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用户促活留存指标

用户促活留存指标是一种衡量移动应用或网站用户在使用过程中是否积极参与、持续使用的指标。它通常用于评估应用或网站的吸引力和留存能力,从而帮助企业了解用户的需求和行为,并制定相应的优化策略。

促活留存指标通常包括以下几个方面:

  1. 用户注册转化率:指用户在注册过程中完成注册的比例。
  2. 用户登录留存率:指用户在一定时间内登录应用或网站的比例。
  3. 用户活跃度:指用户在应用或网站上的活动频率和时长。
  4. 用户留存率:指用户在一定时间内继续使用应用或网站的比例。

促活留存指标的应用场景包括:

  1. 移动应用:企业可以通过分析用户促活留存指标来了解用户对应用的兴趣和使用习惯,并根据分析结果优化应用的功能和用户体验。
  2. 网站:企业可以通过分析用户促活留存指标来了解用户对网站的兴趣和使用习惯,并根据分析结果优化网站的内容和用户体验。

推荐的腾讯云相关产品:

  1. 腾讯云移动应用分析:提供移动应用的用户行为分析、留存分析、崩溃分析等功能,帮助企业了解用户需求和行为,优化应用体验。
  2. 腾讯云网站应用性能管理:提供网站的用户行为分析、留存分析、性能监控等功能,帮助企业了解用户需求和行为,优化网站体验。

优势:

  1. 全面的数据分析:腾讯云提供全面的数据分析工具,帮助企业深入了解用户行为和需求,优化产品和服务。
  2. 实时的数据监控:腾讯云提供实时的数据监控工具,帮助企业及时了解用户行为和需求,及时调整策略。
  3. 安全的数据存储:腾讯云提供安全的数据存储服务,保障用户数据的安全性和可靠性。
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怎么进行用户留存分析?

【题目】: 某电商平台面试题: 下面为用户登录表,分别计算用户的次日、3日留存数及留存率 【解题思路】 此题的核心是怎么计算用户留存数/留存率?...用户留存率是电商行业经常用到的指标用户留存数指“第一天登录,以后几天还继续登录的用户数”,"留存率=次日的留存数/当日总的用户数"。...因此先要计算出每日的总的用户数、次日的留存数,然后再计算留存率。...b两个表的“用户ID”关联可以计算在某一日用户在后面几日的留存数。...二、计算留存数及留存率 1.计算留存数 把第一步的结果作为临时表dates,用case when聚合函数筛选出符合间隔的天数,“1”代表次日留存,“3”代表3日留存,以此类推,然后把满足条件的用户ID

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裂变营销:突破流量瓶颈的App增长引擎

也就是说,裂变营销要实现两个目标:一是通过用户之间的传播,拉新更多的用户;二是通过用户之间的互动,更多的用户。...例如,某个电商平台设置了一个邀请好友得优惠券的活动,可以统计每天有多少新用户通过邀请链接注册或下单。 图片 活人数(拉起次数):这个指标反映了裂变活动带来的回流用户数量。...2、深度链接提高裂变效率:openinstall深度链接技术能确保App无论安装或,都能一键跳转至关键的裂变活动页面,使用户参与度和裂变效率倍增。...拉新数据:包括拉新人数、拉新渠道、拉新转化率等指标,反映了裂变活动带来的新增用户数量和质量。 数据:包括活人数、渠道、转化率等指标,反映了裂变活动带来的回流用户数量和质量。...优化裂变流程:根据用户体验和转化数据,优化分享触发、选择、传播、回流、奖励等环节,提高用户留存率和转化率。

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BI技巧丨用户留存问题

对于很多新兴行业来说,用户留存都是一个比较突出的问题。因为用户就代表着市场的占有率,也代表商业的大盘,盘子越大,能产生的价值也越高,因此越来越多的企业开始重视用户留存的问题。...解释一下什么叫留存: 简而言之,顾客今天在我这里买东西了,明天依然来我这里买,那么这两天对于此用户就产生了留存的概念; 玩家今天登录客户端选择了打游戏,明天依然登录打游戏,这个也是用户留存; 浏览者今天观看我直播...对于大部分企业来说,这个概念习惯称之为用户留存,但是从互联网的角度来说,称之为流量也可以。 [strip] 用户留存,我们需要对用户的数量进行统计,统计每个周期内的新客数量以及新客持续购买的数量。...编写基础的DAX函数: C.CustomerNumber = DISTINCTCOUNTNOBLANK ( Fact_Sale[用户ID] ) 有了基础的计算指标,我们的思路可以扩展一下,用户留存我们观测的不是某一个具体的时间点...那么,我们现在需要考虑用户留存的问题,我们需要知道在当日购买的用户,次日或者第三日依然选择购买的用户有多少。

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用SQL进行用户留存率计算

今天我们来分享一个常见案例,用SQL来计算用户留存率。 目录: 1. 案例数据 2. 思路分析 3. 完整代码 1. 案例数据 这里我们一共两份日志数据,分别是用户账号创建的日志以及用户登录的日志。...思路分析 所谓留存,就是指某日创建的账号在后续自然日登录的比例,比如3月1日新增账号创建数为100,在3月2日这部分用户登录数为51,那么3月1日新增用户的次日留存率为51/100=51%。...FROM temp_1 GROUP BY create_date 用第N天登录的数据 / 新增用户数 就是对应第N天留存率 3....完整代码 SELECT create_date , 新增用户数 , concat(CAST(ROUND((100 * 次日留存) / 新增用户数,2) AS char), '%') 次日留存率 ,...concat(CAST(ROUND((100 * 3日留存) / 新增用户数,2) AS char), '%') 3日留存率 , concat(CAST(ROUND((100 * 7日留存) / 新增用户

