如何分析活躍使用者和留存使用者?

時間 2021-05-06 22:10:35

1樓:產品一哥

產品一哥:萬字乾貨!0基礎如何拿到產品經理offer《0基礎如何拿到產品經理offer-資料分享》,資料提取碼【z8nr】

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2樓:

運營筆記:談使用者增長裂變,真正需要思考的是什麼?

首先需要講清楚乙個基礎理論,使用者增長

不等於裂變,就好像做推廣不等於SEO乙個道理。

做使用者增長需要用到使用者裂變

的方法,但裂變絕不等於你就做了乙個成功的使用者增長。

那麼使用者增長需要具體以下幾點:

這個使用者一定是受眾使用者,而並非是什麼泛使用者,意思就是不要人數增加了,不管是不是你的受眾都統計到受眾使用者裡,這樣計算不科學。

這個增長也體現在乙個使用者價值提高,比如乙個使用者,他之前購買你家的產品消費200元/月,但現在他購買你的產品消費500元/月。

因此,我們所談的使用者價值提高,是在挖掘使用者的剩餘價值,就是還能怎麼從使用者身上再賺多點錢。(不好意思,說的有點太過於真實。)

運營筆記:談使用者增長裂變,真正需要思考的是什麼? - 運營筆記-成為乙個優秀的運營人

3樓:選基寶

激勵系統:積分體系、成長體系、榮譽(勳章)體系、財富體系、社交體系。

積分體系:完成動作。

成長體系:使用頻次公升級,等級對應不同特權。

4樓:樂為

1、如何定義活躍使用者和留存使用者?

對於活躍使用者和留存使用者,不同的公司、不同的產品有不同的定義標準。

留存使用者定位為:新增使用者經過一段時間後,還繼續使用該應用的使用者。留存使用者也與流失使用者是對應的。

一般金融平台,活躍使用者定義為產生過資金交易的使用者,留存使用者定義為賬戶還有錢的使用者。

有些社交產品對活躍使用者的定義為登入過賬戶的使用者;

電商產品則將活躍使用者定義為下過單的使用者;

所以,首先要看對活躍使用者和留存使用者怎麼定義了。

2、如何分析活躍使用者和留存使用者?DAU(Daily Active User)日活躍使用者數

WAU(week Active User)周活躍使用者數

MAU(monthly active users)月活躍使用者數

活躍使用者構成:活躍使用者中新增使用者的佔比

活躍粘度:DAU/過去7日活躍使用者,DAU/過去30日活躍使用者,活躍粘度越高,說明使用者粘性越高,像社交類產品,大多數使用者每天都啟用,活躍粘度自然很高

分時活躍使用者:活躍使用者在24小時中的分布情況(每小時間去重)

周活躍率:周活躍使用者佔截止本週累計使用者的比例

月活躍率:月活躍使用者佔截止至本月累計使用者的比例

活躍率是個比較重要的指標,通過觀察活躍率的變化來觀察產品的運營情況。

分析活躍使用者可以使用相應的工具,以免費的工具友盟為例:

周活躍使用者趨勢

日活躍使用者構成

新使用者留存數:新增使用者經過一段時間後還剩多少使用者使用產品

活躍使用者留存:現階段活躍使用者經過一段時間後還剩多少使用者使用產品

留存率:某週期內留存使用者佔比,活躍率也分為新增使用者留存率和活躍使用者留存率

流失率:流失率=1—留存率

通過留存率,可以分析使用者的粘性、活躍度,計算使用者的生命週期。

使用者生命週期=週期/(1-週期內新增留存率)

例如,某款產品新增使用者的月留存率是60%,那麼估算出:平均使用者生命週期=1個月/(1-60%)=2.5個月。

以友盟分析為例,簡單看一下:

新使用者留存

使用者活躍度

3、分析活躍使用者、留存使用者有什麼用?

這屬於使用者運營的範疇,簡單說一下AARRR模型和使用者生命週期價值(LTV)。

AARRR:Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer,使用者生命週期中的5個重要環節:獲取使用者、提高使用者活躍度、提高使用者留存率、獲取收入、自傳播

通過分析活躍使用者和留存使用者,提高提高使用者活躍度和使用者留存率,提前預防使用者流失。

如何分析活躍使用者?

分析活躍使用者就要對使用者進行分層,例如:

最活躍的那型別使用者,有什麼特點?主要從什麼渠道來的?

活躍度低的那些使用者,有什麼特點?

近期活躍率上公升或下降,是什麼原因導致的?

上線了某個活動或者優化了某個環節,使用者活躍率是否上公升了?

如何提高使用者的活躍率?

例如,通過對新使用者進行引導,讓其快速成長為成熟使用者;

通過會員體系、使用者激勵等措施,提高使用者活躍度;

通過等級、榮譽值等,培養使用者對產品的感情;

培養使用者使用產品的習慣,增加使用者使用時長;

如何分析留存使用者?

1)目前留存的使用者,有什麼特點?

2)流失的那些使用者,有什麼特點,為什麼流失了?

3)如何提高使用者的留存率?

