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如何定义活跃用户?

来源:未知 编辑:小蚂蚁 时间:2018-12-26 00:08:57 阅读:

  一、什么是“活跃用户”?

  我想对于什么是活跃用户,100个互联网人有100个答案。我们不评论谁对谁错,各有各的道理,我查阅了百度百科,它是这么定义的:

  活跃用户,是相对于“流失用户”的一个概念,是指那些会时不时地光顾下网站,并为网站带来一些价值的用户。 流失用户,是指那些曾经访问过网站或注册过的用户,但由于对网站渐渐失去兴趣后逐渐远离网站,进而彻底脱离网站的那批用户。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,以及网站是否有能力留住新用户。

  放到我们家产品上来说,就是那些会时不时使用下你产品,并为产品带来一些价值的用户。(发现这个答案是万能的,什么产品都可以往上套)

  二、为什么要定义活跃用户?

  其实本来我们只是想做个用户回访,才引出的需要定义活跃用户,然而事实上这件事情确实是很有做的必要,不光是在今天这个场景下。我觉得我们之所以要定义这些活跃用户,就是为了找出他们,与非活跃用户相区分,就像上面提到的,活跃用户用于衡量网站的运营现状,运营人员可以针对这两部分群体进行更有效的数据分析和运营,产品经理也可以更好地去规划产品。互联网人爱讲数据,特别是活跃用户数,我们老爱说的MAU(Monthly Active User, 月活跃用户数)和DAU(Daily Active User, 日活跃用户数),然而通常并没有对其下定义,所以其实很多人都在说这个,但是不同的人在讲着不同的故事。

  三、如何定义活跃用户?

  重点来了!如何定义活跃用户?定义的根据是什么?基本上的答案都是:具体要看这个产品是什么类型的,哈哈哈,这个答案也是万能的,我们都知道具体情况要具体分析嘛。我觉得用户产生行为是根据产品来定义的:比如网易云阅读(阅读类的),用户只要看了某本书的目录、看了作者简介,下载阅读了,都算是活跃;用户去做了一些设置,例如换头像,或者是完善个人信息,这些也都是可以算的。

  再比如映客(直播类的),用户只要打开看了某段视频,搜索了某些关键词,给某个视频评论点赞了,也都算是活跃。所以确实产品不同,定义维度也不同,回归到产品战略上,用户发生的这些行为是不是产品设计时想要的,用户哪些参与行为是有效的,那么,有效的这些行为往往都是属于活跃行为。比如Shiny家是做语言服务的,产品在设计时希望用户能够多发单,多接单,所以这些行为是我们认为比较具有活跃用户的特征的,把这些作为判断用户活跃度的标准。在定义完这些活跃行为之后,我们对应的可以找到这些数据,可以去统计用户发单次数/单位时间及总在线时长的平均数,中位数,众数等等,在这些数据中来决定我们认为最具有参考价值的,最能够代表用户的行为的数据,把它作为参考标准。这样之后运营每次数据分析,都可以参照这些标准,看到变化、分析原因,针对性的做出运营调整、制定运营计划等等。

  我们需要知道数据在哪些变化范围内是正常的可控的,在哪些范围内是需要我们反思的,因此这些分析都是需要我们有一个自己的参考标准。虽然可能这个标准不能完全代表活跃用户,但是起码比没有标准胡乱分析用户数据要好的多。

  四、如何定义日活用户(DAU: Daily Activate Units)?

  定义参考1. 先看下几个常用的统计网站对活跃的定义:

  [Flurry]An active user is defined as a user that has had a session with your application on a specified day.

  [友盟]打开应用的用户即为活跃用户,不考虑用户的使用情况。每天一台设备打开多次会被计为一个活跃用户。

  [TalkingData]每天打开/登录游戏的用户数(针对游戏DAU的定义)

  2. 另外还从知乎、TalkingData上了解到,不同公司/团队针对DAU的定义还不一样,五花八门。

  举两个例子:- 每天只有登录两次及以上才算活跃

  -30天内每天登录才算活跃。

  3. 实际上,可能需要针对不同应用,不同的目的来定义活跃

  不同的应用,其给用户提供价值的方式不太一样,需要按照不同的标准来衡量。

  举例:

  - 游戏应用:需要用户登录到游戏,实际上才有意义。

  - 媒体应用:用户主动打开应用并进入信息列表就应该算活跃,即使他后续没有进行任何查看内容、点赞或者评论等互动行为。

  - 有些被动打开的应用:比如应用锁、杀毒软件、桌面应用等,只要其为用户提供了服务,就应该算是活跃,因为这个时候其具备实际的价值。这不像某些应用,如果用户不主动打开就毫无意义。

