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登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户)

更新时间:2019-08-13 20:22点击:

  笔者认为有两种解决办法。第一种是拉长观察窗口,比如观察一个月内的DAU数据变化,并做平滑处理,画出趋势线,去掉上述偶尔的访问量造成的影响。第二种方法则是利用DAU、WAU、MAU三者之间的关系,这个方法也是我更为推荐的。具体的,请看下一小节的分析。

  进一步,按照测算周期,我们可以将活跃用户分为DAU(日活跃用户数) 、WAU(周活跃用户数)MAU(月活跃用户数)。举例来说,DAU的含义就是每天有多少活跃用户光顾过该网站。那么,这里就面临着一些问题——光顾过几次才算活跃用户?只要当天光顾过一次就可以计入当天的活跃用户?如果算,那么偶尔登入网站的用户也被计入了该如何处理?而时间维度被拉长至每周或每月,又分别要光顾几次才算呢?让我们看看下一小节的分析。

  根据百度的定义,活跃用户是相对于“流失用户”的一个概念,是指那些会时不时地光顾下网站,并为网站带来一些价值的用户。与活跃用户相对应,流失用户是指那些曾经访问过网站或注册过的用户,但由于对网站渐渐失去兴趣后逐渐远离网站,进而彻底脱离网站的那批用户。

  刚才已经说过,DAU/MAU表示用户黏性,假设在1月1日SoU1=0.1,1月30日SoU2=0.5,这对网站来说是好是坏呢?毋庸置疑,一定是好事,因为用户黏性在增加。于是我们可以定义一个新的公式:

  研究互联网的同志应该都有听说过DAU(日活跃用户数)、WAU(周活跃用户数)MAU(月活跃用户数),但是具体这些数字是怎么测算的?他们彼此之间又是怎样的关系?在本文中,笔者试图谈谈自己的一些思考,请大家多交流指教。

  但是这种计算方式确实带来一个问题,就是其中必然有一些用户来访问了网站,然后觉得这不是他们想要的服务,于是离开了。这批用户被定义为流失用户可能更合适,却被计入了活跃用户。如何处理?

  对做商这一稍微高级些的关系进行描述之后,让我们再思考一个更高级的关系描述——二阶做商。

  总之,用户黏性SoU是对一个网站在某一时点的静态描述,黏性发展指数DoS则是对一个网站在某一时间段的动态描述。

  DAU/WAU/MAU通常统计一日/一月之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户) 。

  活跃用户用于衡量网站的运营现状,而流失用户则用于分析网站是否存在被淘汰的风险,以及网站是否有能力留住新用户。

  通过做差进行大小比较是最简单的一种关系描述。下面我们试着过渡到稍微高级些的关系描述——做商。

  我们已经知道了日活、周活、月活三者的计算方式,毋庸置疑,当观察窗口固定时,这三者在大多数情况下数据并不一样,而呈现DAUWAUMAU的关系。这三者会有一样的时候吗?也是有可能的,那就是无论是每天、每周还是每月,都是同一批用户前来访问。

  举例来说,DAU/MAU这一比例代表了什么含义?假设1月1日的DAU=10万,1月的MAU=100万,则意味着整个1月份有100万活跃用户,其中有10万用户在1月1日使用了该网站服务。直观感受下,不难明白,当MAU固定时,DAU越高就说明该网站越受欢迎。(我巴不得每月的这100万活跃用户天天来呢)

  首先,我们需要统一一个标准,即什么用户才是活跃用户。然后经过思考之后,我们终于明白,这个是很难有具体标准的。因为对于不同的互联网产品,衡量的标准是不同的。游戏产品的用户会在某段时间内频繁登陆,而在线文档编辑网站的用户则可能每月只是使用几次。于是,我们只能简化处理,将“只要来过就是活跃用户作为我们的统计标准”。于是计算方法如下:

  DEVELOPMENT OF STICKNESS=SoU2/SoU1。我将该新的变量定义为“黏性发展指数”,它表示了网站黏性的变化速度。当DoS1时,表

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