用戶行為分析UBA 留存活躍

用戶行為分析UBA留存活躍新老用戶趨勢觀測內(nèi)容產(chǎn)品/活動某段時間內(nèi)，用戶整體規(guī)模的變化如何？新用戶和老用戶各自的比例變化如何？數(shù)據(jù)指標(biāo)合計用戶當(dāng)日訪問用戶總數(shù)。且應(yīng)該是個去重數(shù)據(jù)。其它業(yè)務(wù)性定義可以根據(jù)業(yè)務(wù)來設(shè)定，如設(shè)置為訪問的注冊用戶+非注冊用戶。新用戶當(dāng)日首次訪問用戶數(shù)。其它業(yè)務(wù)性定義可以根據(jù)業(yè)務(wù)來設(shè)定，如設(shè)置為訪問的非注冊用戶。老用戶當(dāng)日非首次訪問用戶數(shù)。其它業(yè)務(wù)性定義可以根據(jù)業(yè)務(wù)來設(shè)定，如設(shè)置為訪問的注冊用戶，或者穩(wěn)定（一定周期）的用戶數(shù)。業(yè)務(wù)洞察觀測者：產(chǎn)品經(jīng)理/產(chǎn)品運營觀測某段時間內(nèi)新老用戶的發(fā)展情況，以及整體用戶規(guī)模情況。新用戶：應(yīng)用產(chǎn)品/活動的首次訪問用戶數(shù)是多少，占比多少。新用戶代表我們渠道引流的能力。老用戶：應(yīng)用產(chǎn)品/活動的非首次訪問用戶數(shù)是多少，占比多少。老用戶是我們的目標(biāo)用戶群體。合計用戶：應(yīng)用產(chǎn)品/活動的總體訪問用戶規(guī)模是多少，是否穩(wěn)定。新老用戶的變化情況也能反應(yīng)產(chǎn)品/活動留存用戶的能力。產(chǎn)品/活動的使用人群分布健康度。行動指引可以通過切換時間段，來關(guān)注以下：歷史與現(xiàn)在比較。相關(guān)內(nèi)容橫向比較?？梢酝ㄟ^渠道切換，來關(guān)注下不同渠道，新老用戶的情況。合計用戶訪問量，在周末時間段會有規(guī)律性的變化，激增或者銳減，可關(guān)聯(lián)看下下7日訪問密度。一段時間內(nèi)，合計用戶逐步增加，新用戶也在增長，但是老用戶并沒有增加甚至在減少，可關(guān)聯(lián)查看留存情況。一段時間內(nèi)，合計用戶逐步增加，新用戶不變，老用戶有增加，留存情況良好?？申P(guān)聯(lián)渠道訪問，多引流拉新。用戶留存觀測內(nèi)容從新用戶/老用戶看/從渠道看應(yīng)用產(chǎn)品/活動的質(zhì)量和保留用戶的能力如何？哪個渠道的用戶比較優(yōu)質(zhì)？用戶留存情況如何？-留存率和趨勢如何？數(shù)據(jù)指標(biāo)新用戶當(dāng)日首次訪問用戶數(shù)。其它業(yè)務(wù)性定義可以根據(jù)業(yè)務(wù)來設(shè)定，如設(shè)置為訪問的非注冊用戶。老用戶當(dāng)日非首次訪問用戶數(shù)。其它業(yè)務(wù)性定義可以根據(jù)業(yè)務(wù)來設(shè)定，如設(shè)置為訪問的注冊用戶。留存率某時間點后第n日/周/月用戶占當(dāng)時用戶數(shù)（某時間點）的比例即留存率。提供新用戶/老用戶切換，默認(rèn)為新用戶。統(tǒng)計時間單位一般默認(rèn)為日，可切換為周/月。如：n日留存率=在第n日，新增用戶中訪問的用戶數(shù)/新增用戶數(shù)*100%例：7日留存率：（第一天新增的用戶中，在訪問的第7天還有訪問的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)。留存統(tǒng)計提供7個時間階梯統(tǒng)計：當(dāng)日，第2日/3日/4日/5日/6日/7日當(dāng)周，第2周/3周/4周/5周/6周/7周當(dāng)月，第2月/3月/4月/5月/6月/7月業(yè)務(wù)洞察觀測者：產(chǎn)品經(jīng)理/產(chǎn)品運營觀測某段時間當(dāng)日內(nèi)新用戶/老用戶的留存情況。