  - 社交应用:应用必须登录进去才能算活跃,因为如果用户停留在登录界面,实际上是没有任何意义的。

  有些东西比DAU更重要

  实际上,可能有很多指标比日活更重要,我们需要花更多的时间和精力去提高这些指标。比如:用户活跃指数:DAU/MAU,这个值越高,说明用户更加活跃。留存率:留存用户/新增用户。以月留存为例,当天新增了10000用户,经过了1个月之后,该批用户还剩2000用户,则其月留存率为20%。留存率越高,说明用户认定该产品的价值越高,不愿意卸载。

  五、活跃用户的时间粒度

  友盟对活跃用户的时间粒度分别有时/日/周/月四种,指在对应的时间窗口打开应用的独立设备数。有用户经常问到如果在一个自然周内,同一个设备启动了应用多次,例如周一启动一次,周三启动一次,那么周活跃用户中此设备会被计算为几个活跃用户?答案是一个。这就是活跃用户的排重机制,所以你把每周七天的活跃用户单纯累加计算出来的结果并不是周活跃用户,正确的关系是周活跃用户<该周每日活跃用户的累加值,月活跃用户与此同理。

  友盟用户一定发现了在友盟数据后台的概况页面有分时活跃用户统计,如上图所示,你可以选择昨日之前的任意一天数据做对比,这个数据的意义是什么?举两个例子说明:

  a.在你的APP不做任何推广、推送的前提下,真实反映用户的使用行为。拿健身类应用说,据个人观察运动健身类的app用户习惯晚上打开使用,晚上七八点后会有一个明显的活跃波峰,曲线可不是看看就完事的,那么看到这样的信息开发者应该想什么?至少应该想到多利用这个时段和用户做一下互动沟通,因为这个时间沟通的时效性是最高的(不知道通过什么和用户沟通么?试试友盟用户反馈功能)。再次你可以考虑在这个时段做推送,在用户有意愿并且习惯使用app的时间收到推送通知,就犹如你主动逛超市的时候看到了一件促销品比你在做其他事情时看到促销品广告更容易达成购买行为。当然不同的app有不同的运营策略,具体还要根据自身计划量身打造。

  b.假设你的app做了推送,想看看推送的效果怎么样?分时活跃用户无疑是最直观的参考数据,分析推送当时的活跃相对未推送的变化以及后续的相对变化,也许你会为下次的推送找准一个最靠谱的时间点。

  了解了小时分布数据后,下面来讲讲活跃用户的构成。

  六、活跃用户的构成

  活跃用户既包括新用户也包括老用户,友盟对新老活跃用户做了构成统计,报表如上。一个全新的app新增用户占活跃用户的比例会较大,因为老用户积累相对较少,随着app生命周期的成熟,一个成长健康的app应该拥有绝对较高比例的老活跃用户,老活跃用户越多表示用户的粘性越高。插个用户经常遇到的情景话题:如果你发现你的应用老活跃用户久久不能增长,或者开始下降,查找问题的入手点通常是先从新版本开始,正常来讲如果不是因为版本的改动,很少有其他因素会带来数据的大波动,所以检查你的新版app在集成统计sdk上有没有问题,新版设计上是不是有过于大的改动导致用户使用不习惯等。

  单个app的活跃已经了解的差不多了,那么账户下所有app的活跃是怎么统计的?

  七、账户的活跃用户与独立活跃用户

  进入友盟后台,在产品列表页面会看到如上所示的数据指标,有一大波用户在问昨日活跃用户和昨日独立活跃用户的区别是什么?首先需要明确的是如上两个指标是针对账户下所有app进行统计的,假设你的账户下有两款android应用A和B,张三的手机上既安装启动了A,也安装启动了B,那么张三究竟算这个账号下的两个活跃还是一个活跃?或者像张三一样同时安装启动多个应用的用户有多少?不少开发者希望能看到这样一个明确的数据,所以友盟提供了昨日活跃和昨日独立活跃两个指标来解决此问题,昨日活跃是账户下所有app活跃用户的直接累加(张三被算成2个活跃),而昨日独立活跃是账户下所有app活跃用户去重后的累加(张三被算成1个活跃),这两个指标之间的数据差值反映了你账户下的应用对用户的重复覆盖情况。通常情况下看到的昨日独立活跃用户小于等于昨日活跃用户,如上图所示的两个指标数据相等是因为该账户下只有一个Android应用和一个iOS应用,不同平台不会存在同一个用户,所以看到的数据相等。

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