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活跃分析

活跃分析用来衡量网站或应用的整体活跃度。活跃可以通过GeekData自定义为浏览活跃、登录活跃、购买活跃。

1. 活跃指标

以登录活跃为例
日活跃DAU:是指某天在您网站或应用上进行过登录的独立用户数。
周活跃WAU:指以周为统计周期您网站或应用上进行过登录的独立用户数。一般使用较少。 月活跃MAU:指以月为统计周期您网站或应用上进行过登录的独立用户数。
比如某日有10000个账号登录您的APP,总登录次数为16000(有重复登录的用户),您的APP日活为10000。
日活跃用户 = 新登用户 + 老活跃用户 + 回流用户

2. 活跃分析的意义

  • 用户流失分析
  • 产品粘性分析
  • 核心用户规模
  • 渠道质量分析
  • 产品周期变化

3. 自定义活跃

用户分析是互联网运营的核心,常用的分析方法包括:活跃分析、留存分析、用户分群、用户画像、用户细察等。
GeekData支持自定义活跃分析,您可将用户活跃细分为浏览活跃、互动活跃、交易活跃等,通过活跃行为的细分,掌握关键行为指标;

4. 如何自定义活跃

a. 两种方式进入自定义活跃。

  • 自定义设置-自定义活跃-新增自定义活跃
  • 通过活跃分析-新增自定义活跃

b. 设置自定义活跃参数
分组名称:自定义活跃的名称,比如定义“登录活跃”。
活跃完成量度:用于衡量活跃的行为量度。
活跃行为:指用来定义用户活跃的行为,比如“浏览页面”定义浏览活跃,“登录”定义登录活跃,“购买”定义“购买活跃”。
计算规则:支持按照“访问COOKIE”和“用户UID”计算活跃量。
c. 定义活跃,比如定义“访问活跃”。完成1次“浏览页面”即为访问活跃。如下图所示:
d. 定义完成后在活跃分析里就可以按多维度、多时间维度分析
您可拥有的自定义活跃分组总数由您购买的产品版本决定。

5. 如何做活跃分析

a. 在GeekData分析平台用户行为分析-活跃分析模块选择在自定义活跃中事先定义的活跃。比如,我们选择“浏览活跃”。
b. 选择分析维度和筛选条件。比如,维度按照访客类型分析,筛选添加为来访城市等于北京市
c. 图标可以按照时间、图标样式、时间颗粒度分析。
d. 结果展示

GeekData的16种用户行为数据分析模型:

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