登入天數不足是什麼意思

作者 | Ritika Puri ，Storyhackers 創始人

過時的活躍使用者定義，可能讓你錯失真正有價值的使用者。

多年來，數字營銷行業的從業者往往依賴簡單的指標定義“活躍使用者”，比如每日/每月登入次數及登陸時長。這種指標雖然便於監控和統計，但僅用登入定義活躍使用者，會讓我們失去更多維度的資料分析及洞察。那些更深層次的洞察往往能指導我們開展更個性化、更有影響力的營銷活動。

單一的指標緯度，可能讓你的效果評估產生誤差，影響品牌及產品的長遠利益。

以 Twitter 為例。剛開始的時候，Twitter 對月度活躍使用者的定義是：至少關注 30 個賬戶，被其中之一關注，且在過去一個月內有登入行為的使用者。2014 年，Twitter 將活躍使用者的定義進一步擴充，包括透過 API 連結的第三方程式。於是，當季度 Twitter 活躍使用者量飆升，給分析師帶來了驚喜。

但實際上，對營銷人員而言，這裡面暗藏著很多問題：

這些新增“活躍使用者”，使用者與第三方程式的佔比各是多少？

個人賬戶和品牌賬戶的佔比如何？

這些使用者有評論、分享等操作還是隻是簡單的登入？

如何區分潛水使用者和發帖使用者的活躍度？

數字營銷模式在過去十年已經發生了極大變化，因此，監測和評估指標也應該隨之而變。Twitter 在 2015 年將“喜愛”標誌從星形改為心形，使用者參與率就提升了 6% 。活躍使用者的定義難道不應該更與時俱進嗎？

選擇能反映使用者實際互動情況的資料指標至關重要。營銷人員可以遵循以下三步，定義自己的活躍使用者。

第 1 步：站在使用者的角度思考

首先，找幾個你最喜歡的應用軟體（最好不是自家產品），以使用者的視角，思考這些軟體裡能給你帶來積極體驗的使用者行為有哪些。可能是評論、分享內容、收藏、購買等行為或行為組合 —— 這些行為會比登入頻次及市場更具參考意義。

不同產品給使用者帶來積極體驗的行為會有差異。比如，在用 Netflix 的時候，你可能會定期登入（每天或每週好幾次）、完整觀看劇集或電影（而不是看一半）、連續觀看多個節目、收藏感興趣的節目等。而在使用 Amazon 的時候，瀏覽商品、新增購物車或購買行為會讓你感到滿足。

SaaS 顧問 Lincoln Murphy 曾提出：“活躍”的定義應建立在你為使用者提供的價值上 —— 這就是為什麼要去理解使用者使用你產品的原因以及他們期望達成的目標。

梳理我們的營銷流程，不妨從以下問題開始：

使用者在我的應用和網站上實現了哪些目標？

他們採取了哪些行為來實現這些目標？

這些行為分別屬於使用者旅程的哪個階段？

這些問題的答案，可以作為我們設計衡量指標的基準，更好的評估應用或網站上的活躍使用者。

第 2 步：找到與業務目標最相關的指標

基於第一步得出的答案，我們可以選擇其中 5-7 種衡量指標來評估營銷活動對活躍使用者的提升效果。至少 5 個指標能保證我們的評估緯度足夠全面，能反映不同角度的業務情況。指標最多 7 個，以免評估過程過於繁雜。

當然，如果只想到了 3 個或有 10 個衡量方式，也可以嘗試，但需要確保這些指標能量化及反映我們的實際業務情況。

建立一個一成不變的活躍衡量指標是幾乎不可能的，因為不同的使用者群體在業務的不同階段對產品的互動方式是不一樣的。甚至，針對不同的部門，對“活躍使用者”進行不同定義的區分，也很有效：和管理層討論更宏觀的指標，把更多技術和細節指標留給營銷團隊內部討論。

以下是一些垂直行業體現使用者活躍情況的指標，供大家參考：

音樂類產品：使用者聽歌頻次、離線播放量、播放列表建立量、專輯購買等。

旅行類產品：前期 - 搜尋頻次；後期 - 購買頻次等。

外賣類產品：前期 - 餐廳搜尋量；後期 - 服務使用頻次、優惠券使用頻次等。

另外，選擇指標時還要考量公司的業務目標。比如，收入來源主要依靠廣告的公司可能認為使用者登入頻次是最重要的指標之一，同時，頁面瀏覽量及停留時長也是定義活躍使用者的重要指標。

大家可以透過 GrowingIO 的留存魔法師功能，系統自動基於存量使用者資料，找到使用者留存的關鍵行為及數字，更智慧、更簡單地得到你的活躍指標。

以下是更多常見的使用者活躍衡量指標供大家參考：

不同裝置/平臺的登入頻次

內容參與度（完整閱讀量，連結點選量，每次登入頁面瀏覽量，總閱讀時長）

分享內容

優惠和促銷活動的參與度

反饋意願

第 3 步：將定性描述轉化為資料分析

透過第一、二步，我們已經獲得了能量化與業務相關的使用者活躍指標的，下面我們就可以從中提煉出能定義”活躍使用者“的具體指標了。

舉一個例子：如果使用者每次登入瀏覽的頁面數很重要，那麼就要進一步考慮，瀏覽多少頁面能將其定義為活躍？他們還做了什麼為業務帶來實際價值的行為？首次登入瀏覽很多頁面，卻再也不回訪的使用者也不能定義為活躍。這都是我們團隊需要根據業務目標解答的問題。

另外，我們需要和技術團隊確認，確保制定的指標是可以量化的。當然，也不要讓自己受限於此，比如衡量使用者觀看某個影片時長的確特別重要，那麼也許是時候透過 GrowingIO 準確採集影片播放時長資料，如果你的產品搭建在微信小程式，甚至無需埋點就可以實現採集。

一旦我們定義了活躍使用者的行為，我們就能進一步建立使用者複合畫像，篩選出對市場營銷更有價值的使用者群。

比如透過 GrowingIO 使用者分群，將活躍使用者定義出來，並對活躍使用者與全量使用者從渠道來源、城市、使用路徑等多維度進行行為差異對比，活躍、流失原因一目瞭然。

透過分群行為差異 TOP 10 對比，你可能會發現使用者原來非常多樣化。他們可能在某些方面特別活躍（比如經常和內容互動）但在其它方面又很不活躍（比如從來不分享，即使閱讀頻次很高）。這些發現可以幫助我們針對不同使用者群定製推廣方案。

如何利用活躍使用者資料

除了監測評估公司的業務情況，活躍使用者指標還能讓我們更好的定位市場營銷活動。

我們可以針對使用者的活躍度情況，定製不同的推送和運營活動，讓他們保持活躍或發展為更活躍使用者。總之，我們可以打造更高效的營銷活動。