小白运营学堂：你真的了解“活跃用户”吗？

活跃用户是指什么，活跃用户能传达出什么信息，活跃用户数据能为我们的 App 带来什么样的价值？如果在一个自然周内，同一个设备启动了应用多次，那么周活跃用户中此设备会被计算为几个活跃用户呢？今天友盟君就给大家详细说一说：在具体的数据运营中活跃用户到底应该怎么用！

一、活跃用户定义

【活跃用户】定义：联网打开应用的用户即为活跃用户，不考虑用户的使用情况，一个用户对应一个独立设备。

二、活跃用户的时间粒度

友盟计算活跃用户的时间粒度分别有时/ 日/ 周/月四种，指在对应的时间窗口打开应用的独立设备数。

如果在一个自然周内，同一个设备启动了应用多次，例如周一和周三都启动了应用，那么该活跃用户在周活跃用户中会被计算为几个？作为数据的分析人员经常会有类似的疑问，答案是该设备只会被计算为一个活跃。这就是活跃用户的排重机制，把每周七天的活跃用户单纯累加计算出来的结果并不是周活跃用户，正确的关系是：周活跃用户＜该周每日活跃用户的累加值，月活跃用户与此同理。

友盟统计时段分析图

数据分析人员查看友盟统计报表时，会发现在友盟数据统计后台的概况页面上有分时活跃用户统计，如上图所示，你可以选择昨日之前的任意一天数据做对比，那么这个数据的价值点在哪里？

价值点1：

在 App 不做任何推广、推送的前提下，帮助 App 真实反映用户的使用行为。

拿健身类应用说，据个人观察：运动健身类 App 的用户更习惯晚上打开使用，晚上七八点后会有一个明显的活跃波峰。

活跃用户的波峰数据会让开发者想到什么？

首先，想到了多利用这个时段和用户做一些互动沟通，因为这个时间沟通的时效性是最高的
再次，可以考虑在这个时段做推送，在用户有意愿并且习惯使用 App 的时间收到推送通知，就犹如你主动逛超市的时候看到了一件促销品比你在做其他事情时看到促销品广告更容易达成购买行为。当然不同的 App 有不同的运营策略，具体还要根据自身计划量身打造。

价值点2：

假设你的 App 做了推送，想看看推送的效果怎么样？分时活跃用户无疑是最直观的参考数据。

分析推送当时的活跃相对未推送的变化以及后续的相对变化，也许你会为下次的推送找准一个最靠谱的时间点。

三、活跃用户构成

了解了小时分布数据后，下面来讲讲活跃用户的构成。

友盟统计整体趋势图

如上图所示，活跃用户既包括新用户也包括老用户，友盟对新老活跃用户做了构成统计。在实际运营过程中，一个全新的 App 新增用户占活跃用户的比例会较大，因为老用户积累相对较少，随着 App 生命周期的成熟，一个成长健康的 App 应该拥有绝对较高比例的老活跃用户，老活跃用户越多表示用户的忠诚度越高。

情景分析：如果发现 App 的老活跃用户久久不能增长，甚至开始下降，查找问题的入手点通常是先从新版本开始，正常来讲如果不是因为版本的改动，很少有其他因素会带来数据的大波动，所以首先检查新版 App 在集成统计 sdk 上是否存在问题，新版设计上是否有过大改动从而导致用户使用不习惯等。

四、账户的活跃用户与独立活跃用户

单个 App 的活跃已经了解的差不多了，那么账户下所有 App 的活跃又是怎么统计的？

友盟统计汇总数据图

进入友盟后台，在产品列表页面会看到如上所示的数据指标。日常运营中，很多用户不了解“昨日活跃用户”和“昨日独立活跃用户”的区别，弄清楚区别之前首先需要明确如上两个指标是针对账户下所有 App 进行统计的，假设你的账户下有两款 Android 应用 A 和 B ，张三的手机上既安装启动了 A ，也安装启动了 B ，那么张三究竟算这个账号下的两个活跃用户还是一个活跃用户？另外像张三一样同时安装启动多个应用的用户有多少？

不少开发者希望能看到这样一个明确的数据，所以友盟提供了昨日活跃和昨日独立活跃两个指标来解答此问题，昨日活跃是账户下所有 App 活跃用户的直接累加（张三被算成 2 个活跃），而昨日独立活跃是账户下所有 App 活跃用户去重后的累加（张三被算成1个活跃），这两个指标之间的数据差值反映了同一个账户下的应用对用户的重复覆盖情况。通常情况下看到的昨日独立活跃用户小于等于昨日活跃用户，如上图所示的两个指标数据相等是因为该账户下只有一个 Android 应用和一个 iOS 应用，不同平台不会存在同一个用户，所以看到的数据相等。

以上从概念到单个 App，再从单个 App 到账户对活跃做了相关说明，欢迎大家留言讨论。

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来源：http://bbs.umeng.com/thread-11683-1-1.html