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榮耀標識產品的微觀數據指標（一）
宏觀指標是在Dashboard上用于日常監控的數據，如果發現宏觀數據存在問題，就需要更多的微觀數據用以分析，下面，筆者將對微觀指標展開詳細介紹。
『微觀指標』又稱之為『功能指標』，反映了某個功能的具體使用情況，大致可以分為五類：功能覆蓋率、功能頻次、功能的衰減、功能卸載率、卸載前的事件路徑，這些指標通常有兩個重要的用途：
- 當『宏觀數據』出現異常時，通常會通過這些『微觀數據』進行具體的歸因
- 當新增或改動了某個功能之后，需要使用『微觀數據』來判斷改動的有效與否，并作為下次改動方向的重要的參考依據
這一篇文章只闡述前兩個指標：功能覆蓋率與功能頻次。
一、功能覆蓋率
評價一個功能的價值可以從兩方面入手，一個是功能的使用頻次，一般頻次越高，說明該功能越重要，另一方面是使用功能的用戶數，用的人越多越能體現出該功能的價值，多數情況下功能的『使用頻次』與『功能覆蓋率』會一起出現，但對于低頻的功能來說，只能通過『功能覆蓋率』來衡量其價值，例如消息紅點、計算器、壁紙……
『功能的覆蓋率』指的是了解了該功能的用戶數量占據總體用戶數量的比例，如果從功能的了解程度上劃分，可以分為：知道這個功能以及使用過這個功能，而總體用戶一般分為新增用戶與活躍用戶兩個群體。而在以上的兩兩組合中，最常用到的是『新增用戶的功能曝光率』、『新增用戶的功能使用率』、『活躍用戶的功能使用率』這三個指標。
1.1 新增用戶的功能曝光率
『新增用戶的功能曝光率』指的是：指定的某批新增用戶中，看到過該功能的用戶數量占該批新用戶數量的比例。
通常用于衡量該功能的曝光效率。很多情況下酒香也怕巷子深，功能做的再好，如果曝光的時機與場景不對，會導致知道該功能的用戶寥寥無幾，該功能自然也沒有用武之地。
一般情況下，越是簡單的面向大眾的功能，越需要前置其曝光時機，提高曝光率。而比較復雜，面向高級用戶的功能，曝光入口會深一些！
例如『拼多多』的積分引導，使用了阻斷式的強曝光模式，如下圖所示：
但是『微信』很多新增的高級功能，也只是在『發現』頁面中多增加了一個選項而已。
1.2 新增用戶與活躍用戶的功能使用率
『新增用戶的功能使用率』指的是某批新增用戶中，使用了該功能的用戶群體占據這批新增用戶數的比例。同理『活躍用戶的功能使用率』只是把分母換成了『活躍用戶』
這兩個指標看起來十分的類似，但是在計算上卻大相徑庭，『新增用戶的功能使用率』是圈定一批新增用戶，在指定的時間段內，使用過該功能的用戶數占總體新增用戶的比例。而『活躍用戶的功能使用率』則應該取最新一天的活躍用戶數為分母，統計這批活躍用戶中用過該功能的用戶數占比。
因為某個功能新發布的時候，活躍用戶中絕大多數都是老用戶，所以需要經歷緩慢地升級階段，隨著時間的推移，新功能在活躍用戶群體中的滲透率越來越高，最終并趨向于穩定。所以日期距離新功能上線的時間越長，『活躍用戶的功能使用率』就越穩定！所以在計算的時候，分母要取最近一天的活躍用戶數量。
除了定義，『新增用戶的功能使用率』與『活躍用戶的功能使用率』的應用場景也略有不同，『新增用戶的功能使用率』用于評估功能對于新增用戶的影響，例如評估曝光的效率，打開的效率等。而『活躍用戶的功能使用率』則是評估功能對于所有用戶的影響，例如評估廣告的收入的變化等。
1.3 小結
『功能覆蓋率』是產品非常重要的指標，對于特定種類的產品來說，甚至是唯一重要的指標，例如『付費買斷』等一次性的，但是直接產生價值的行為。起決定性作用的，是購買用戶的占比，而不是購買次數。而對于靠廣告展示作為主要營收的產品來說，『功能覆蓋率』依然非常重要，因為很多產品安裝后觸發的唯一的『插屏廣告』占據了產品營收的很大一部分。當然也有很多產品的營收是靠持續的廣告展示，如果是這樣，就要引入功能頻次這個概念了。
二、功能頻次
前面介紹的『功能覆蓋率』主要用于評估曝光效率、作用人群大小等指標，而使用頻次則主要用于評估用戶粘性與收入相關的數據。
頻次越高，說明用戶喜歡該功能的可能性越大，為產品帶來的價值也會越大。
