拉新、促活、留存，是日常运营工作中的常见指标，通过这些角度的指标可以统
计反馈 APP 的用户增长情况。但对很多运营人来说，常规指标的数据统计只是
停留于数字本身的记录，而不能发现数字背后的增长契机。
01 获客阶段要统计哪些数据？
获客阶段的数据分析要关注哪些内容？
在获客阶段，通过数据分析主要解决 3 个问题：
1.你的广告费有没有带来真实的转化
通常我们在统计付费推广效果时，都会衡量渠道转化 ROI，简单说就是每个用户
转化花了多少钱，但是无法看出是否转化了有效用户。
通过各渠道转化 ROI 的对比和不同付费方式的转化 ROI 对比，找出最具性价比
的推广渠道，同时关注有效 ROI，从用户价值的角度衡量转化效果。
2.新增用户量受哪些因素影响？
通过对下载量、新增用户量等数据的统计，各维度数据需要取平均值，关注该维
度数据与平均值的对比、与昨日数据对比，观察变化因素。
同时，为了找出影响因素，在推广条件相同（相同渠道推广花费相同，比如都没
有付费）下，对比不同月份、星期几以及 24 小时不同时间的变化情况，分析时
间因素对数据的影响。
3.衡量曝光量与下载量之间的关系
曝光代表产品品牌露出，下载代表获得实际用户增长，通过对下载转化率的分析，
观察不同渠道各需要多少次曝光才能带来一次下载。
同时，对下载转化率的分析还需要从推广标题、关键词、详情描述等内容角度触出发，观察不同内容对数据的影响，找出最优的推广文案。
02 活跃用户数据有哪些统计维度，要如何分析？
1.定义活跃用户指标
在上表中的“衡量维度”数据是通过访问时长、会话次数等维度衡量活跃用户的
不同维度，可以分析出各自维度的平均值及高于平均值的用户数量；
而“收藏指数”是指反馈用户对产品产生真正使用行为的数据维度，收藏代表用
户对内容的认可，不同产品的“收藏指数”定义不同，如电商产品以“加入购物
车”或“浏览 3 个商品详情页”作为衡量维度，通过用户行为来定义“活跃用户”
的标准。
2.通过活跃用户变化反馈产品健康度
通过日活、3 日活跃、7 日活跃、30 日活跃等不同时间维度的活跃用户变化情况，
反馈阶段时间内产品运营策略的正确性以及产品内容、服务的用户满意度。
3.统计“回流”用户数据变化
不同时间维度分析中都有一个“回流”数据，即通过分析几日前不活跃但今日活
跃的用户，观察 3 日回流、7 日回流、30 日回流的用户变化情况。
4.衡量活动质量与活跃用户来源
通过分析各渠道、活动转化用户中的活跃用户占比，衡量渠道效果，同时分析各
渠道、活动转化的活跃用户在整体用户中的占比，分析活跃用户来源。
03 留存用户要统计哪些数据？
如何定义留存用户？
留存用户是指某个用户群体在一段时间内对产品有访问行为，留存用户的定义有
2 种方式：
第一种是常规的方式，阶段时间内有任意访问行为的用户即为留存用户；
第二种是需要用户有一定访问行为，例如浏览时间多长、访问几次、访问哪些页面。
对于留存用户，建议采取第一种定义方式，阶段时间内有任意访问行为，代表用
户对产品还有印象，就有促活的可能。
留存用户分析有哪些价值？
留存用户量的统计在于衡量产品的用户规模，而精细化运营的留存用户分析，需
要通过留存用户找出提升用户留存的方法。留存用户分析有 3 个重点方向：
1.发现留存用户特征
基于用户行为特征，如浏览时长、领取过优惠券等群体或特殊行为特征，分析不
同特征下的留存用户量，找出高留存特征与低留存特征，同时基于一个特征找出
提升留存的值。
如通过用户使用时长分析留存用户特征，日使用 10 分钟、15 分钟、20 分钟、
30 分钟等不同时间段的留存用户有哪些区别，观察出对留存影响较显著的时间
维度，如某日新增用户中使用 15 分钟的用户留存率较使用 10 分钟的用户留存
率显著提升了 20%，那么应以用户使用时长 15 分钟作为提升用户留存率的标准。
2.发现渠道转化用户留存特征
通过对不同渠道转化用户的留存率分析，发现渠道对用户留存的影响因素，判断
不同渠道的用户喜好与对产品的需求。
3.分析会话流失节点
会话流失节点是指用户在一次访问过程中的退出页面，算为一次会话流失。通过
分析高流失的页面，找出用户流失的产品因素，进而优化相关内容。
04 总结
新增、活跃、留存 3 个阶段的数据统计目的在于通过数据真实反馈 APP 在用户
使用体验中的数据化反馈，通过细分每个维度的统计指标，找到新增后行为特征、
活跃用户活跃特征、留存用户的留存特征，从而提升新增、活跃、留存 3 个维度的数据表现。