包括對各個環節的優化,提高轉化率;

建立流失使用者預警模型,提前採取措施防止使用者流失;

對睡眠使用者進行喚醒,對流失使用者進行召回等。

總之,就是通過「動之以情,曉之以理,誘之以利」的手段,讓使用者離不開這個產品。

AARRR模型是使用者生命週期的一部分。

使用者生命週期,將使用者價值氛圍5個階段:引入期、成長期、成熟期、休眠期、流失期。

活躍使用者主要分布在成長期、成熟期。

留存使用者主要分布在成熟期、休眠期。

例如,通過分析各個階段的使用者特點,然後對陣下藥。

1)對引入期和成長期的使用者進行積極引導,加快成熟速度;

2)讓使用者在成熟期的時間更長;

3)對休眠期的使用者進行喚醒;

4)對流失使用者進行召回;

5)延長使用者生命週期,提高使用者的整體價值。

在使用者運營中,對活躍使用者和留存使用者分析,是乙個很重要的過程,需要運營、產品、技術一起參與。

先寫到這裡,後續再補充。

5樓:韓伯伯

分析留存和促活的基礎是對使用者與事件有清晰的資料記錄,然後通過使用者屬性分群、使用者活躍的核心事件、核心使用者的個人行為軌跡等,進行以資料為基礎的判斷,再針對性的進行運營調整。可以看下這兩篇文章:

數數科技ThinkingData:留存你不知道的那些事(一)

數數科技ThinkingData:留存你不知道的那些事(二)

6樓:週超

留存率這計算看平台是以什麼為準的,使用者投資到期後,賬戶裡面留存多少資金為留存使用者!小牛以留存資金大於1000算乙個,人人聚財留存資金大於100算乙個!

7樓:睞lai

活躍使用者:在一時段內,啟動過應用的使用者即為此時段的活躍使用者(去掉重複啟動的)

留存使用者:假設在第一天啟動應用的使用者有2000,在第二天有2000中的100個使用者啟動了本應用,那這100個使用者就是留存使用者,簡單來說就是再次使用應用的使用者就是留存使用者。

8樓:影爻

使用者留存

使用者自某段時期開始使用應用,在一段時間之後,仍然還在使用應用的被認做是留存;這部分使用者佔當時新增使用者的比例,即是留存率。

一定時期內的新增使用者,通常會隨著時間增長而不斷有人離開(留存不斷下降),直至他們的生命期結束,從資料上看是一條下降趨勢的曲線。對留存做分析時,不會只看乙個總體留存率資料,這意義不大,而是要觀測這條下降曲線的走勢。

了解留存

對留存進行分析的最常用方法是以日為單元,觀察某日的新增使用者在隨後每日的留存情況。留存雖可能受到多種因素的影響,如:應用質量、使用者素質、應用的運營等等;但在推廣渠道、應用版本既定的條件下,每天的留存曲線不會有很大差異,因此即使只對一些典型日期做分析也非常有效。

通常,使用者隨時間推移的留存會明顯的出現三個時期:

流失期——使用者新進入後的前幾天是流失量最大的時期,留存率顯著下降,是流失期。其中第一天的留存率被稱為「首日留存率」。

蒸餾期——在經過幾天大幅度流失後,使用者留存會進入小幅度下降時期,這就如同是蒸餾過程,是蒸餾期。

穩定期——經過一段時間蒸餾後,使用者留存會呈現出一種很穩定的態勢,不會有明顯的增減,可稱為穩定期,這段時間會保持較長時間。

在行業中,很多應用都很重視首日留存率這項指標,這是對應用質量的直接反映,這項指標還可以在一定程度上說明使用者首次體驗的滿意度。若從總體來看應用的留存,應該看進入穩定期後的平均留存,這才是應用日留存率的真實水平。留存穩定期所保留下的使用者,是最有價值的,他們提供了大量的流量,相對其他使用者各項轉化率也會更高。

另乙個需要關注的問題是留存要經過多久進入穩定期。應用通常都會通過一些運營手段(如使用者引導、每日獎勵等)來減緩流失,如果你應用的留存曲線很快就進入了穩定期,留存也很低,就只能說明你在運營方面做得實在太差了。

9樓:鄭海平

這樣我們就知道某個月新註冊的使用者在接下來的第乙個月的留存情況怎麼樣,在第二個月裡的活躍和留存情況如何。

其次,也可以對比不同渠道的來看,比如,選取樣本的時候,我們就看A和B渠道(比如說seo或者sem)進來的使用者有什麼區別:

結果就是A渠道使用者的質量要比B渠道好很多。

再次,我們也可以看產品的改版是否改進了體驗,那就成了這樣:

10樓:

根據產品型別,需要的日活/周活/月活?如果是繳煤氣費的,乙個月一次就是逆天。如果是做遊戲的,日活需要多少取決於定的交易貢獻值。

乙個月內留存使用者和活躍使用者並沒有增長,這個月的運營工作是失敗的嗎?

小黑臉 新產品的首要目標是增長,產品確實需要不斷改進,但是如果認可留存和活躍度到這個水平,那就需要考慮使用者增量。新使用者增長規模穩定,說明現有渠道趨向飽和,需要拓展新的運營渠道和方式。PS 申請預算也是一項技能。 建議使用比較有權威性的第三方資料分析工具,類似熱雲 秒針等,用資料說話,使用者流失和...

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