一篇文章读懂活跃数据思维导图

流失用户：有一段时间没有再打开产品，那么我们就视为流失用户，根据产品的属性，可以按30天，60天，90天等划分。

不活跃用户：有一段时间没有打开产品，为了和流失区分开来，需要选择无交集的时间范围。比如流失用户是60天以上没打开产品，那么不活跃则是0～60天没打开。

回流用户：有一段时间没用产品，之后突然回来再次使用，则称为回流用户。回流用户是活跃用户，且是由流失用户或不活跃用户唤回而来。

活跃用户：一段时间内打开过产品。

忠诚用户：也可以叫超级活跃用户，长期持续使用产品，比如连续四周，或者一个月内15天等。

现在我们发现，不论是活跃用户还是不活跃用户的维度，都一下子丰富了起来。

通俗的理解一下用户活跃的变化

A：新增—活跃—忠诚B：新增－不活跃－回流－活跃－忠诚C：新增－不活跃－流失

回到一开始那款产品的数据，我们将分解后的新指标统计出来。（定义忠诚用户一个月内有15天活跃；流失用户为两个月没打开过）

（以上数据以月末当天的统计为准） 

你看，指标开始变得复杂了。产品有长期使用的忠实用户，也有流失用户。有用户回来继续使用，也有用户不怎么爱用产品。

(活跃用户和不活跃用户可以拆分出来，周活跃同理) 

用户运营们可以按照日、周、月维度维护三张报表，监控活跃数据的变化（建议花更多精力在周报表上）。

如果是一个好的用户运营，他会继续思考：每天有多少活跃用户变得不活跃？有多少忠诚用户变得不活跃？又有多少流失用户被我们唤回来等，并且分别是什么原因引起的。

怎么样更详细的监控活跃数据的变化呢？我们引入桑基（Sankey）图的概念。

这时，活跃数据比单纯的表格清晰多了，而且我们也能够显著观察到不同活跃层的变化。万千变化，存乎一图。

有了数据和趋势，我们应该聚焦更多精力到怎么去应用在运营和业务上。

观察忠诚用户，发现他们有什么特征，为什么爱用我们产品。同样的道理，我们也能观察流失用户；

忠诚或流失用户是否在推广渠道上有显著差异（配合新增留存数据）；

某一段时间回流用户增加，是产品更新，市场推广，还是活动营销；

本周，变成不活跃的用户比以前多，要不要做一次用户访谈看下原因；

活跃的用户用Push营销，流失的用户用短信营销，这是不是一个好方法；

以上种种，皆是用户运营需要考虑，也是要和各部门协同解决，贯彻整个产品一生的运营方向。

根据不同的用户活跃状态，依据产品的特性能采取很多运营手段。这是精准化运营的第一步。接下来则是划分用户层次等，进行更精准的运营，不过那是另外的话题了。

用户运营路漫漫修远兮，用我偶然得之的一句话做结尾吧。

别低头，活跃会掉，别流泪，报表会笑。