用户活跃度拆分,帮你找到转化率低的原因“为什么转化降低了,怎么也找不到原因
”数据的波动最容易带来改变的就是用户,如果你每天查看的数据指标,没有拆分用户分群,那你可能永远也找不到答案
必备视角:用户活跃状态如果你能清晰地拆分并分析用户的活跃状态,那么大概70%的数据分析问题都会迎刃而解,而“卡”住分析的,往往就是这个非常基础但是很容易被忽视的内容
所以,当你遇到任何数据波动的疑问,首先细分用户活跃状态,明确「导致问题用户」所处的活跃状态,对你的帮助一定很大
新增用户数+老用户数=活跃用户数先说活跃这个词,一说活跃用户,会有很多人认为所谓活跃用户,就是在产品中非常活跃的用户
量化一下,比如至少一周有两三天在使用,才是所谓的活跃用户
对不起,不是这样的
首先要明确一个概念,所谓活跃,或者活跃用户,在业内通用的定义指:这个用户在选定的时间周期内,有打开过产品,就算作活跃,就是一个活跃用户
所以,活跃定义的是一个状态,而不是程度
而活跃用户,分为两类用户,即:新增用户和老用户
新增都懂就不说了,而所谓老用户,即不是第一次访问产品的用户,都是老用户
所以这三个概念的关系是,同一时间周期内,新增用户数+老用户数=活跃用户数
打个比方,你每天看到的新增活跃数据,比如:平均日新增4k人,日活1w人,那就意味着平均每天访问的老用户有6k人
流失用户+沉默用户=不活跃用户那么,既然是细分用户活跃状态,有活跃的阶段,就一定有不活跃的阶段
如果你去关注下不活跃用户,可能会被小小的颠覆一下,那就是不活跃的用户数量是极其庞大的
不活跃的用户里,也分两部分:即流失用户和沉默用户
其中数量上占绝对大头的是流失用户,所谓流失用户,就是曾经使用过我们产品
但是已经连续有一段时间没有启动过产品了,而且这个时间段已经长到我们认为用户已经否定或者忘记了产品,那么我们把这样的用户定义为流失用户,根据不同产品的业务特点