用户活跃数据是运营每天必看的数据之一，当用户被引进来，如何提升用户活跃是运营必须思考和解决的一个问题。对用户的活跃数据进行分析，也有益于优化业务增长策略，提高产品业务线的整体盈利能力。
“用户活跃数据”是常见的数据指标，更是很多产品业务线的核心指标。当用户“引流”效果稳定的情况下，就需要考虑“截流”的问题，用户多久活跃一次，用户第一次使用体验如何，如何提升用户活跃，怎么让用户留下来（重复使用）等等。
而分析活跃数据，不是为了让用户每天来走个过场，挣点广告费的，而是获悉产品业务线的健康程度，提升付费转化率、老客户转介绍等提供稳定的数据支持，实现对优质用户进行分层运营，重点维护，且不断优化以及调整业务增长策略。
然而，从本质上看，所谓的互联网产品讲用户活跃，就像线下门店让新老顾客到店一样。所以，“用户活跃数据”的影响因素太多，必须抓大放小，聚焦执行策略，更不能空谈活跃，不重视转化，促活和留存相辅相成的。通过内容、品牌、活动等各个方面的运营策略，将用户活跃数据提升，从而提高产品业务线的整体盈利能力。
那么，首先来看一下“活跃”的定义。（以互联网产品为例）
下载量、新增注册用户等指标有很明确的指向以及定义，但“活跃用户”可针对不同目标、不同产品生命周期、不同业务，有不同定义。比如：
……
而“活跃”合适定义标准则需要我们深刻理解用户和业务场景，根据自身产品业务线的特征及目标、发展阶段、产品生命周期、产品属性等作为参考，不断调研迭代、校准数据。
接下来，02 来看一下“活跃数据”都有哪些分析维度呢？
首先，来拆解一下“活跃用户”。
活跃用户=新增用户 老用户留存 回流用户－流失用户
新增用户以及回流用户的数量要大于流失用户的增加量，才能保持活跃用户持续上升。如下图，好比一个大水池，我们会不停的往里灌水，但水池也会漏水，如果漏水速度太大，那么水池就干了。当新用户下降可能因为市场竞争激烈、产品功能改版、投放费用减少等导致拉新乏力，流失用户加大可能因运营策略调整、产品功能下线等因素。
然后，还需要我们继续思考：
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最后，还要考虑分析以下维度：
现在，我们来梳理一下如何分析“活跃数据”，优化业务增长策略？
通过活跃数据的走势情况，了解到活跃用户的规律。市场政策的变化，节假日、电商节等节日，常见的运营策略调整都能引发活跃数据变化。找到一些明显的规律后，根据未来要发生的时间，预计指标波动情况，及时调整运营策略。
如下图，可看出活跃用户数在周末以及十一节假日呈阶梯式下降，有对应事件发生以及对应波动形态，可见具有周期性规律，在周末时可调整营销活动等运营策略，使增长趋势平稳，但要综合考虑产品属性和用户属性。
注：为某考勤类APP十月份活跃数据趋势图，已做数据脱敏处理。
通过DUA同比/环比/占比观察，出现阶梯式、持续性、非规律性等活跃波动为异常。但不是所有的异常波动都值得排查，但是要记录发生时间，观察走势，当问题出现恶化时容易溯源。这就是为什么要建立数据监控体系。
如下图，可看出活跃用户数在10月22日到10月24日红框区域出现活跃异常波动，首先要了解日活究竟跌了多少，其次通过通过DUA同比/环比/占比观察，跌幅是否在合理的范围，最后确定为非规律性异常。
注：为某考勤类APP十月份活跃数据趋势图，已做数据脱敏处理。
一般情况下，活跃数据的异常往往与事件有关，比如季节性促销，沉默用户唤醒以及影响活动，新功能上线等等。因此在挖掘异常原因时，可以分别对新老用户进行观察。对新用户的行为路径的各个环节的转化进行梳理，对老用户标签化管理，实现不同触达，发现问题，进而可刺激老用户转介绍。
通过判断问题轻重缓急，对紧急重要的问题，找到问题的源头，及时调整业务增长的活动以及运营策略，以提升活跃数据，预防用户大规模流失。
优化完善用户成长体系（会员体系），提升用户活跃度，使用户有归属感，不断的优化用户激励体系，让用户想用我们的产品，提升活跃度。
优化产品功能以及流程，比如注册流优化，减少一个环节，可能提升5%以上的转化率。可利用AB测试来做验证，不断的优化产品功能等方面。
借用朋友所说的话：“从活跃用户数据出发，制定增长策略，要注意活跃用户内的新增、老用户留存、回流、流失，各个部分的比重，比重较大的部分适当的倾斜资源，比重较小的部分视成本决定取舍。”
总体来讲，活跃用户数据是业务增长形成转介绍以及裂变的基础，从活跃用户数据中，针对不同用户制定不同的营销、推送等增长策略，实现用户分层管理，且不断的优化业务增长策略 。
另外值得注意的是，朋友如是说“要结合产品生命周期的特性，来制定活跃提升策略，例如产品生命周期较短的产品，活跃策略应侧重减少流失，反之，则应侧重提高留存率。”
作者：木兮，数据运营小白；公众号：木木自由
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