來源|友盟數據運營舍 ID:umengcom

導語

活躍用戶是指什么，活躍用戶能傳達出什么信息，活躍用戶數據能為我們的 App 帶來什么樣的價值？如果在一個自然周內，同一個設備啟動了應用多次，那么周活躍用戶中此設備會被計算為幾個活躍用戶呢？今天就給大家詳細說一說：在具體的數據運營中活躍用戶到底應該怎么用！

     【 活躍用戶】定義：聯網打開應用的用戶即為活躍用戶，不考慮用戶的使用情況，一個用戶對應一個獨立設備。

     【友盟＋】計算活躍用戶的時間粒度分別有 時/ 日/ 周/月 四種，指在對應的時間窗口打開應用的獨立設備數。

        如果在一個自然周內，同一個設備啟動了應用多次，例如周一和周三都啟動了應用，那么該活躍用戶在周活躍用戶中會被計算為幾個？作為數據的分析人員經常會有類似的疑問，答案是該設備只會被計算為一個活躍。這就是活躍用戶的排重機制，把每周七天的活躍用戶單純累加計算出來的結果并不是周活躍用戶，正確的關系是：周活躍用戶＜該周每日活躍用戶的累加值，月活躍用戶與此同理。

【 友盟＋】 統計時段分析圖

        數據分析人員查看友盟統計報表時，會發現在友盟數據統計后臺的概況頁面上有分時活躍用戶統計，如上圖所示，你可以選擇昨日之前的任意一天數據做對比，那么這個數據的價值點在哪里？

價值點1：

       在 App 不做任何推廣、推送的前提下，幫助 App 真實反映用戶的使用行為。

拿健身類應用說，據個人觀察：運動健身類 App 的用戶更習慣晚上打開使用，晚上七八點后會有一個明顯的活躍波峰。

        活躍用戶的波峰數據會讓開發者想到什么？

• 首先，想到了多利用這個時段和用戶做一些互動溝通，因為這個時間溝通的時效性是最高的

   

• 再次，可以考慮在這個時段做推送，在用戶有意愿并且習慣使用 App 的時間收到推送通知，就猶如你主動逛超市的時候看到了一件促銷品比你在做其他事情時看到促銷品廣告更容易達成購買行為。當然不同的 App 有不同的運營策略，具體還要根據自身計劃量身打造。
  

       價值點2：

       假設你的 App 做了推送，想看看推送的效果怎么樣？分時活躍用戶無疑是最直觀的參考數據。

       分析推送當時的活躍相對未推送的變化以及后續的相對變化，也許你會為下次的推送找準一個最靠譜的時間點。

了解了小時分布數據后，下面來講講活躍用戶的構成。

【 友盟＋】 統計整體趨勢圖

        如上圖所示，活躍用戶既包括新用戶也包括老用戶，友盟對新老活躍用戶做了構成統計。在實際運營過程中，一個全新的 App 新增用戶占活躍用戶的比例會較大，因為老用戶積累相對較少，隨著 App 生命周期的成熟，一個成長健康的 App 應該擁有絕對較高比例的老活躍用戶，老活躍用戶越多表示用戶的忠誠度越高。

       情景分析：如果發現 App 的老活躍用戶久久不能增長，甚至開始下降，查找問題的入手點通常是先從新版本開始，正常來講如果不是因為版本的改動，很少有其他因素會帶來數據的大波動，所以首先檢查新版 App 在集成統計 sdk 上是否存在問題，新版設計上是否有過大改動從而導致用戶使用不習慣等。

       單個 App 的活躍已經了解的差不多了，那么賬戶下所有 App 的活躍又是怎么統計的？

【 友盟＋】統計匯總數據圖

        進入友盟后臺，在產品列表頁面會看到如上所示的數據指標。日常運營中，很多用戶不了解“昨日活躍用戶”和“昨日獨立活躍用戶”的區別，弄清楚區別之前首先需要明確如上兩個指標是針對賬戶下所有 App 進行統計的，假設你的賬戶下有兩款 Android 應用 A 和 B ，張三的手機上既安裝啟動了 A ，也安裝啟動了 B ，那么張三究竟算這個賬號下的兩個活躍用戶還是一個活躍用戶？另外像張三一樣同時安裝啟動多個應用的用戶有多少？

        不少開發者希望能看到這樣一個明確的數據，所以友盟提供了昨日活躍和昨日獨立活躍兩個指標來解答此問題，昨日活躍是賬戶下所有 App 活躍用戶的直接累加（張三被算成 2 個活躍），而昨日獨立活躍是賬戶下所有 App 活躍用戶去重后的累加（張三被算成1個活躍），這兩個指標之間的數據差值反映了同一個賬戶下的應用對用戶的重復覆蓋情況。通常情況下看到的昨日獨立活躍用戶小于等于昨日活躍用戶，如上圖所示的兩個指標數據相等是因為該賬戶下只有一個 Android 應用和一個 iOS 應用，不同平臺不會存在同一個用戶，所以看到的數據相等。

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