新用戶留存（首次訪問用戶留存）產(chǎn)品上線，對新用戶的留存說明了新用戶對產(chǎn)品的第一印象是否可接受->愿意使用。老用戶留存（非首次訪問用戶留存）這里的老用戶一般指活躍用戶，包含了2周活躍，3周活躍，4周活躍，忠誠用戶-也就是目標(biāo)用戶。留存中的老用戶可以關(guān)聯(lián)看活躍用戶構(gòu)成，一體兩面。觀察周期，我們可以分為4個階段：第一個觀察期：次日第二個觀察期：第3日-第7日第三個觀察期：第8日-第14日第四個觀察期：第15日到第30日次日留存因為都是新用戶，所以結(jié)合產(chǎn)品的新手引導(dǎo)設(shè)計和新用戶轉(zhuǎn)化路徑來分析用戶的流失原因，通過不斷的修改和調(diào)整來降低用戶流失，提升次日留存率，通常這個數(shù)字如果達(dá)到了40%就表示產(chǎn)品非常優(yōu)秀了。周留存在這個時間段里，用戶通常會經(jīng)歷一個完整的使用和體驗周期，如果在這個階段用戶能夠留下來，就有可能成為忠誠度較高的用戶。月留存通常移動APP的迭代周期為2-4周一個版本，所以月留存是能夠反映出一個版本的用戶留存情況，一個版本的更新，總是會或多或少的影響用戶的體驗，所以通過比較月留存率能夠判斷出每個版本更新是否對用戶有影響。渠道留存因為渠道來源不一，用戶質(zhì)量也會有差別，所以有必要針對渠道用戶進(jìn)行留存率分析。而且排除用戶差別的因素以后，再去比較次日，周留存，可以更準(zhǔn)確的判斷產(chǎn)品上的問題。行動指引可以在留存分群圖中看連續(xù)幾天，不同留存日情況。了解用戶的產(chǎn)品使用情況。如果切換成周留存或月留存，留存情況都非常樂觀，說明用戶黏性很高?？梢栽谮厔輬D中，從某天看幾個連續(xù)日期訪問數(shù)的不同留存日的產(chǎn)品使用情況。如果某一個活動/產(chǎn)品大變化的時候，同時看會比較重要。因為可能會有個大滑坡或者大提升。新用戶看：次日留存+渠道1.產(chǎn)品上線，新用戶的次日留存如何很低的話，可能產(chǎn)品沒有核心功能來吸引用戶，或者結(jié)合使用功能來統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)主流程都沒有接觸到就流失了，其中可能是有存在理解障礙，或者流程太長之類。2.不同渠道帶來的新用戶的類型不一樣，哪個渠道帶來的用戶留存更高，哪個渠道就會更優(yōu)質(zhì)些。3.次日留存達(dá)到40%算是很不錯的。老用戶看：一般產(chǎn)品迭代優(yōu)化時，如果老用戶的留存出現(xiàn)問題，就說明產(chǎn)品迭代優(yōu)化結(jié)果并不理想。留存通過用戶分群和渠道分類，也可以和成本估算聯(lián)系起來。比如一類用戶從渠道A來，且是老用戶，如果渠道很貴，還是3周以上的活躍用戶，留存率低，那么可以理解成本很大（流失）。最近兩周留存轉(zhuǎn)化觀測內(nèi)容這周的用戶都是哪些構(gòu)成的？上周/上月到本周/本月有多少用戶留了下來，多少用戶沒有繼續(xù)訪問？數(shù)據(jù)指標(biāo)新用戶某一段時間內(nèi)首次訪問的去重用戶數(shù)。回流用戶截至當(dāng)日，之前有訪問過，經(jīng)過一段時間未訪問，之后突然回來再次使用的去重用戶數(shù)。一般由流失用戶或不活躍用戶而來。留存用戶在這里是指上周/上月訪問后，繼續(xù)訪問的用戶。（相對本周/本月的用戶來說）流失用戶在這里是指上周/上月訪問后，沒有繼續(xù)訪問的用戶。（相對本周/本月的用戶來說）業(yè)務(wù)洞察觀測者：產(chǎn)品經(jīng)理/產(chǎn)品運營此圖屬于觀察性分析留存卡可以看到連續(xù)周/月的留存分布和趨勢，但是沒辦法知道從第1周/月留存到第2周/月，其中的訪問細(xì)節(jié)。