京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据分析中值得关注的用户指标
最近最常被问到的就是一些用户的统计指标,无论是决策层还是产品部门,所以这篇文章重点说下用户指标的一些内容。
假设你想用尽量简洁有效的数据了解一个网站或产品的用户情况,你会问哪几个用户数据?其实一个聪明的提问者永远不会问网站的累计用户数有多少,甚至不会问网站的UV是多少,因为这些指标都不能从真正意义上去反映网站的价值和发展状况。
举个简单的例子——网秦,累计用户数应该不下千万,但这个数字真的能够体现网秦所具备的价值吗?按照网秦的这种运营推广模式,真正的活跃用户有多少,所占比例如何?3·15之后,流失用户又有多少,这个流失率是不是足以让网秦先前辛辛苦苦培养起来的用户基础毁于一旦?所以网秦的发展前景又如何?其实我们可以使用一些更有说服力的用户指标来反映这些情况。
用户的细分方式
我不建议把用户细分成许许多多的类型,目前为止见过的用户细分的类别也不在少数,罗列出来应该有一大串:当前用户、新老用户、活跃用户、流失用户、留存用户、回访用户、误闯用户、休眠用户、常驻用户、忠诚用户……其实很多的定义或含义是相近的,在分析层面也扮演着类似的指标角色。所以不建议将用户这样混乱无章地分成N个类别,用户的细分关键在于以合理的体系将用户细分成几个类别,并且每个类别都能发挥其在用户分析上的功效,不存在累赘和混淆。
所以这里想介绍下我认为比较合理的用户细分方式。我将用户分成以下几类:当前使用用户、新用户、活跃用户、流失用户、回访用户,下面来简单的解释下。
当前使用用户:即我们平常所说的UV,也就是网站的登录或者使用用户数。用于体现网站的当前运营状况。
新用户:首次访问或者刚刚注册的用户;那么那些不是首次来访的用户就是老用户,于是同时也获得了老用户的统计。用于分析网站的推广效果或者成长空间。
活跃用户数:活跃用户的定义千差万别,一般定义有关键动作或者行为达到某个要求时的用户为活跃用户;每个网站应该根据自身的产品特定定义活跃用户。活跃用户用于分析网站真正掌握了多少有价值用户。
流失用户:网站的活跃用户与流失用户中已经做了定义和介绍,用于分析网站保留用户的能力。我们将那些未流失的用户叫做留存用户,可以通过总使用用户数减去流失用户数计算得到。
回访用户:是指那些之前已经流失,但之后又重新访问你的网站的用户。用于分析网站对挽回流失用户的能力(常常会受到那些很久没有登录的网站给你发的邮件吧,让你回去看看,这些措施就是他们在挽留那些流失用户)。除非近期内执行了一些挽留流失用户的手段,正常情况下回访用户的比例应该是比较低的,否则就是你对流失用户的定义不够准确,应该适当延长定义流失的时间间隔。
所以其实在我们获得某些用户统计指标之后,通过计算同时也获得了诸如老用户、留存用户这些指标。
值得关注的用户指标
文章的开头已经提到过,如果你想了解一个网站或者一个产品的用户情况,请尽量抓住那些最为关键的用户指标。如果是我来问,我只会问3个指标:活跃用户数、新用户比例和用户流失率。
显而易见,活跃用户数直接反映了网站或者产品真正掌握着多少用户,这些用户并不是因为某些广告或者链接误点进来的,而是真正对这个网站或者产品感兴趣,有意向去使用或者持续关注的。活跃用户数越高,网站或者产品当前拥有的价值越高。但这里有一点需要格外注意,那就是活跃用户的定义,活跃用户跟新用户不一样,活跃用户可能催生各种形形色色的定义,之前的文章——用Engagement衡量用户活跃度对于如何定义用户活跃做过介绍,活跃用户的定义也类似,可以有各种方法。宽松的定义可以让活跃用户“变多”,比如只要访问页面数超过2页或者停留时间超过30秒;而严谨的定义可能会导致活跃用户“减少”,比如微博网站定义平均每天发送微博数量超过2条的才是活跃用户。所以,不同的定义影响着活跃用户的数量,当你问到活跃用户时,一定要了解对方是如何定义活跃用户的。我更偏向于严谨的定义,虽然这会让活跃用户“减少”,但严谨的定义让数据显得更加真实,可以说根据这个定义统计到的用户是那些真正在为网站创造价值的用户。
新用户比例反映着网站或产品的推广能力,渠道的铺设和带来的效果。新用户比例不仅是评估市场部门绩效的一个关键指标,同时也是反映网站和产品发展状况的重要指标。
但只看新用户比例是不够的,需要结合着用户流失率一起看。我见过流失率98%的网站,也见过流失率20%左右的产品,流失率会根据产品对用户黏性的不同而显得参差不齐。用户流失率反映了网站或者产品保留用户的能力,即新用户比例反映的是用户“进来”的情况,用户流失率反映的是用户“离开”的情况,结合这两个指标会有下面3类情况,代表了3种不同的产品发展阶段:
新用户比例大于用户流失率:产品处于发展成长阶段;
新用户比例与用户流失率持平:产品处于成熟稳定阶段;
新用户比例低于用户流失率:产品处于下滑衰退阶段。
下面附上一张反映活跃用户数、新用户比例和用户流失率的图表,你能从这张图中看出些什么,假如你是这个网站的CEO,你接下来需要从哪个角度重点着手来改善网站的运营状况?
这篇文章可能没有涉及任何的数据和分析,这里只想理清楚用户的细分和指标,当这套用户的细分和指标体系规范化了以后,能够让用户分析变得游刃有余。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11