這才是真正的使用者活躍分析，而不是羅列DAU

2024-07-24科技

使用者活躍度分析是衡量產品健康度的關鍵指標之一，但許多公司在分析DAU和MAU等指標時，往往陷入數位遊戲而忽視了分析的真正價值。本文系統性地講解了如何深入進行使用者活躍分析，從建立高價值使用者標簽到辨識活躍行為特點，再到找到提升活躍的有效手段，提供了一套完整的分析框架。

使用者活躍該怎麽分析？很多公司日常在監控DAU、MAU指標，可監控以後呢？經常是DAU下降3%，就逼著人分析半天，結果還沒出報告，又漲上去了……純純空耗人力。使用者活躍分析，該怎麽做的更有價值，今天系統講解一下。

一、使用者活躍分析的常見問題

常見問題一：缺乏判斷標準，陷入細節無法自拔。就像開頭說的，很多活躍分析，陷入「1%上漲」「2%下跌」中無法自拔，完全無法深入，每次都不了了之。

常見問題二：盲目拆解，沒有落地建議。很多分析活躍波動，就是閉著眼睛按使用者性別，裝置型號，一通拆解。可拆解完了，知道「男性使用者活躍率下降1%」又怎樣呢？所以要做個男性專屬版本來拉這1%的活躍嗎？

常見問題三：盲目促活，沒有長期效果。使用者活躍降了，直接想到的辦法就是站內做打卡，拉長線活躍，站外猛推一波資訊，把不登入的拉回來。可拉回來以後呢？該不消費還是不消費，DAU漲，轉化率掉，更頭疼了。

為什麽會有以上問題，本質上，因為：

活躍很容易短期波動，抓長線規律才不至於一葉障目

活躍很容易被短期拉升，但活躍高不等於有轉化

不同使用者的活躍價值不一樣，抓核心使用者才是關鍵

因此，區分使用者價值，辨識活躍特點，找到提升高價值使用者活躍的抓手，才是把活躍分析從內耗變得有價值的關鍵，具體怎麽做，一起來看看。

二、建立高價值使用者標簽

並不是所有使用者的活躍都有價值的，比如：

直營電商：使用者有消費才有價值，可以考察使用者過往30天/90天/180天內累計消費金額，消費頻次，產生的毛利。

平台型企業：入住商家能產生GMV，能充值廣告費才有價值，可以考察過往30天/90天/180天內商家GMV，廣告充值/消耗數量。

內容型產品：使用者登入，消費內容，且點選廣告/充值打賞才有價值，可以考察過往7天/14天/30天內使用者登入頻次，總時長。

SaaS產品：大部份saas是toB銷售的，采購部門簽單，業務部門使用。此時活躍影響的不是當期的交易，而是後續的續費，畢竟如果連業務都用不起來，也沒人會再續費了。

綜合分類後，我們可以得到比性別、年齡、裝置型別更有用的標簽（如下圖），在後續分析時能匯出更有用的結論。

三、辨識活躍行為的特點

有了使用者標簽，我們可以區分出高價值的核心使用者群，比如：

新使用者中有消費群體

老使用者中高消費群體

老使用者中無消費但高活躍群體

在解讀活躍數據的時候，能把活躍的波動，具體拆分到各群體，從而綜合判斷：活躍下降，到底有沒有影響核心群體（如下圖）。

這樣既可以避免「3%波動到底是不是大問題」的糾結，又能快速釘選出問題群體，具體思考：「要不要改善活躍？改善哪些人群的活躍？」而不是盲目地拆分來，拆分去：

如果波動很小，甚至就是周期性波動，不用著急

如果波動大，但尚未影響到核心群體，一般慢慢排查邊緣使用者

如果波動大，且核心使用者有明顯損失，就得立即采取行動，不然收入等指標一定會遭殃

四、找到提升活躍的抓手

站在營運的角度，促活的手段，分登入中，登入後兩類。在使用者尚處於登入狀態時，要給使用者留下念想，讓使用者有惦記的東西，比如：

電商平台：收藏/加購/轉發商品

直播平台：關註主播/主播互動

內容平台：點贊/轉發等主動行為

SaaS產品：核心功能的使用數量

在數據上，應首先監控這些有利行為的發生情況：

有多少使用者在活躍期間發生了有利行為

有多少使用者高頻率的發生了有利行為

哪一種行為能吸引更多使用者/哪一種沒用

透過數據監控，如果發現：發生有利行為使用者占比在下降，那麽長期來看，活躍是必然持續降低的。反之，如果營運活動/產品改版，能讓使用者有利行為持續增加，則說明長期活躍有提升的機會。

這些標簽在後續分析時，可以成為好用的工具。

在登入後，使用者已下線，能用的手段就是資訊推播/站外廣告，此時的常用思路是：

根據使用者活躍前偏好標簽，篩選內容/商品推播

根據當前站內主力推的活動，主力推的產品來推播

根據當前社會上流行話題，應季產品來推播

這裏特別要註意！有可能所謂千人千面，是個偽命題。特別是非壟斷企業，自身平台提供的內容/商品有限。有可能就是當前熱點是啥，推啥最管用。所以這裏重點工作還是打標簽，記錄使用者響應情況。一來從總體上看，哪一類推播拉回使用者效果最好，二來看每個使用者對不同型別活動的響應，從而指導更細節的業務行動（如下圖）。