不同类型的用户
用户包含各种类型，反应了不同群体的特征和想法。在使用整个产品的周期中，我们应定义更全面的指标：
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。
活跃用户
很多人对于什么是活跃用户的概念还很模糊，大多数运营数据分析平台上都直接给出了一个活跃用户的数字，那么什么是活跃用户呢？用户每天既会不断新增，也会不断流失，如果单独只看每日活跃用户数，是很难发现问题的本质的，所以通常会结合活跃率和整个APP的生命周期来看。
活跃率是指活跃用户/总用户，通过这个比值可以了解你的用户的整体活跃度，但随着时间周期的加长，用户活跃率总是在逐渐下降的，所以经过一个长生命周期（3个月或半年）的沉淀，用户的活跃率还能稳定保持到5%-10%，则是一个非常好的用户活跃的表现，当然也不能完全套用，得视产品特点来看。
概括来说，增长黑客在衡量“活跃度”时，会通过访问次数、访问时长、收藏指数和相关影响因素几个维度来判断用户的活跃情况，并按连续活跃天数和阶段内任意活跃天数2个时间维度对用户活跃度进行整体分析。
如何进行用户活跃度分析？
1.通过日访问次数评估用户活跃度
访问次数代表用户每日使用产品的频次，我们将计算所有访问次数大于1次的用户，来计算这些用户的平均访问次数，或者设定一个固定值，例如某位用户连续7平均访问产品的次数为3-5次，那么我们就可以把4设定成固定值。
在基于访问次数计算出平均值或设定了固定值（A）之后，我们要统计每日访问次数大于1次并且小于A*50%的用户，以及每日访问次数大于A*50%并小于A的用户，以及日访问次数大于A的用户分别的数量。统计的目的在于通过访问次数将用户进行分层，高于A值的用户是我们产品的绝对活跃用户，对于没有达到A值的用户可以通过运营活动重点提升日访问次数。
2.通过日访问时长评估用户活跃度
与通过访问次数计算用户活跃度的方式相同，找出用户使用时长的衡量值B，通过B对用户进行筛选分组。
3.通过“收藏指数”评估用户活跃度
一般来说，用户产生收藏行为代表着对产品内容的认可，如某篇文章，某件商品。
在实际统计中，“收藏指数”因产品所在行业的不同而不同，需要针对产品所在行业进行个性化定义，例如社区类产品要统计有过发帖、回帖行为的用户，资讯类产品要统计日浏览文章大于5篇（举例）的用户，电商类产品要统计日浏览商品大于5件（举例）的用户等。
同样，通过对“收藏指数”的定义，计算出相关用户行为的衡量标准，我们称其为C值，C值为活跃用户必须满足的条件，继而可以筛选出高出C值50%、100%甚至更多的用户数量。
4.找出用户活跃度的影响因素
在影响因素这项分析上，需要统计不同特征用户的活跃度人数。例如领取红包后1-3天的活跃用户变化情况，与非领取红包用户的活跃度进行对比，再比如连续打卡3天、5天的用户在活跃度上的变现差异。
以上是4项用户活跃度的衡量方式，在统计时，首先需要筛选出满足条件的用户数量，然后计算满足条件用户在整体用户中的占比。
我们每天都要看各种平台数据，包括DAU，uv，pv等，其中活跃用户数对我们平台评估至关重要，那活跃用户数到底是什么？
活跃率反映产品的健康度，活跃用户数反映了产品的市场占比。通过对比活跃用户与不活跃用户，观察不活跃用户的特征，分析不活跃的原因，来提升非活跃用户的活跃度。
活跃用户数=高质量用户=真正体现产品价值的用户
如：资讯类产品中活跃用户可能是每天阅读5篇新闻，每天参与2次评论。
反映产品功能的健康度，在一定程度上反馈了产品功能是否有效，产品体验是否优良。考量产品就需要考量用户对产品核心功能的使用程度，通过用户关键行为来界定用户是否活跃，以此来考量用户对产品核心功能的使用程度。
日活，周活，月活有什么意义？怎么统计？
查重否？
查重： 周活和月活统计时，对连续多日活跃的用户只保留一次，能看出净值；
不查重： 每天活跃的用户数累计。
两种方式都无明显意义。
有意义的是？
连续活跃的用户数具有意义。可对连续活跃的用户进行分，比如，对连续2天，3天，7天，10天活跃的用户进行分层，分为一般活跃，中度活跃，重度活跃，绝对活跃。针对不同层级的用户进行针对运营。
还有其他方式：
对一个活跃级的用户活跃时间进行记录，并针对不同级活跃时长的用户提出不同运营方式。
互联网公司对活跃用户的定义大同小异，主要以用户打开APP一次记为一个活跃用户。
一些常见的用户分类
