沉默用户促活率是指用户在一定时间内没有使用产品或服务,但在之后的某个时间点重新使用产品或服务的概率。计算沉默用户促活率的方法如下:
沉默用户促活率是衡量产品或服务吸引力的一个重要指标,可以帮助企业了解用户对产品或服务的忠诚度,以及优化产品或服务的方向。
在腾讯云中,可以使用云服务器、云数据库、云存储、云硬盘等产品来搭建和部署自己的产品或服务,并通过腾讯云的大数据分析和用户行为分析等服务来分析用户的行为和促活率。
为什么转化降低了,怎么也找不到原因?数据的波动最容易带来改变的就是用户,如果你每天查看的数据指标,没有拆分用户活跃状态,那你可能永远也找不到答案。
软件及移动应用类产品常用指标 新增用户数 New Users 指首次打开应用的用户数量,通常通过设备识别符(如苹果系统的UDID)来识别用户的唯一身份。由于传输统计数据需要联网,因此即便是首次打开应用,若未能联网,也统计不到。此外,卸载再安装通常不会算作新增用户,老用户的版本升级也不会计算在内。当然,如果下载了应用并未安装,或安装之后没有启动过,也无法统计为新增用户。 活跃用户数 Active Users 指统计周期内有过特定使用行为的用户数量。同一用户在一个统计周期内多次使用记作一个活跃用户。这里“使用行
移动互联网产品的本质是信息与数据的传输和交换,其商业模式与数据流量息息相关,因而会产生面向运营的产品设计等诸多方法。流量统计是指对产品使用的相关指标进行统计。
多年以来电子商务业务快速发展,尤其是移动客户端发展迅猛,移动互联网时代的到来让原本就方便快捷的网上购物变得更加便利,而淘宝作为国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。
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过去,是用渠道换流量的时代,大部分的公司都将流量增长作为主要的商业模式来获取用户,运营中,基本只关注用户数、日活、月活、留存用户数等概要性数据。但中国互联网的人口红利在逐渐消失,我们慢慢发现80%的流量实则创造了20%的价值,概要性数据与企业经营的产品、用户的留存度关联性并不大。而完善商业模式的企业,能利用20%的流量创造80%的价值,深掘数据成为这其中的源动力。 互联网,从流量时代走向经济化运营 此前,中国互联网一直处于人口红利时代,企业将注重流量增长作为主要的商业模式,对于用户如何使用自家的产品,用户如
知乎盐选会员、京东Plus、阿里88VIP、美团外卖会员......忽如一夜春风来,互联网千家万户的梨花都开成了Costco。
“行为事件分析”对于很多业务人员来说相对比较陌生,但它却是用户分析的第一步,也是用户分析的核心和基础。一般来说事件通过埋点来获得。
活动运营、社群运营、内容运营等等,通过字面意思非常能直观的理解,因为它们拥有运营场景—“活动”“社群”“内容”,通过活动,基于社群,编辑内容促使产品引流、拉新、促活、留存。但是用户运营究竟在运营什么?
1.1常规数据分析(设定指标,定期监测) 1.1.1常规数据分析维度 1.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控(小时、天、周、月、季度、年等),发现异常(人数掉线、新增用户增长异常、ARPU
你可能做了一个小程序,也做了很多推广。 然后查看了后台的一些数据: 有本地也有外地; 有男粉丝也有女粉丝; 有青年才俊,也有中年大叔; 有iPhone也有安卓; 有的页面访问人数比较多,有的页面访问人数比较少; 有的停留了很久,有的点开就关闭了; 有人访问一次再也没来过,有人进行了多次访问; 有的按钮被点击多次,有的按钮却少有人问津(这个看不见,需要预先设定自定义分析字段,后面会讲) 那么,每个数据代表了什么?有什么指导意义? 今天我们就起底小程序的数据分析功能,分析那些躺在我们后台的数据,如何支撑我们的运
忠诚用户不仅能为网站创造持续的价值,同时也是网站品牌口碑推广的重要渠道,所以目前网站对忠诚用户愈加重视。可能很多网站或者网站分析工具对用户做了“新用户”和“回访用户”的划分,但是单单区分新老用户是不够了,我们需要更加完善的指标来衡量网站用户的忠诚度。 会员分层 方法一: 当用户在电子商务网站上有了购买行为之后,就从潜在客户变成了网站的价值客户。电子商务网站一般都会将用户的交易信息,包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面,所以对于这些用户,我们可以基于网站的运营数据
互联网、电商的快速发展,造就了“双11”、“618”这样的网购狂欢。消费者的消费行为也慢慢从线下扩展到线上,这带来的一个结果是:以往难以被收集的消费数据开始更多地被线上商家留存。这些数据有什么用?该如何用?在近期的数据侠线上实验室中,大数据服务提供商“网聚宝”品牌数据部首席数据分析师宋剑豪为我们带来了一场“接地气”的零售数据典型分析方法分享。干货满满,本文为其分享实录。
产品这群人啊,真的是三句话不离老本行,之前和部门的产品Mentor一起吃饭的时候,他问了我这么一个问题:“如果你是饿了么的产品经理,那你日常工作的时候应该关注一些什么数据?”当时我是这么回答的:“那我
运营的事情看起来非常多,有可能在一边找图,一边回复用户,过一会还要开选题会、写策划、推消息、找文章、谈渠道、翻数据等,但其实都是在运营的三大目标里:
根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标: 最近一次消费(Recency) 消费频率(Frequency) 消费金额(
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
这些数据表明,互联网公司要维持业绩的增长,新用户要抓,更要关注老用户的存留和复购,上一篇讲了存留相关的分析,本篇单独介绍下复购相关的分析。
如何评价一家SaaS公司,有人说看用户数,看日活,看营收盘面,也有人说更合理的方法是看LTV和CAC,而这些似乎也成为当前投资机构和业内评估SaaS厂商标准,但是LTV和CAC是否是唯一标准?这个公式是否真的适合中国的SaaS厂商? LTV和CAC不能完全生搬硬套给中国SaaS厂商 一般投资机构看中SaaS公司经常会从几个维度进行评估,除了团队、产品、市场这三方面,实际上还有第四方面,就是要有一个可行的商业模式。LTV和CAC自然是商业模式可行性中不可或缺的两个变量。 可是在当前能够算清楚这两个值的中国S
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