效果不好。