用戶活躍度分析是衡量產品健康度的關鍵指標之一，但許多公司在分析DAU和MAU等指標時，往往陷入數字游戲而忽視了分析的真正價值。本文系統性地講解了如何深入進行用戶活躍分析，從建立高價值用戶標簽到識別活躍行為特點，再到找到提升活躍的有效手段，提供了一套完整的分析框架。

用戶活躍該怎么分析？很多公司日常在監控DAU、MAU指標，可監控以后呢？經常是DAU下降3%，就逼著人分析半天，結果還沒出報告，又漲上去了……純純空耗人力。用戶活躍分析，該怎么做的更有價值，今天系統講解一下。

一、用戶活躍分析的常見問題

• 常見問題一：缺乏判斷標準，陷入細節無法自拔。就像開頭說的，很多活躍分析，陷入“1%上漲”“2%下跌”中無法自拔，完全無法深入，每次都不了了之。
• 常見問題二：盲目拆解，沒有落地建議。很多分析活躍波動，就是閉著眼睛按用戶性別，設備型號，一通拆解?？刹鸾馔炅?，知道“男性用戶活躍率下降1%”又怎樣呢？所以要做個男性專屬版本來拉這1%的活躍嗎？
• 常見問題三：盲目促活，沒有長期效果。用戶活躍降了，直接想到的辦法就是站內做打卡，拉長線活躍，站外猛推一波信息，把不登錄的拉回來?？衫貋硪院竽?？該不消費還是不消費，DAU漲，轉化率掉，更頭疼了。

為什么會有以上問題，本質上，因為：

• 活躍很容易短期波動，抓長線規律才不至于一葉障目
• 活躍很容易被短期拉升，但活躍高不等于有轉化
• 不同用戶的活躍價值不一樣，抓核心用戶才是關鍵

因此，區分用戶價值，識別活躍特點，找到提升高價值用戶活躍的抓手，才是把活躍分析從內耗變得有價值的關鍵，具體怎么做，一起來看看。

二、建立高價值用戶標簽

并不是所有用戶的活躍都有價值的，比如：

• 直營電商：用戶有消費才有價值，可以考察用戶過往30天/90天/180天內累計消費金額，消費頻次，產生的毛利。
• 平臺型企業：入住商家能產生GMV，能充值廣告費才有價值，可以考察過往30天/90天/180天內商家GMV，廣告充值/消耗數量。
• 內容型產品：用戶登錄，消費內容，且點擊廣告/充值打賞才有價值，可以考察過往7天/14天/30天內用戶登錄頻次，總時長。
• SaaS產品：大部分saas是toB銷售的，采購部門簽單，業務部門使用。此時活躍影響的不是當期的交易，而是后續的續費，畢竟如果連業務都用不起來，也沒人會再續費了。

綜合分類后，我們可以得到比性別、年齡、設備類型更有用的標簽（如下圖），在后續分析時能導出更有用的結論。

三、識別活躍行為的特點

有了用戶標簽，我們可以區分出高價值的核心用戶群，比如：

• 新用戶中有消費群體
• 老用戶中高消費群體
• 老用戶中無消費但高活躍群體

在解讀活躍數據的時候，能把活躍的波動，具體拆分到各群體，從而綜合判斷：活躍下降，到底有沒有影響核心群體（如下圖）。

這樣既可以避免“3%波動到底是不是大問題”的糾結，又能快速鎖定出問題群體，具體思考：“要不要改善活躍？改善哪些人群的活躍？”而不是盲目地拆分來，拆分去：

• 如果波動很小，甚至就是周期性波動，不用著急
• 如果波動大，但尚未影響到核心群體，一般慢慢排查邊緣用戶
• 如果波動大，且核心用戶有明顯損失，就得立即采取行動，不然收入等指標一定會遭殃

四、找到提升活躍的抓手

站在運營的角度，促活的手段，分登錄中，登錄后兩類。在用戶尚處于登錄狀態時，要給用戶留下念想，讓用戶有惦記的東西，比如：

• 電商平臺：收藏/加購/轉發商品
• 直播平臺：關注主播/主播互動
• 內容平臺：點贊/轉發等主動行為
• SaaS產品：核心功能的使用數量

在數據上，應首先監控這些有利行為的發生情況：

• 有多少用戶在活躍期間發生了有利行為
• 有多少用戶高頻率的發生了有利行為
• 哪一種行為能吸引更多用戶/哪一種沒用

通過數據監控，如果發現：發生有利行為用戶占比在下降，那么長期來看，活躍是必然持續降低的。反之，如果運營活動/產品改版，能讓用戶有利行為持續增加，則說明長期活躍有提升的機會。

除此以外，還可以根據登錄時行為，對用戶打標簽，比如：

• 該用戶對A商品的收藏次數大于X次 → “A商品偏好”標簽
• 該用戶和X主播的互動頻次高于平均水平→ “X主播偏好”標簽
• 該用戶XX話題的瀏覽次數占自己總瀏覽比例大→ “X主播偏好”標簽

這些標簽在后續分析時，可以成為好用的工具。

在登錄后，用戶已下線，能用的手段就是信息推送/站外廣告，此時的常用思路是：

• 根據用戶活躍前偏好標簽，篩選內容/商品推送
• 根據當前站內主力推的活動，主力推的產品來推送
• 根據當前社會上流行話題，應季產品來推送

這里特別要注意！有可能所謂千人千面，是個偽命題。特別是非壟斷企業，自身平臺提供的內容/商品有限。有可能就是當前熱點是啥，推啥最管用。所以這里重點工作還是打標簽，記錄用戶響應情況。一來從總體上看，哪一類推送拉回用戶效果最好，二來看每個用戶對不同類型活動的響應，從而指導更細節的業務行動（如下圖）。

五、觀察促活的綜合效益

經過以上三步，我們可以：

• 識別高價值用戶與有利的用戶行為
• 觀察活躍波動來自哪個群體，是否傷及KPI指標
• 觀察活躍行為中，有利行為是否增加，是否向好方向
• 觀察拉回活動的手段，對什么人起作用，能起多大作用

做到這，就只剩最后一步：持續觀察活躍走勢變化。

• 用戶活躍增長，不以站外投放費用率的增長為代價
• 用戶活躍增長，不以轉化率下降為代價
• 用戶活躍增長，高價值用戶群體規模同步壯大

這就是非常好的數據表現（如下圖）。