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分析网站活跃用户和流失用户

作者:时间:2019-04-13
基于新老用户的分析是使网站更好地保留旧用户并发现新用户。但是,增加网站上的用户数量还不够,网站用户的质量也需要提高。网站的活跃用户为网站带来了活力,同时为网站创造了持久的价值,一旦用户的活动下降,用户可能会逐渐远离网站而丢失。因此,分析网站的活跃用户可以深入了解网站当前的实际运行状态,而分析丢失的用户可以了解网站是否有被淘汰的风险以及网站是否具有保留新用户的能力。  TR 活动用户和丢失用户没有标准定义,很难在网站分析工具中找到类似的指标。它们都是基于网站业务特征的自定义指标,因此必须在分析前明确定义指标。在许多网站分析工具中,您可以找到参与度量标准。 Google Analytics中的参与度量标准归入用户行为,包括访问持续时间(访问 持续时间 )和访问页面深度(页面 深度,这是一次访问中的浏览页面数)。 ),我们可以通过结合参与度量标准和网站业务的关键行为操作来定义活跃用户。  TR 活跃用户A在访问网站过程中完成关键动作,或者Engagement满足一定条件的用户 TR 关键行动是根据网站的商业特征定义的,例如电子商务网站的订单,社交媒体上的互动论坛上的发布或评论,视频网站上的视频广播等,如用户在访问期间完成任何已定义的网站密钥。操作,用户是活动用户A如果用户没有任何键操作,只要Engagement指示符满足某些条件,例如访问时间超过3分钟且查看的页数超过3页,用户也可以被视为活跃用户。需要满足的参与度指标的定义也需要基于网站的特征。例如,大多数社交网站都在一个页面上完成, 可以适当减少页面查看次数;通常需要查看具有不同主题的帖子的论坛社区和其他网站应该适当增加页面查看次数。 TR 活跃用户的关键在于合理的定义。只有符合网站业务特征的定义才能真实反映网站活跃用户的情况。有些网站更喜欢松散的定义,因此活跃用户和活跃用户的比例似乎更“美观”;有些网站对活跃用户的定义比较严格,这使得网站的活跃用户较低,但满足定义的活跃用户基本上是实际价值创造者,因此分析时指标可能更敏感。活跃用户数量的分析主要是趋势分析和分割。有必要结合图表观察活跃用户数量的变化,也可以作为网站的关键指标,相对直观。  TR 如何定义用户是否丢失?当网站的原始用户长时间访问或登录网站时,我们认为用户已丢失。通常,丢失的用户是针对那些需要注册并提供应用程序服务的网站,例如微博。电子商务电子商务网站等,因为注册用户更容易识别,访问状态可以准确计算,分析注册用户的丢失对网站更有意义。  TR 流失用户A持续一段时间未访问或登录网站的网站原有用户 TR 不同的网站对损失的时间限制有不同的定义。对于需要用户经常登录的微博和电子邮件等网站,如果用户登录时间超过1个月,他们可以认为用户已经丢失;换句话说,未登录3个月或半年未购买任何东西的用户可被视为丢失用户。丢失的用户通过用户上次访问当前时间进行身份验证。因此,要分析丢失的用户,您需要知道每个用户的上次访问时间。因此,建议网站的注册用户信息记录每个用户的上次时间。访问时间,以便可以精确地计算用户的最后访问距离的当前间隔,从而区分用户是否丢失。另一个度量标准可用于评估丢失用户的超时期限是否合理。返回用户的比例。返回用户是在丢失之后重新访问网站的用户,即,用户在超过丢失时间段的一段时间内没有访问过网站,但最近重新访问了网站。一般来说,在广场角落的成熟网站的比例应该小于5%,并且在不断增长的网站中回访用户的比例应该更低,因此可以认为截止日期的定义是合理的。   注意点!  TR 根据网站特征定制的指标,例如活跃用户数和丢失用户数,由于网站中 的定义而不同。它们不能与其他网站的数据或行业数据进行比较,只能作为内部参考指标,基于网站。自己进行趋势分析,比较分析或细分分析。 TR   还应该指出,失去用户数量的统计数据是滞后的。由于存在丢失时间段,因此有必要判断用户是否丢失。时间限制到期后,时间跨度越长,丢失的用户统计信息的滞后越多。大。例如,定义用户流失的时间限制为30天。有必要计算1月1日丢失的用户数,即1月1日的登录数,但过去30天无法访问,需要等到2月1日。结果A如果损失的时间限制较长,例如3个月,则将在4月1日之前获取1月1日丢失用户数的统计数据。由于用户丢失统计数据严重滞后,丢失用户的分析更侧重于回顾性和总结性评估。  TR 例如,该网站的推广部门在圣诞节和元旦双节(12月24日至1月3日,11日)结束时有一个需求A网站,为新用户做一个促销活动,新注册用户在活动期间您可以获得Q元的免费现金券,可在3天有效期内购买任何产品时使用。您需要分析此活动对网站上用户数量增长的影响。从活动的内容来看,活动的主要目的是推动网站新用户的注册和消费,并累积网站的用户数量。由于可以进一步细分新用户,因此可以分析活动期间新用户的丢失,如图6Q6所示。 TR TR TR 如果网站定义的时限为3个月,则需要在3个月后计算图6Q6中的数据。在此处,选择在活动期间注册的新用户,并计算活动期间的新用户流失率。从图表中看,促销期间网站的旧用户数基本保持不变,新用户数量从每天近Q,000个增加到近40,000个,几乎翻了一番,但是新用户的流失率也有显着增加,从原来的64%逐渐增加到约85%,最高接近90%。那么我们可以计算一下促销活动带来的新用户是否真正沉淀和积累?结果是在活动开始前每天约有7,000名新用户累积。向下,在活动期间累积的新用户数量仅接近,即使在几天甚至只有大约6,000。此次促销活动不仅有助于网站用户的积累,还将新用户转化为老用户,从而导致用户流失过多(即使新用户流失也比事件发生前更严重。此次促销可以说如果你不对这些失去的用户进行回顾性分析,并在活动结束后立即分析用户数量的增长,可能会导致误导性的结论,然后错误地判断其效果如何。此外,我们可以同时观察活跃用户的变化趋势,以验证活动是否推动了有价值用户的积累和增长。因此,用户流失分析对于分析的用户策略非常重要,因此我们可以充分了解用户的不断发展,做出有效的判断TR
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