通过各方面运营策略，提升用户活跃数据，提高整体盈利能力

“用户活跃数据”不仅是常见的数据指标，也是许多产品业务线的核心指标。当用户“排水”效果稳定时，需要考虑“截流”问题，用户多久活跃，用户第一次使用体验如何，如何改善用户活动，如何让用户留下来（重复使用）等。分析活跃数据，不是让用户每天走，赚取一些广告费，而是了解产品业务线的健康，提高支付转化率，老客户介绍提供稳定的数据支持，实现高质量用户分层运营，关注维护，不断优化和调整业务增长策略。然而，从本质上讲，所谓的互联网产品谈论活跃的用户，就像线下商店让新老顾客去商店一样。因此，影响“用户活跃数据”的因素太多，必须大大小小，注重实施策略，更不用说谈论活跃，不注重转型，促进活动和保留相辅相成。通过内容、品牌、活动等操作策略，提高用户活跃数据，提高产品业务线的整体盈利能力。所以，首先来看看“活跃”的定义。（以互联网产品为例）下载量、新注册用户等指标有明确的方向和定义，但“活跃用户”可以对不同的目标、不同的产品生命周期和不同的业务有不同的定义。例如，在一定阶段内，所有访问行为的用户都是活跃用户；登录后，用户每天多次访问、发布、发布视频、拇指等相关行为，如短视频产品为“一天内浏览五个视频的新注册用户”，如信息产品为活跃用户，如电子商务产品为“30天内订购女性用户”；老用户也可以打开应用程序，即使是活跃用户。……“活跃”的适当定义标准要求我们深入了解用户和业务场景，并根据产品业务线的特点和目标、开发阶段、产品生命周期和产品属性，不断研究迭代和校准数据。...而“活跃”的适当定义标准要求我们深入了解用户和业务场景，并根据自身产品业务线的特点和目标、开发阶段、产品生命周期和产品属性，不断研究迭代和校准数据。接下来，让我们来看看“活跃数据”的分析维度？首先，拆解“活跃用户”。活跃用户=新用户 老用户留存 回流用户－为了保持活跃用户的持续增长，流失用户的新用户和回流用户的数量应大于流失用户的数量。如下图所示，就像一个大水池，我们会不停地往里面灌水，但是水池也会漏水，如果漏水速度太大，那么水池就会干燥。当新用户下降时，由于市场竞争激烈、产品功能修订、交付成本降低等原因，可能会导致新用户疲软，由于运营策略调整、产品功能离线等因素，用户流失可能会增加。然后，我们需要继续思考：每天有多少活跃用户变得不活跃？有多少忠诚的用户变得不活跃？对忠实用户进行调查分析，挖掘共同特征，为什么喜欢使用我们的产品？回访丢失的用户，了解共同特征是什么，为什么丢失，是需求不一致还是价格？回流用户在一定时间内增加，是电话召回、产品更新、营销还是活动营销？在推广渠道上，忠诚或失去用户是否存在显著差异？(需要结合新的保留数据)...最后，考虑分析以下维度:DAU(日活)峰值。也就是说，一段时间内日常生活的高峰值，值得注意的是，日常生活可能不反映业务的增长，也不排除时间、市场等因素，如果运营策略带来的增长不太准确。DAU(日活)同比。同比消除了时间的影响。与去年10月和今年10月的数据相比，它反映了今年整个产品的性能。如果今年10月的DAU同比下降，产品可能会再次下降，或者今年整体市场不景气。具体情况具体分析，一般需要看几个月的年同比趋势。DAU(日活)环比。环比通常与上周或上个月进行比较。本周和上周的DAU值之间存在差异。时间段越近，外部和时间影响因素之间的差异就越小，这可以反映本周运营策略对DAU的影响。DAU(日活)比例。满足条件的用户数量需要筛选出来，满足条件的用户在整体用户中的比例需要观察到不同活跃层的变化。例如，新老用户的比例，发现活跃用户的组成，连续1天、2天、3天…活跃用户的比例，对于那些可以发展成为忠诚用户的活跃用户，需要关注维护。DAU(日常生活)趋势。看趋势是看指标连续几段性能一致，了解用户活跃趋势，如上周、趋势一致或中间断层、自然周期、异常等，分析涨跌，关注更多精力如何应用于运营和业务。现在我们来梳理一下如何分析“活跃数据”，优化业务增长策略。1.通过活跃数据的趋势，了解产品业务线活跃数据的整体趋势，了解活跃用户的规律。常见的运营策略调整，如市场政策变化、节假日、电子商务节等节日，都会导致积极的数据变化。在找到一些明显的规则后，根据未来发生的时间，预计指标波动，及时调整操作策略。如下图所示，活跃用户数量在周末和11个假期逐步下降，有相应的事件和相应的波动形式。可以看出，有周期性的规则。营销活动等运营策略可以在周末进行调整，以稳定增长趋势，但应综合考虑产品属性和用户属性。注：10月份为某考勤APP活跃数据趋势图，已进行数据脱敏处理。2.通过DUA同比/环比/比例观察，区分活跃数据的异常变化。通过DUA同比/环比/比例观察，阶梯式、连续性、不规则等活动波动异常。但并非所有异常波动都值得调查，但要记录发生时间，观察趋势，当问题恶化时容易追溯。这就是为什么要建立数据监控系统。如下图所示，10月22日至10月24日，活跃用户数量在红框区域出现活跃异常波动。首先，我们应该了解日常活动下降了多少。其次，通过DUA同比/环比/比例观察，最终确定跌幅是否在合理范围内，为不规则异常。注：10月份为某考勤APP活跃数据趋势图，已进行数据脱敏处理。3.挖掘异常变化的原因。一般来说，活跃数据的异常往往与事件有关，如季节性促销、无声用户觉醒、影响活动、在线新功能等。因此，在挖掘异常原因时，可以分别观察新老用户。梳理新用户行为路径的各个环节，管理老用户的标签，实现不同的接触，发现问题，从而刺激老用户的介绍。4.根据问题的严重程度，优化业务增长策略，通过判断问题的优先级和优先级，找到问题的来源，及时调整业务增长活动和运营策略，改善活跃数据，防止用户大规模损失。优化和完善用户增长系统（会员系统），提高用户活动，使用户有归属感，不断优化用户激励系统，使用户希望使用我们的产品来提高活动。优化注册流优化等产品功能和流程，减少一个环节，可能会提高5%以上的转化率。AB测试可用于验证，并不断优化产品功能。04借用朋友说的话:“从活跃用户数据出发，制定增长策略，注意活跃用户的新增、老用户的保留、回流、流失、各部分的比例、大部分的适当倾斜资源，小部分根据成本决定选择。“一般来说，活跃用户数据是介绍和裂变业务增长的基础。从活跃用户数据中，制定不同的营销、推送等增长策略，实现用户分层管理，不断优化业务增长策略。此外，值得注意的是，如果朋友说“结合产品生命周期的特点，制定活跃的改进策略，如产品生命周期短的产品，活跃策略应注重减少损失，否则应注重提高保留率。”” 

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