活躍用戶(hù)和流失用戶(hù)沒(méi)有標準定義,也很難在網(wǎng)站分析工具中找到類(lèi)似的指標,它們都是基于網(wǎng)站業(yè)務(wù)特征的自定義指標,所以分析之前必須對指標做出明確的定義。在很多的網(wǎng)站分析工具中可以找到Engagement的指標Google Analytics里面Engagement的指標分類(lèi)在用戶(hù)行為下面,包括訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)(Visit Duration )和訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面深度(Page Depth,即一次訪(fǎng)問(wèn)中的瀏覽頁(yè)面數),我們可以結合Engagement指標和網(wǎng)站業(yè)務(wù)的關(guān)鍵行為動(dòng)作來(lái)定義活躍用戶(hù)。
活躍用戶(hù):在訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站過(guò)程中完成關(guān)鍵動(dòng)作,或者Engagement滿(mǎn)足一定條件的用戶(hù)
關(guān)鍵動(dòng)作根據網(wǎng)站的業(yè)務(wù)特征進(jìn)行定義,如電子商務(wù)網(wǎng)站的下單、社交媒介上的信息互動(dòng)論壇上發(fā)帖或評論、視頻網(wǎng)站播放視頻等,只要用戶(hù)在訪(fǎng)問(wèn)過(guò)程中完成了任何已定義的網(wǎng)站關(guān)鍵動(dòng)作,該用戶(hù)即為活躍用戶(hù):如果用戶(hù)沒(méi)有任何關(guān)鍵動(dòng)作,只要Engagement指標滿(mǎn)足一定的條件,如訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)超過(guò)3分鐘并且瀏覽頁(yè)面數超過(guò)3頁(yè),同樣可以認為該用戶(hù)為活躍用戶(hù)。需要滿(mǎn)足的Engagement指標的定義也需要根據網(wǎng)站的特征,如社交類(lèi)網(wǎng)站大部分操作在一個(gè)頁(yè)面完成, 可以適當減小頁(yè)面瀏覽數的限制;論壇社區等經(jīng)常需要查看不同主題的帖子的網(wǎng)站應該適當增加頁(yè)面瀏覽數。
活躍用戶(hù)的關(guān)鍵在于合理的定義,只有符合網(wǎng)站業(yè)務(wù)特征的定義才能真正反映網(wǎng)站活躍用戶(hù)的情況,有些網(wǎng)站喜歡寬松的定義,以便讓活躍用戶(hù)數和活躍用戶(hù)比例看起來(lái)更加“美觀(guān)";有些網(wǎng)站對活躍用戶(hù)的定義相對嚴謹,這樣雖然造成網(wǎng)站的活躍用戶(hù)比例較低,但符合定義的活躍用戶(hù)基本都是實(shí)際的價(jià)值創(chuàng )造者,所以在分析的時(shí)候指標反映問(wèn)題可以更加靈敏?；钴S用戶(hù)數的分析主要是趨勢分析和細分,需要結合圖表觀(guān)察活躍用戶(hù)數的變化情況,也可以作為網(wǎng)站的關(guān)鍵指標,比較直觀(guān)。
如何定義用戶(hù)是否流失?當網(wǎng)站原先的用戶(hù)長(cháng)久不再訪(fǎng)問(wèn)或登錄網(wǎng)站時(shí),我們認為該用戶(hù)已經(jīng)流失,一般流失用戶(hù)都是對于那些需要注冊、提供應用服務(wù)的網(wǎng)站而言的,比如微博、郵箱電子商務(wù)類(lèi)網(wǎng)站等,因為注冊用戶(hù)更易識別,訪(fǎng)問(wèn)情況可以被準確地統計,同時(shí)針對注冊用戶(hù)分析流失情況對網(wǎng)站來(lái)說(shuō)更具意義。
流失用戶(hù):持續一段時(shí)間未訪(fǎng)問(wèn)或登錄網(wǎng)站的網(wǎng)站原有用戶(hù)
不同網(wǎng)站對于流失的時(shí)間期限的定義各不相同,對于微博和郵箱等需要用戶(hù)經(jīng)常登錄查看的網(wǎng)站而言,如果用戶(hù)超過(guò)1個(gè)月未登錄,就可以認為用戶(hù)已經(jīng)流失了;而對于電子商務(wù)而言,可能3個(gè)月未登錄或者半年內沒(méi)有任何購買(mǎi)行為的用戶(hù)才可以被認定是流失用戶(hù)。流失用戶(hù)是通過(guò)用戶(hù)的最近一次訪(fǎng)問(wèn)距離當前的時(shí)間來(lái)鑒定的,所以要分析流失用戶(hù),需要知道每個(gè)用戶(hù)的最后一次訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間,因此,建議網(wǎng)站注冊用戶(hù)的信息里面記錄每位用戶(hù)的最近一次訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間,這樣就能夠準確地計算用戶(hù)最近一次訪(fǎng)問(wèn)距離當前的間隔時(shí)間,進(jìn)而區分該用戶(hù)是否流失?？梢越柚硗庖粋€(gè)指標來(lái)評估流失用戶(hù)的流失時(shí)間期限的定義是否合理.回訪(fǎng)用戶(hù)比例?；卦L(fǎng)用戶(hù)是指流失后重新訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的用戶(hù),即用戶(hù)在超過(guò)流失時(shí)間期限的時(shí)間段內一直沒(méi)有訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站,但最近又開(kāi)始重新訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站。一般來(lái)說(shuō),一個(gè)成熟網(wǎng)站剛方角戶(hù)所占的比例應該低于5%,而處于成長(cháng)期的網(wǎng)站的回訪(fǎng)用戶(hù)比例應該更低,這樣流失時(shí)澗期限的定義才能被認為是合理的。
注意點(diǎn)!