『功能頻次』從大的維度可以分為『總頻次』與『人均頻次』兩類，而人均頻次按照受眾群體又可以分為『功能人均頻次』『新增人均頻次』『日活人均頻次』。而『日活人均頻次』按照日活的定義又分為『被動活躍人均頻次』與『主動活躍人均頻次』。
一時間引入了這么多概念，估計會把人繞的云里霧里，接下來針對每個指標進行詳細的介紹。
2.1 總頻次
『總頻次』指的是某批用戶，在指定的時間內，使用某個功能的總頻次，之前提到過，對于那些依靠在產品中持續展示廣告獲取利益的產品來說，『總頻次』也許是產品層面上最重要的一個指標，原因是在目前的產品中，廣告展示絕大多數是功能價值的伴隨行為：產品首先得為用戶創造價值，然后再給用戶展示廣告，這樣才最小程度上減少用戶對廣告的反感，最大程度上爭取用戶的理解。而功能的總頻次越高，說明廣告展示的機會也就越多，最終給團隊帶來的利益也就越大。
例如用戶使用垃圾清理工具清理了垃圾，清理完之后往往會在垃圾清理結果的展示頁上展示一些廣告，很多資訊類產品，也會在文章的末尾放一些廣告，如下圖所示，左邊是使用360清理垃圾之后的廣告展示，右邊是知乎某篇文章末尾的廣告展示。
2.2 人均頻次
前面提到過『用戶粘性』這個概念，這里要詳細解釋一下具體的含義：用戶粘性指的是產品對指定用戶群體的吸引力。
從概念上，可以知道粘性的大小由兩個關鍵因素組成，一個是『特定用戶群體』，另外一個就是『吸引力』。而吸引力的直觀表現就是產品/功能的使用頻次。所以對于絕大多數產品來說，在缺少任何一個關鍵因素的前提下談『用戶粘性』都是沒有意義的，例如只強調功能的使用頻次，如果用戶群體特別?。ń鹑诘犬a品除外），也無法產生價值。同理如果只包含『特定用戶群體』而不重視使用頻次，則產品也無法持續的發展！
所以在前文說完了『覆蓋率』（即特定用戶群體）之后，接下來進入到『人均頻次』的介紹。文章中會著重說明『功能人均次數』『主動活躍人均事件頻次』『服務活躍人均事件頻次』三個概念。
2.2.1 功能人均次數
『功能人均次數』指的是在一段時間內，使用了該功能的用戶中，平均每人的使用次數，例如今天有10個用戶使用了垃圾清理這個功能，一共使用了100次，那么這10人今天的『功能平均次數』就是10次。
功能人均次數是反映功能受眾粘性最直觀的指標，理想的『功能人均次數』應該不會隨著時間的推移而有所變化，但是實際的數據卻如下所示（源于某產品的真實數據），該事件的人均次數第一天最低，然后在第二天達到最高值，接下來的幾天中緩慢的下降。
那是因為第一天下載App的用戶中，絕大多數在試用了一次就選擇了卸載，所以拉低了平均值，第二天留下來的用戶才是產品的真正的目標用戶（功能高頻的使用者），但是隨著時間的推移，這批用戶會對產品漸漸厭倦，所以使用的頻次也會越來越低，同時，卸載的用戶數也會越來越多。
下面提供了對應的用戶數與事件數的數據作為補充說明。
2.2.2 主動活躍人均頻次與被動活躍人均頻次
無論是『主動活躍人均頻次』還是『被動活躍人均頻次』，其目的都是為了快速的衡量功能的使用對整體用戶的影響，例如垃圾清理功能，由于每次垃圾清理之后都會伴隨著廣告的展示。
那么在知道平均次數之后，就能夠根據平均次數的變化，快速的計算出對廣告展示的影響，進而評估出對廣告收入的影響。
例如，如果某功能使用的人均次數提升了20%，在活躍用戶不變的情況下，那么該廣告的總收入也應該有20%左右的漲幅。
對于用戶主動使用的功能，一般用『主動活躍人均頻次』，而對于那些定時觸發的功能，例如每天的天氣預報彈窗、充電屏保等功能，則使用『被動活躍人均頻次』，至于『主動活躍』與『被動活躍』用戶的區別，請參考之前上一篇文章。
對于『功能覆蓋率』與『功能頻次』基本上就介紹完了，下一篇會將剩余的指標一并說明清楚，下期見！
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#專欄作家#
MING，個人公眾號：MING的大航海，知乎專欄：產品見知錄，人人都是產品經理專欄作家。一只專注于個人成長的產品汪，沉迷『方法論』，只分享值得收藏的『硬干貨』！
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題圖來自 Unsplash，基于CC0協議。
作者你好，請問文中的活躍用戶是如何定義的呢