用户活跃度划分

最新推荐文章于 2025-06-17 23:11:33 发布

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用户活跃度：

根据一个生命周期作为划分：

可分为日活跃率(DAU)、周活跃率(WAU)、月活跃率(MAU)等。

例如周活跃度：一个星期登陆时长均在2小时以上的

活跃期用户：(用户A)

用户活跃路径：新增-活跃-忠诚

对应措施：保证接触频率，但不做促销刺激

沉默期用户：(用户B)

用户活跃路径：新增-不活跃-回流-活跃

对应措施：保证接触频率，给予少量的营销折扣

睡眠期用户：(用户C)

用户活跃路径：新增-不活跃-回流

对应措施：控制有限接触，通过打折扣进行挽回

流失期用户：(用户D)

用户活跃路径：新增-不活跃-流失

对应措施：屏蔽接触，只有在“双十一”之类的大促时通知用户

或者从另一方面：通过新增用户的留存率来判断，也可以分为日留存率，周留存率和月留存率作为判断依据

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用户活跃度标签案例

litlit023的专栏

04-18

1555

1. 用户活跃度定义将××天未访问的用户定义为流失用户，将××天内活跃×次的用户定义为高活跃用户 2. 活跃度标签分类 活跃度标签类型有：高活跃>中活跃>低活跃>流失 3. 构建用户活跃度模型的步骤 Step01.需要确定用户的流失周期在流失周期内，根据用户的活跃情况进一步将其划分为高活跃、中活跃、低活跃。业务上划分用户流失周期的方法：（1）根据用户方回访率来划分圈定的一批首次访问用户，一段时间后仍有访问的数量占最开始用户的比例。曲线出现明显下降时，可划分为流失周

教育平台的线上课程用户活跃度分析与应用

AI天才研究院

08-12

674

1. 背景介绍 1.1 在线教育的兴起与用户活跃度挑战近年来，随着互联网技术的快速发展以及移动设备的普及，在线教育行业迎来了前所未有的发展机遇。在线教育平台打破了传统教育的时空限制，为广大学习者提供了便捷、灵活、个性化的学习方式。然而，随着在线教育平台数量的激增以及用户规模的不断

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关于根据活跃度给用户分类的SQL语句编写和优化

weixin_47912083的博客

01-25

1421

前言 2022.01.25 用了一个小时完成了牛客网上面的一道题，从35行代码改到23行，附上过程和一些思考总结。题目概述描述用户行为日志表tb_user_log （uid-用户ID, artical_id-文章ID, in_time-进入时间, out_time-离开时间, sign_in-是否签到）问题：统计活跃间隔对用户分级后，各活跃等级用户占比，结果保留两位小数，且按占比降序排序。注：用户等级标准简化为：忠实用户(近7天活跃过且非新晋用户)、新晋用户(近7天新增)、沉睡用户(近7天未活

用户活跃/用户价值度分析

最新发布

Leo的博客

06-17

976

掌握这50个常用数据分析指标，意味着你拥有了数据分析的通用语言和基础框架。它们不仅可以衡量业务状态，更是诊断问题、辅助决策的关键依据。但指标的价值在于应用，在日常分析中，需要综合考量指标间的关联性，紧密结合具体业务场景，并严格统一团队的计算口径。

用户分类以及用户活跃度的衡量方法

yiguanfangzhou的博客

07-02

2万+

一个APP最根本的便是用户，那么当然用户也分许多种类，比如活跃用户、留存用户、流失用户等等，那么一般情况下又是怎么来分析活跃用户的呢？首先，我们来看一下用户的具体分类。不同类型的用户用户包含各种类型，反应了不同群体的特征和想法。在使用整个产品的周期中，我们应定义更全面的指标：流失用户：有一段时间没有再打开产品，那么我们就视为流失用户，根据产品的属性，可以按30天，60天，90天等划分。不活...

数据化运营16 活跃（下）：如何通过用户分层进⾏沉默唤醒？

fegus的博客

09-17

3489

活跃用户，作为互联网产品公认的核心指标，其主要构成分为三个部分：新增用户、留存用户以及沉默唤醒用户。伴随用户拉新的成本居高，活跃中的新增用户部分也越来越难，在 2020 年 Q3，天猫的获客成本已高达 1158 元/用户。相比而言，，即将沉默用户转化为沉默唤醒用户，其优势在于：一方面，对于这部分用户而言没有教育成本，因为在沉默前用户已经或多或少地体验过产品，唤醒成本远比拉新成本低得多；另一方面，只要有合适的内容触发用户再次活跃，效果要远远好于去拉一个新用户。