所以這個視圖是留存卡的一個明細(xì)視圖。進(jìn)一步了解：比對上個周期，本周期發(fā)生了什么變化，上周期訪問量的留存影響及占比是多少。細(xì)分留存與流失，上個周期中到底留存和流失了多少新用戶，多少老用戶。行動指引觀察這個視圖的時候，可以用這樣一個視角描述：本周/本月有多少新用戶訪問了產(chǎn)品，占本周/本月訪問用戶的百分之多少。有多少用戶從上周/上月訪問后，繼續(xù)訪問了本產(chǎn)品，占百分之多少。還有多少回流用戶（有段時間沒有訪問，現(xiàn)在又重新訪問了），繼續(xù)訪問了，占百分之多少。還有一部分未知用戶占比。再查看上周期，留存與流失中的用戶構(gòu)成。上周期留存至本周期的新用戶是多少，老用戶是多少（上周期的新老用戶）。上周期流失用戶中的新用戶是多少，老用戶是多少（上周期的新老用戶）。此視圖的視角是著重幫助用戶去觀察上周期對本周期的影響，從而對產(chǎn)品迭代結(jié)果，產(chǎn)品運營的效果有清晰認(rèn)知。連續(xù)活躍用戶對比觀測內(nèi)容產(chǎn)品獲取新用戶到老用戶的能力到底如何？用戶活躍周期(生命周期)的持續(xù)性是不是很好？數(shù)據(jù)指標(biāo)新用戶一周內(nèi)去重新用戶訪問數(shù)。連續(xù)兩周活躍用戶上周訪問過，本周繼續(xù)訪問的去重用戶數(shù)。連續(xù)三周活躍用戶連續(xù)兩周都有訪問，本周繼續(xù)訪問的去重用戶數(shù)。連續(xù)四周活躍用戶連續(xù)三周都有訪問，本周繼續(xù)訪問的去重用戶數(shù)。忠誠用戶連續(xù)訪問四周，本周繼續(xù)訪問的去重用戶數(shù)。這里的活躍用戶，忠誠用戶是通用型定義。如根據(jù)業(yè)務(wù)需要定義，也可能是注冊用戶，注冊并持續(xù)使用n月用戶。業(yè)務(wù)洞察觀測者：產(chǎn)品經(jīng)理/產(chǎn)品運營觀察用戶群變化數(shù)量：新用戶、老用戶、忠誠用戶（用戶生命周期中最關(guān)鍵的上升階段）活躍用戶其實是留存的一種結(jié)果。每次訪問后留下了的連續(xù)訪問用戶就是我們的活躍用戶群。所以看這個活躍用戶比對的時候，如果情況異樣，是可以關(guān)聯(lián)去看留存情況的。行動指引一組數(shù)據(jù)，相當(dāng)于一個時間段的數(shù)據(jù)切片，看這幾類用戶在這個時間段中到底有多少量，進(jìn)行數(shù)量對比。ps:每組數(shù)據(jù)是有交集，不意味著說n周活躍用戶是從單一組中產(chǎn)生的。打個比方，看第三組中的忠誠用戶，它是由前兩組的（連續(xù)2周活躍、連續(xù)三周活躍）和本組的連續(xù)三周活躍留存下來繼續(xù)訪問的用戶數(shù)。觀察新用戶，如果發(fā)現(xiàn)一段時間內(nèi)，每組中新用戶數(shù)普遍很高，但是之后的活躍用戶普遍少。思考下留存是不是出現(xiàn)問題。反之，如果我們活躍用戶持續(xù)累積情況很好，用戶活躍尺度高，要想辦法拉新用戶。用戶訪問頻次分布標(biāo)準(zhǔn)圖觀測內(nèi)容不同密集度的訪問頻次，有多少用戶？數(shù)據(jù)指標(biāo)用戶平均訪問頻次平均每個獨立訪客一天內(nèi)訪問網(wǎng)站的次數(shù)（產(chǎn)生的Session個數(shù)）用戶平均訪問頻次=訪問次數(shù)/獨立訪客。即：Session會話數(shù)/UV。功能描述展示某段時間/時間點訪問頻次的用戶分布情況。展示平均訪問頻次值。時間段選擇可以隨意切換：單日、最近7日、最近14日、最近30日。默認(rèn)為單日（昨日）。提供渠道切換。業(yè)務(wù)洞察觀測者：產(chǎn)品經(jīng)理/產(chǎn)品運營關(guān)于觀察訪問頻次分布，我們不單單看一個平均值。