只有通过不同用户活跃状态的满意度，才能最终实现业务增长。


最容易改变数据波动的是用户。


如果您每天查看的数据指标没有拆分用户活动，您可能永远找不到答案。


摘要：1。


从水平的角度研究用户是如何通过拆分用户的活动状态来流通的；2。


从垂直的角度，通过评估用户的价值水平，找到数据驱动的切入点；3。


深入分析和升级流量、转换和保留三个维度的数据，使您在日常工作中更清晰、更有效地评估业务。


必要视角-用户活跃状态 做产品，尤其是数据产品，离不开用户活动分析，但是一个简单的数字包含了什么样的真相呢？ 如果你能清楚地拆分和分析用户的活动状态，大约70%的数据分析问题将很容易解决，而卡住分析往往是这个非常基本但容易被忽视的内容。


因此，当您遇到任何数据波动问题时，首先细分用户的活动状态并澄清「导致问题用户」活跃状态对你一定很有帮助。


1.理解活跃 新增用户数 老用户数=活跃用户数 先说活跃这个词。


说到活跃用户，很多人会认为所谓的活跃用户是产品中非常活跃的用户。


例如，所谓的活跃用户至少每周使用两三天。


对不起，不是这样，所以，首先要明确一个概念。


所谓活跃用户或活跃用户跃用户的一般定义是指用户在选定的时间周期内打开了产品。


即使是活跃用户，也是活跃用户。


因此，活动定义是一种状态，而不是程度。


活跃用户分为新用户和老用户两类。


不要说新的，所谓的老用户，也就是说，不是第一次访问产品的用户，都是老用户。


因此，这三个概念之间的关系是在同一时间周期内增加新用户数量 老用户数=活跃用户数。


比如你每天看到的新活跃数据，比如平均日新增1k人，日活5w人意味着平均每天有4个老用户访问k人。


2.流失用户 沉默用户=不活跃用户 因此，由于它是用户活动状态的细分，有一个活跃的阶段，必须有一个不活跃的阶段。


如果你关注不活跃的用户，你可能会被一点颠覆，也就是说，不活跃的用户数量非常大。


不活跃用户也分为两部分，即失去用户和沉默用户。


其中绝对大部分是丢失用户，所谓的丢失用户，一旦使用我们的产品，但已经有一段时间没有使用产品，这段时间长到我们认为用户否认或忘记产品，所以我们将这些用户定义为丢失用户，根据不同产品的业务特点，一般根据30天、60天或90天以上。


另一部分是沉默用户。


同样，沉默用户也使用过我们的产品，有一段时间没有启动产品。


然而，这段时间是一个具有最大值和最小值的时间间隔。


最大值不能超过定义用户流失的值。


最小值通常是定义用户流失天数的三分之一。


例如：内容社区产品，可以定义：如果产品连续30天以上未启动，则认为此类用户是丢失用户。


定义沉默用户的时间间隔可以是连续7天至30天未启动产品的用户。


嗯，这里有一个关键点，很多人会问，你如何判断或定义丢失的用户？这个阈值是基于我们对自己业务和用户的理解，并逐步定义和校准数据，没有官方公式。


二、细分用户活跃状态 随着产品的增长，非活跃用户的数量可能远远超出你的想象。


召回非活跃用户非常重要，方法也非常有效。


正因为如此，一些用户在成为沉默用户或失去用户后会成功召回，成为老用户中非常独特的群体，返回用户或返回老用户。


为什么要做这样的细分，因为回流用户面临的使用场景和体验与新用户非常相似，我们还需要激活回流用户，以保持他们的持续活动。


但它们本质上不是新用户，比如金融产品、新手标等优惠手段，他们不能享受。


因此，这些用户必须细分为独家操作和服务。


例如，如果您的操作策略更详细，使用规则给回流用户不同的奖励和持续活跃的老用户，以刺激不活跃的用户，首先完成回流，然后保持持续活跃，然后获得持续活跃的奖励，最终使他成为一个高价值的用户。


3、用户活动状态的变化 首先，用户作为新用户进入我们的产品有两个方向： 1.如果产品的价值被成功激活价值，新用户将继续访问并成为活跃的老用户； 2.如果产品在新增后连续一段时间没有访问，它将成为一个沉默的用户。


当用户连续未访问的时间段达到失去用户的标准时，用户将处于失去状态。


同时，如果用户处于沉默或丢失的状态，因为我们的召回策略或看到我们的广告或需要什么时候想到我们，然后再次访问我们的产品，这样用户就处于回流状态。


用户回流后，如果继续访问，也会成为活跃的老用户。


最后，如果用户处于活跃状态，无论是新用户、回流用户还是老用户，都可能随时成为沉默用户，这就是为什么需要实时监控产品中用户的状态，以便及时调整策略。


4、用户活动对业务数据的影响 首先，从流量维度来看，我们通常只关注新用户和活跃用户的数量；如果我们看看用户活动状态的变化图，你会发现： ☞新状态是任何用户的起点。


☞沉默是用户从活跃到流失的唯一途径。


☞而任何召回策略，用户都会经历的状态，就是回流。


因此，新的、沉默的、回流的，是整个用户状态的三个关键节点。


每个人都足够重视，沉默和回流状态的用户往往很容易被忽视。


因此，在进行流量分析时，我们应该能够准确地衡量新的、促进的和召回。


对新用户的分析在于拉新促活 回流用户的分析在于召回后促进活动 对沉默用户的分析是防止及时召回 其次，从转化的角度来看，我们分析的重点应该是真正影响转化的人。


许多企业会遇到为什么转型减少，找不到原因的困境。


事实上，我们应该知道用户是数据波动最容易带来变化的。


如果您每天查看的数据指标没有拆分用户的活跃状态，例如，一旦新用户质量下降，您所有关键指标的转化率就会下降。


因此，在查看关键转化率时，必须细分不同用户状态的转化率，如首次触发的转化率；老用户反复触发的转化率。


第三，从保留维度来看，虽然我们总是提到保留率，但事实上，90%的人对保留的分析深度非常浅。


如果要扩展保留相关内容，则涉及用户生命周期计算、同期群分析等。


我建议，如果我们想了解细分用户状态的价值，至少，除了新用户保留外，我们还应该测量回流用户和老用户的保留情况，以清楚地评估操作效果。


活动是一种状态，而不是程度，细分用户活动状态，满足不同状态用户的需求，促进用户完成转型；准确衡量用户活动，制定新的、活跃的、召回的策略，评价用户的价值水平，定位真正影响转型的人，衡量活跃用户在各个阶段的保留指标，只有如此精细的操作，提高不同用户活动状态的满意度，最终实现业务增长。


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