​本篇主要是讲述在分析用户活跃情况常见的数据指标，以「DAU」为维度结构性拆解，为大家解决没有分析思路的问题，也能帮助大家轻松制定DAU增长策略！

关于用户类的数据指标：

衡量产品活跃度最主要的指标是：DAU

根据DAU可以以来源、用户分层 的维度拆分来看

拆分下活跃来源有：新增设备（如当天新下载的设备量）、唤起量（例如在外部渠道、浏览器等渠道唤起带来的量级）、PUSH量、主动打开，后面两个比较易懂，不赘述

拆分用户分层有：新用户、次新用户（前一天刚下载的用户）、持续活跃用户、回流用户（近一段时间如近30天都未访问过的用户）

分析健康程度：次日留存率、7日留存率、次月留存率；均指在今天访问的用户中在第二天、第7天、第30天仍访问的用户占比 

拆分DAU指标，制定动作

在提升用户规模的过程中时，可以根据「DAU来源」拆分后分别着手，每个部分由专门的团队来专项负责

「新增设备」：主要是获客团队负责的部分，拉新渠道有多种方式，例如地推、线上广告、商业合作等等，因此会分渠道监控新增用户量级、质量、转化率和成本

有的渠道量级高但留存质量差，可结合获客成本决定该渠道的投放力度，或者是找寻到对应渠道的需求场景进一步优化投放方式

「唤起」：主要是在外部的合作产品、短信触达、浏览器等场景下的唤起带动，而每个渠道的用户对利益点的敏感程度不同，例如购物场景对立减券、抵扣金类利益较敏感，而内容场景对具体文章内容更感兴趣，因此需要根据渠道针对性进行测试，找到最优解

在外部渠道中除了唤起活跃用户，还会触达到流失用户、新用户，当识别出流失用户和新用户时，进行针对性的承接，也能提升唤起转化率

「Push」：作为成本最低的触达方式是平台常用的唤活手段，分为通知类、订阅类和营销类，通知类一般为功能型push内容，例如资金到账、还款提醒等，订阅类为用户因为兴趣主动去订阅了某场景的push，例如签到提醒、商品售卖提醒等，营销类为平台对用户发放优惠信息类的提醒，在此需要注意，营销类push虽然能带动DAU，但发送过多会给用户带来反感，所以每天发送的频次需要严格控制哦

最后是「主动打开」：属于DAU占比最大的部分，主要靠产品的核心功能吸引用户每天主动打开，就像每天就算没有任何提醒，也会打开微信刷刷朋友圈一样；另外大部分平台还会利用签到类黏性产品为用户养成每天打卡的习惯，刺激用户持续打开App

用户数据在各阶段均起到关键作用

在公司发展的成长期、成熟期和衰退期，这些观测大盘用户的数据指标都至关重要。

在探索期，主要是在验证业务是否可行、需求是否存在，对这类指标关注较少

在成长期，规模化增加较快，DAU即是衡量增长规模的关键指标；按照来源拆解制定相关动作能更有效的增长

在成熟期，业务较稳定，很难找到新的突破点，按照来源和用户分层拆分结合，以更精细化运营的方式促进用户黏性

在衰退期，用户对产品失去兴趣开始流失，需要尽力挖掘用户剩余价值及可能的新需求，促进增长。

其实在每个阶段都有用户会流失，尽早的针对流失用户流失的原因分析，也能更好的在延长产品生命周期起到帮助