数仓 DW层 用户活跃度分析主题
1. 背景
- 在大数据分析行为日志数据中,很多时候需要分析用户活跃度,这是判断业务健康程度和发展趋势的一个重要指标。
- 当用户活跃度低的时候,就需要分析原因,改善或者添加功能,让用户活跃起来。这也是为什么支付宝一直想做社交的原因,也是为什么现在开始在支付宝内做各种业务,做小程序平台的原因。
- 其实从侧面来看,运营一个app就跟运营一个商场一样,先把名气打起来,增加用户流入(新增用户,DAU等指标),然后留住用户(用户漏斗),然后想办法增加订单交易额(GMV)。如果可以,还需要建立会员机制,打卡机制,红包,分享,积分等吸引新用户留住老用户的各类活动。至于新增功能,改进流程就跟商场里面的各类商铺引入,功能分区优化一样一样的。
2. 案例
- 当需要分析用户活跃度的时候,首先需要明确用户是一天一天来的,这样数据也是一天一天的流入。需要先从这里下手。
- 如果建立一个表,能够记录用户首次访问日期,连续活跃起始日期,再记录连续活跃结束日期,这时候就可以得到初步的结果。
其实就是想办法记录下来用户的活跃开始时间,活跃结束时间。假设从今天开始,然后后续每天都记录一下