因為平均值無法告訴你全部具體情況。但是從分布深入來觀察，就可以了解：到底多少人頻繁訪問系統(tǒng)，多少人可能只訪問幾次而已。不同渠道，不同來源的用戶訪問也會有很大的差異?？梢粤私獾綇哪睦飦淼挠脩舫蔀樵L問頻繁的目標(biāo)用戶。行動指引比對不同渠道用戶的訪問情況。如果在PV、UV訪問趨勢有異常情況時，可以看看訪問頻次是不是也有明顯變化。某次迭代后，產(chǎn)品明顯好用很多?？梢钥聪略L問頻次的變化。是否如預(yù)期高頻次訪問的人變多了。對比下工作日和非工作日，可能差異也是很大的。非工作日可能大部分是低頻訪問情況。用戶訪問時長分布標(biāo)準(zhǔn)圖觀測內(nèi)容不同訪問時長，有多少用戶？數(shù)據(jù)指標(biāo)用戶平均訪問時長用戶平均每次訪問(會話)在網(wǎng)站上的停留時間。用戶平均訪問時長=訪問時長/訪問次數(shù)。即：時長/Session會話數(shù)。功能描述展示某段時間/時間點訪問時長的用戶分布情況。展示平均訪問時長值。時間段選擇可以隨意切換：單日、最近7日、最近14日、最近30日。默認(rèn)為單日（昨日）。提供渠道切換。業(yè)務(wù)洞察觀測者：產(chǎn)品經(jīng)理/產(chǎn)品運營關(guān)于觀察訪問頻次時長，我們不單單看一個平均值。因為平均值無法告訴你全部具體情況。但是從分布深入來觀察，就可以了解：訪問系統(tǒng)的用戶中多少人用時比較多，多少人用時比較少。不同渠道，不同來源的用戶訪問時長也可能有很大的差異。特別是內(nèi)容類網(wǎng)站（購物平臺、新聞閱讀），時長意味著內(nèi)容對于哪些用戶比較有價值，定位精準(zhǔn)。行動指引比對不同渠道用戶的訪問情況。如果在PV、UV訪問趨勢有異常情況時，可以看看訪問時長是不是也有明顯變化。某次迭代后，產(chǎn)品明顯好用很多?？梢钥聪略L問時長變化：是否如預(yù)期訪問時長多的人變多了。對比下工作日和非工作日，可能差異也是很大的。非工作日可能大部分是訪問時長少的情況。當(dāng)然，辦公工具、管理系統(tǒng)是這種情況。但娛樂類的可能反之。頁面停留時長趨勢與分布觀測內(nèi)容系統(tǒng)平均使用時長是多少？分布如何？某頁面的使用情況如何？分布如何？新老用戶使用時長區(qū)別如何？數(shù)據(jù)指標(biāo)頁面停留時長頁面停留時長的總和/頁面被瀏覽的次數(shù)。即：頁面訪問時長總和/PV。ps:頁面停留時長更偏重于說明整體情況（產(chǎn)品/頁面）的一個表征呈現(xiàn)。區(qū)別于用戶平均訪問時長，用戶平均訪問時長是說明用戶平均來了幾次（以每次session來看），用多久？平均值：所有數(shù)值之和除以個數(shù)后的平均數(shù)。中位數(shù)：數(shù)值中，一半數(shù)字比它大，一半數(shù)字比它大。眾數(shù)：出現(xiàn)次數(shù)最多的那個數(shù)值。ps:求平均值時，用上下四分衛(wèi)去除極端值后再求和求平均。關(guān)于數(shù)值提示：平均時長：用戶平均每次停留的時長中位時長：一半用戶停留時長大于它，另一半用戶的小于它眾數(shù)時長：大部分用戶的停留時長業(yè)務(wù)洞察觀測者：產(chǎn)品經(jīng)理/產(chǎn)品運營關(guān)于頁面停留時長，為什么我們不是只看一個值，而是看了它的2個面。因為值只是個被加工統(tǒng)計后的最后結(jié)果，掩蓋了很多數(shù)據(jù)變化。而看某時間段趨勢與分布兩個立體的緯度來認(rèn)知停留時長情況，更客觀。從趨勢看每天平均停留時長的上下趨勢變化。從分布看某段時間內(nèi)，大致停留時長區(qū)間的人次分布，多少人大致用多少時間。行動指引默認(rèn)全部頁面，看的是整個系統(tǒng)的時長情況，切換到頁面，則是看某個關(guān)鍵頁面的時長使用。通過