活跃用户： 打开应用的用户即为活跃用户，不考虑用户的使用情况。每天一台设备打开多次会被计为一个活跃用户。
日活用户： 每日使用APP的用户数，每台设备只记录一次。
月活用户： 每月使用APP的用户数，每台设备只记录一次。
不同产品的活跃用户：
无账号产品： 周期内打开APP的用户即为活跃用户。例如工具类APP。
有账号产品： 周期内登录APP的用户为活跃用户。例如网游。
我们假设有一款新产品，这是它三个月内的活跃数据。从数字和整体的趋势看，每个月的活跃用户数一直在上升，感觉这款产品好像运营的还不错。
但是，我们不能通过一个绝对的数字来衡量，因为不同行业的产品、不同领域的产品的用户数衡量标准并不一样。好的数据指标，都应该是比例或比率。
用户活跃可以简化为一个最简单的公式： 新增用户的数量要大于流失用户的增加量 。可以想象有一个水池，运营的工作就是一直往里灌水，但是水池也会漏水，如果漏水速度太大，那么水池就干了。一款产品可能因为市场竞争、拉新乏力导致新增用户数下降，也可能因为产品改动，运营策略失误造成后续流失用户变多。运营所要做的就是开源节流，尽可能地拉新，增加新用户数量，但同时也要采取措施防止被拉进来的用户大量流失，要知道，拉新的成本是很高的，有时候拉10个新用户不如保留1个老用户对于企业利润的价值更大。
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。
那么，知道了怎么监测活跃用户的数量，产品运营应该采取哪些方法来提升用户活跃呢？光知道问题在哪里还不够，必须要对症下药。
提升用户活跃的方式
（1 ）优化产品
优化产品是提升活跃成本最低的一种方式。什么样的情况会导致用户的流失？当用户遇到以下一些问题时，就不会使用了，比如页面加载过慢、登录不成功、闪退等等。举个很简单的例子，如果我们把产品的注册过程减少一个环节，也许就可以把转化率提升5%以上。优化产品是个漫长、细致的工作，而且要结合数据分析，找出用户具体是在哪个环节流失的，凭感觉做产品优化，效果往往不太好。
优化产品最主要的是核心功能优化。比如某种外卖类APP，最核心的功能是展示食品并让用户下单，但如果将APP的UI界面设置的很不合理，让用户找不到哪里可以下单，哪里可以看食品的详情页，那肯定是不行的。
（2 ）功能开发
如果是低频软件，有一个很好的手段可以快速提升用户日活，就是把高频的功能糅合进自家的产品。这里举2个例子，一个是当下最火的知识问答。另外一个是应用市场加入资讯板块。
视频软件的用户活跃和产品属性、用户的生活习惯有关，工作日比较忙，没有时间登视频软件，周末放松休闲时，才打开浏览下，使用时段集中在周末。现在软件内增加了答题功能，每天都有，这个功能就会吸引平时中午不看视频的人，有空闲了也会去登录视频软件去答题。由此推断，他们的日活数据一定是暴涨的，产品本身并没有多大的变化，唯一的区别是增加了一个高频的功能。
另外就是加入资讯功能的例子，360手机助手和猎豹清理大师。用户看到360手机助手有新闻的推送，遇到感兴趣的就会点开来看，点开的同时打开了应用市场，也会浏览下推荐的最新游戏。之前一个月使用1次的软件，现在几天就会打开一次。所以，我们的应用市场内也加入了新闻板块，不像之前只推送应用和游戏，现在可以推送新闻，用户点开率上升了很多，APP的日活数据也稳步上升。
（3 ）活动刺激
活动刺激是提升用户活跃最能够快速见效的方式了。人是逐利的动物，在利益的诱导下，让用户做什么都可以的。比如某热门手游app，次日登录送五星英雄，七日登录送萌妹子（貂蝉），用户想要得到这些稀有道具，就不得不每天登录。游戏自身有很多稀有道具，用这些做诱饵来刺激用户登录，再方便不过了。相对来讲，应用就没有这样的优势了。
针对非游戏类的app，可以采用开发积分兑换系统的方式来激励用户经常登录，登录领积分，用积分兑换实物。本质上是用福利来激励用户登录。
（4 ）增加提示
用户不主动使用APP时，增加提示可以有效的激活用户。第一个，将推送功能作为重要的运营手段。有时候用户不会主动想到要去登录app，因为用不上，因此企业可以通过主动的提示来诱使用户点进去看看。
另外一个手段是增加红点或者发送图标到桌面上。因为用户有点掉红点的习惯，看到桌面上有图标也会去点，通过这两种方式，日活数据也得到了明显的提升。但是这两种方式不建议频繁使用，偶尔使用一次效果最佳，因为如果频繁使用的话，用户会反感，严重的甚至会造成用户的流失，因此把握住适当的频率很关键。
