活跃率=活跃用户/总用户？那什么叫活跃用户？

什么叫活跃用户？有些分析工具定义为一段时间预测（数据为往年仅供参考）内打开APP的用户就是活跃用户，那你让留存用户情何以堪？活跃率反映了产品的健康度，活跃用户数反映了产品的市场占比，但连什么是活跃用户都没搞清楚，怎么做分析？

首先，我们要重新定义一下活跃用户数。很多分析工具将一段时间预测（数据为往年仅供参考）内用户打开APP或其他任意行为记为1次活跃，那这样的数据有什么用呢？活跃跟留存的区别在哪呢？

比如用户每天会打开push信息，或者每天来领一次积分，这样的用户对产品有价值么？能说这样的用户就是活跃用户么？

重新定义活跃用户：活跃用户=高质量用户=真正体现产品价值的用户

例如：

资讯类产品的活跃用户为每天阅读10分钟以上的用户；

电商类产品的活跃用户为每周浏览10个商品的用户；

在线教育类产品的活跃用户为每周学习计划完成80%的用户。

当然，具体的数字和指标需要根据具体的产品来设计，并且可以多维度设计活跃用户指标，例如在资讯类产品中有几种活跃用户类型：

每天阅读超过10分钟的用户；

每天阅读超过5篇文章的用户；

每天评论超过3次的用户；

每天转发超过2次的用户。

通过用户使用的不同关键行为设计活跃用户指标，满足后续对活跃用户运营的需要。除了从不同的使用维度设计，还可以从不同的节点设计，例如：

参与活动领取优惠券的用户记为活动活跃用户；

节假日期间登录天数大于2天且日访问时长高于平时30%的用户记为节假日活跃用户。

大多数数据分析工具对活跃用户的统计都是固定的，而在不同节点、不同阶段都需要调整对活跃用户的统计，就像诸葛io推出的自定义活跃用户统计功能。

分析活跃用户的意义在于反馈产品功能的健康度，活跃用户数在一定程度上反馈了产品功能的有效性和产品体验的良性。而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，可以更直观看到用户对产品的反馈。

日活、周活、月活有什么意义？怎么统计？

首先要思考一个问题，周活是7日内的活跃用户，月活是30日内的活跃用户，那么在统计周活和月活时需不需要查重？

不查重：将连续多日活跃的用户累计统计，周活和月活的用户人数更多，但不能反馈产品的健康度；

查重：周活和月活统计时对连续多日活跃的用户只保留1次统计，能够看出周或月度内活跃用户的净值，反应一段时间预测（数据为往年仅供参考）内的***活跃用户人数，但看起来也没什么意义。

那怎么统计才算是有意义呢？

活跃用户反馈了用户对产品功能的认可程度，那么连续活跃代表产品对用户需求的持续性满足，周或月度范围内的活跃用户数量没有太多意义，但有意义的是连续一周或连续30天活跃的用户数量。

这里涉及到通过活跃用户指标进行用户分层的分析，通过对连续2天、3天、5天、7天、15天等不同时间预测（数据为往年仅供参考）阶段内活跃的用户数量进行统计，并筛选出这部分用户，按照连续活跃天数分为一般活跃、中度活跃、重度活跃和***活跃多个层级，针对不同层级用户进行针对性运营。

例如为什么连续7天活跃的用户突然不活跃了？可以分析用户行为，观察7日活跃的数据变化，分析原因进行有针对性的提升。

除通过连续活跃天数对活跃用户分层外，还可以对产品使用行为对活跃用户分层，例如每日使用10分钟就可以记为活跃用户，那么对使用30分钟、60分钟、120分钟的用户需要有不同的标记，并针对性提升用户的使用时长。

活跃用户分析的另外一个意义在于通过分析现有活跃用户的行为特征，与非活跃用户的行为特征进行对比，找出用户活跃的特征及不活跃的原因，来提升非活跃用户的活跃度。

来源：诸葛君