数仓 - 生命周期、用户价值、忠诚度、活跃度计算

weixin_41332009的博客

02-04

2187

1. 生命周期根据用户自注册为会员后，距今的时间段内订单量的变化判断用户的生命周期阶段。此标签有助于判断网站用户的流失情况，而且对于不同的阶段，应该采取不同的营销策略。划分标准如下： 1---考察阶段：最近30天注册未下单用户； 2---形成阶段-未复购-1：.最早一次销售日期>=系统日期-30天，且最早一次销售日期=最近一次销售日期；（最近30天完成了第一次购买，但是还没有再次购买） 3---形成阶段-未复购-2：系统日期-90天<=最早一次销售日期<系统日期-30天，且最早一次

用户活跃度分析前端java_计算APP用户活跃度的方法及提升活跃度方案

weixin_32562455的博客

02-26

1936

姐姐今年刚刚毕业，一个本应该去做女程序员的跑去做了半年运营。所谓隔行如隔山是真的，老板天天让我分析后台用户的数据...刚开始简直每天以泪洗面，我尼玛不会啊！！！现在呢已经成为半个数据分析师了，我该说些什么，是喜是忧？？不过刚入行的日子实在是有些难过，所以今天写下这篇日记，希望能帮助一些像我一样刚开始做运营但不太懂数据分析的小伙伴们吧，希望大家少走些弯路！！！今天讲一个在用户运营里很重要的KPI指标...

【实操版】用户分层，这样做会更合理！

lsxxx2011的专栏

11-15

618

本文读完需要很认真，请追求进步的你坚持阅读到最后，并且点个在看证明你读完了有同学问：领导让做用户分层，可不管怎么分，似乎都觉得没有啥科学道理，也经常被嫌弃：“你这分层分的...

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chensi3030的博客

07-19

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一款手机App打造出来之后，数据是最能够真实反映其运行的具体情况的。而通过这些数据也能够帮助运营团队进一步了解应用本身以及应用所针对的目标客户群。因此在进行数据分析的过程当中，专门的统计分析工具基本已经成为了手机App的标配。 App活跃度分析工具有哪些？面对那么多，那么复杂的数据报表，究...

什么是活跃度？

点知家的博客

06-04

1831

例子3：股票C的成交量：1,000,000股股票C的成交额：10,000,000元股票C的流通股本：30,000,000股股票C的换手率：(1,000,000 / 30,000,000) * 100% = 3.33%例子2：股票B的成交量：500,000股股票B的成交额：2,000,000元股票B的流通股本：20,000,000股股票B的换手率：(500,000 / 20,000,000) * 100% = 2.5%成交量：成交量是指在一定时间内股票的交易数量，通常以股或手为单位。

用户运营，如何做好活跃用户的数据分析

weixin_38395424的博客

10-16

6732

对一家互联网公司来说，如果没有设置单独的数据运营岗，那么用户运营是和数据最贴近，也必须是最了解用户的。对一家互联网公司来说，如果没有设置单独的数据运营岗，那么用户运营是和数据最贴近，也必须是最了解用户的。用户运营核心的方法论就三个：拉新，促活和留存。拉新可以作为渠道推广单独讨论，而促活和留存则相辅相成。

SQL实战5——统计活跃间隔对用户分级结果

shubrewer的博客

06-12

1140

本文涉及SQL知识点：A left join B on 1=1，没有列关联的左连接，将B表中的信息附在A表内，生成的表列数=A表的列数

用户消费行为分析

qq_39382777的博客

08-21

2270

1. 项目简介数据来源：CDNow网站的用户在1997年1月1日至1998年6月30日期间内购买CD交易明细。数据集字段：用户ID，购买日期，订单数，订单金额。目标：通过各个指标对用户行为进行分析，更清楚了解用户行为习惯，为进一步制定营销策略提供依据。 2. 思路 3. 具体分析 3.1 用户总体消费行为分析 3.1.1 每月产生的总订单数从结果可用看出：统计每个月的CD销量。前3个月的销量数据相对较高，有异常。而后期的销量则很平稳。假设出现的原因：用户数据异常值。有促销活动。某一（

统计用户在各个月份的活跃（较大量数据）

qq_42011565的博客

12-28

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需求：统计用户在各个月份的活跃（演示一个月的数据）,一个用户在同一天会多次活跃，只记做一次基本sql: SELECT token FROM sdk_log.hear_beat_log bt WHERE bt.create_time >= '2020-09-01' AND bt.create_time < '2020-10-01' AND app_id IN ( 'bird_11d_cn_20190524', 'fbbdand2004' ) GRO

如何分析周活跃率？

公众号（猴子数据分析）

08-02

1326

【题目】有两张表：1）“用户登录信息表”，包含2个字段：用户id、登录日期。2）“已注册用户信息表”，包含2个字段：用户id、注册日期。【问题】计算周活跃用户率。【解题思路】1. 活跃用户率“活跃用户率”是观察用户活跃度的常见指标，一般指所有注册用户中活跃用户的比例。当活跃周期设定为“周”时，计算的就是“周活跃用户率”。周活跃用户率 = 周活跃用户数 / 当前注册用户数值...