類(lèi)似活躍用戶(hù)數和流失用戶(hù)數等根據網(wǎng)站特征自定義的指標由于各網(wǎng)站間 定義的差異性較大.不能與其他網(wǎng)站的數據或者行業(yè)的數據進(jìn)行比較,只能作為內部參考指標,基于網(wǎng)站自身進(jìn)行趨勢分析、對比分析或者細分分析。
這里還需要注意的是流失用戶(hù)數的統計存在滯后性,因為流失時(shí)間期限的存在,需要判斷用戶(hù)是否流失必須等到經(jīng)歷這個(gè)時(shí)間期限之后,這個(gè)期限跨度越長(cháng),流失用戶(hù)數統計的滯后性就越大。比如定義用戶(hù)流失的時(shí)間期限是30天,要統計1月1日的流失用戶(hù)數,即1月1日登錄訪(fǎng)問(wèn)過(guò),但之后的30天持續未訪(fǎng)問(wèn),則需要等到2月1日才能得出結果:如果流失的時(shí)間期限更長(cháng),如3個(gè)月,那么就要到4月1日才能得出1月1日的流失用戶(hù)數的統計結果。介于流失用戶(hù)數統計的嚴重滯后性,流失用戶(hù)的分析更多地集中在回溯和總結性的評價(jià)。
例如,網(wǎng)站的推廣部門(mén)有個(gè)需求:網(wǎng)站在年底的圣誕和元旦雙節日(12月24日到1月3日,為期11天)針對新用戶(hù)做了一個(gè)促銷(xiāo)推廣活動(dòng),活動(dòng)期限內新注冊用戶(hù)可以免費領(lǐng)取20元的現金抵價(jià)券,在3天有效期內購買(mǎi)任意商品時(shí)都可以使用,需要分析這次活動(dòng)為網(wǎng)站用戶(hù)數的增長(cháng)所帶來(lái)的效果。從活動(dòng)的內容來(lái)看,活動(dòng)的主旨是帶動(dòng)網(wǎng)站新用戶(hù)的注冊和消費,為網(wǎng)站積累用戶(hù)數,既然針對新用戶(hù),可以對流失用戶(hù)做進(jìn)一步細分,分析活動(dòng)期間新用戶(hù)的流失情況,如圖6-6所示。
如果網(wǎng)站定義的流失時(shí)間期限是3個(gè)月,那么圖6-6的數據需要在3個(gè)月后才能統計得到,這里要選取活動(dòng)期間注冊的新用戶(hù),統計活動(dòng)期間每天的新用戶(hù)流失率。從圖表看,推廣期內網(wǎng)站老用戶(hù)數基本維持恒定,新用戶(hù)數從原先每天接近2萬(wàn)增長(cháng)到每天接近4萬(wàn),幾乎翻了一倍,但新用戶(hù)的流失率也明顯上升,從原先的64%左右逐步增長(cháng)到85%左右,最高接近90%,進(jìn)而我們可以算一下推廣活動(dòng)帶來(lái)的新用戶(hù)是否真的沉淀和積累下來(lái)了?結果是活動(dòng)前每天大概有7千左右的新用戶(hù)積累了下來(lái),而活動(dòng)期間積累的新用戶(hù)數也只是接近,某幾天甚至只有6千左右,這個(gè)推廣活動(dòng)不但沒(méi)有促成網(wǎng)站用戶(hù)的積淀,將新用戶(hù)轉化成老用戶(hù),反而導致用戶(hù)的過(guò)度流失(甚至新用戶(hù)的流失情況比活動(dòng)之前更加嚴重),此次推廣活動(dòng)可以說(shuō)是失敗的。如果不做此類(lèi)流失用戶(hù)的回溯性分析,而在活動(dòng)結束之后馬上分析用戶(hù)數的增長(cháng)情況,也許會(huì )帶來(lái)誤導性的結論,進(jìn)而錯誤地判斷活動(dòng)的效果。另外,我們可以同時(shí)觀(guān)察活躍用戶(hù)的變化趨勢來(lái)驗證活動(dòng)是否帶動(dòng)了有價(jià)值用戶(hù)的積累和增長(cháng)。所以用戶(hù)流失分析對于分析網(wǎng)站制作的用戶(hù)策略至關(guān)重要,讓我們充分了解用戶(hù)的持續發(fā)展,做出有效的判斷。
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