电商平台用户行为分析

RememberYourN的博客

12-13

5470

电商平台用户行为分析近年，诸多电商平台逐渐扩大规模，瓜分市场，电商平台不再一家独大。而拥有一定用户基础的平台需要保有一席之地，就需要分析用户行为，找出提高盈利水平的方法。以淘宝为例，对用户行为进行分析。分析过程：提出问题>>理解数据>>数据清洗>>构建模型>>数据可视化>>总结及建议一、提出问题使用逻辑树分析法将分析目的拆分： ...

用户画像

xwcj3的博客

03-04

278

一、什么是用户画像？在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。二、标签分类和层级层级图分类：偏管理和技术实现侧分类原...

用户活跃度

05-23

### 用户活跃度的定义用户活跃度是指在特定时间段内，用户与产品或服务发生交互的程度和频率。它通常用于衡量用户对产品的兴趣程度以及产品的吸引力[^1]。活跃度可以通过多种方式量化，例如每日/每月活跃用户数（DAU/MAU）、会话次数、平均使用时长等。 --- ### 用户活跃度的计算方法 #### 1. **日活用户数 (Daily Active Users, DAU)** 日活用户数指每天至少有一次有效行为的独立用户数量。其公式如下： \[ \text{DAU} = \sum_{i=1}^{n} (\text{当天有行为的唯一用户}) \] #### 2. **月活用户数 (Monthly Active Users, MAU)** 月活用户数表示某个月内的活跃用户总数。它的计算方式类似于DAU，只是时间跨度为一个月。 #### 3. **留存率** 留存率反映了新用户在一定时间内继续使用的比例。计算公式为： \[ \text{留存率} = \frac{\text{指定日期后的活跃用户}}{\text{初始新增用户}} \] #### 4. **用户生命周期价值 (LTV)** LTV代表单个用户在其生命周期内为企业带来的总收入。它是评估用户质量的重要指标之一。计算公式为： \[ \text{LTV} = \text{ARPU} \times \text{T} \] 其中，\(\text{ARPU}\) 是每用户平均收入，\(\text{T}\) 是用户的平均生命周期长度[^5]。 #### 5. **参与度指数** 参与度指数综合考虑了多个维度的数据，如访问频次、停留时间和互动行为。它可以是一个加权得分模型，具体权重取决于业务目标。 --- ### 用户活跃度的提升策略 #### 1. **用户分层管理** 基于RFM模型或其他分层算法，将用户划分为不同的群体，并针对各层次用户提供定制化服务。例如，对于高价值用户，可通过专属优惠或VIP权益增加粘性；而对于低活跃用户，则需设计召回机制[^2]。 #### 2. **个性化推荐** 利用机器学习技术构建用户画像，分析用户偏好并推送相关内容或商品。这种方法能够显著提高用户体验和转化率。 #### 3. **激励体系设计** 创建多样化的激励规则，鼓励用户持续参与平台活动。常见的手段包括签到奖励、任务成就、积分兑换等。通过正反馈循环强化用户习惯形成[^3]。 #### 4. **内容运营优化** 高质量的内容是吸引用户的关键所在。定期更新热点资讯、举办线上赛事或者推出限时促销都能激发用户的探索欲望[^4]。 #### 5. **社交互动增强** 引入分享功能、评论区讨论版块等方式促进用户间的交流沟通，从而营造良好的社区氛围。这种网络效应有助于扩大传播范围并延长个体驻留时间。 --- ```python # 示例代码：基于K-Means实现简单的用户分群 from sklearn.cluster import KMeans import pandas as pd def user_segmentation(dataframe): """ 使用K-Means算法对用户进行分组参数: dataframe (pd.DataFrame): 包含用户特征的数据框返回: labels (list): 各样本所属类别标签列表 """ features = ['recency', 'frequency', 'monetary'] # 特征列名 X = dataframe[features].values # 获取数值型矩阵 kmeans_model = KMeans(n_clusters=4).fit(X) # 设置簇的数量为4 labels = kmeans_model.labels_ # 得到分类结果 return labels ``` --- ### 结语综上所述，用户活跃度不仅关乎短期收益表现，更是企业长远发展的基石。通过对数据科学的应用和技术框架的支持，可以从多方面着手改善这一核心指标，最终达成商业目的的最大化。 ---