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利用Python计算新增用户留存

前面我们介绍过《利用Python统计连续登录N天或以上用户》,这次我们聊聊怎么用python计算新增用户留存率。...timestamp':'创角日期'},inplace=True) df = pd.merge(df_login,df_create) 3)新增辅助列记录登录天数 #将日期列改为 日期格式,并新增辅助列用户计算该用户第几天登录...#比如 0天表示 该日期为用户创角日,1天表示该日期为用户第二天登录 df["@timestamp"] = pd.to_datetime(df["@timestamp"]) df["创角日期"] =...3、留存率计算 1)使用透视表计算留存数 #使用透视表,计算创角日期对应用户第x天登录的数量(非重复计数) data = pd.pivot_table(df,values='role_id',index...4、索引名称调整并导出数据 #修改结果数据表的列索引名称,然后导出表即可 df.columns=['创角日期','注册玩家数','次日留存率','3日留存率','4日留存率','5日留存率','6日留存

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位运算实现用户留存

统计留存率之前先弄清一下留存率的概念,百度百科中是这么说的: 用户在某段时间内开始使用应用,经过一段时间后,仍然继续使用应用的被认作是留存; 这部分用户占当时新增用户的比例即是留存率,会按照每隔1单位时间...顾名思义,留存指的就是“有多少用户留下来了”。留存用户留存率体现了应用的质量和保留用户的能力。...简单点说,第一天新增加了100个用户,第二天这100个人有50个还有登录,第三天这100个人还有30个有登录。。。依次类推 那次日留存率为50%,三日留存为30% 。...在统计系统中经常需要统计用户留存率,这里整理下用户留存率统计的几种实现方式。...用户每次访问后更新最后访问时间(last_visited_time),假设3.6号新注册100个用户,需要统计次日留存,则在3.8号凌晨统计reg_time为3.6并且last_visited_time

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如何通过拆分“用户活跃状态”找到转化降低的原因?

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。...新增大家都足够重视,沉默和回流状态的用户,往往就容易被忽视,所以,我们做流量分析的时候,要能精准的衡量拉新、和召回。...对新增用户的分析,在于拉新和 对回流用户的分析,在于召回后 对沉默用户的分析,在于防范未然及时召回 其次,从转化维度,我们分析的重点应该定位到真正影响转化的人群。...如果你每天查看的数据指标,没有拆分用户的活跃状态,比如:新增用户质量一旦降低,你的所有关键指标的转化率,都会下降。...活跃是一个状态,而不是程度,细分用户活跃状态,满足处于不同状态用户的需求促使其完成转化;精准衡量用户活跃状态并制定拉新、、召回等策略,评估用户的价值层级,定位真正影响转化的人群,衡量处于活跃状态的用户在各个阶段的留存指标

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留存率案例:数据指标体系的构建

背景 经常会听到互联网人形容一个产品的体量和知名度用活跃用户来衡量,比如:“微信的日接近10亿了,真社交巨兽。” 这里面有个几个关键的词:衡量、日、活跃、用户。这些综合起来是什么,DAU。...所以常用的数据指标可以分成:用户数据(新增、日留存等);行为数据(访问深度、转化率等);业务数据(一般会和用户数据指标和行为数据指标有些交叉,反应的是业务大盘的情况,比如GMV、ARPU值等)。...使用这些指标的注意和坑 假如你是一名分析师吗,可能你会遇到这样的场景,”同一个指标“不同的人可能也得到不一样的结果: 比如产品经理A说的本月的留存率是20%,产品经理B说本月的留存是24%,那到底谁是对的...留存率的案例 某高质量用户产品在2020年国庆节那一天(10月1日)开始试运营,那天通过拉新来了5位用户,国庆节过完来,老板想知道10月1日这波拉新用户的7日留存率。...这个小案例其实反馈的就是业务线对指标定义不一致计算得到不同的结果,一个是7日日留存,一个是7日内留存

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用Redis bitmap统计活跃用户留存

如下图所未,下图中的bitmap有9个位被置为1,表示这9个位上对应的用户是今天的活跃用户。其中第15位表示uid为15的用户,第一位表示uid为0的用户。...我们可以借鉴bitmap使用另外的方式来统计活跃留存留存指标: 次日注册留存、 2日注册留存......N日注册留存, 比如昨天注册了1000名用户中,在今天有300名用户又登录了,那么对应于昨天的注册留存就是30%; 从总体上看,这些指标依赖于核心变量——用户访问时间。...然后我们计算留存留存计算: 1) 计算当天时间,对应对应的bit位,如今他是7月01日,bit位是182. 2)次日留存: 查看bit的(182-1)=181位是否存在,若存在...,留存数+1 N日留存: 查看bit的(182-n)位是否存在,若存在,n日留存数+1 我们再来估算占用空间。

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用户增长——Cohort Analysis 留存分析(三)

其中,应该包括1月新增到5月留存的70个、2月新增到5月留存的82个、3月新增到5月留存的103个、4月新增到5月留存的107个以及5月刚刚新增的115个用户。...根据表1中的留存数据量,能够计算得到留存率,进而得到表2。 表2:留存率表 表2中,首先横向看表,能够看出每个月新增用户在后续各月的留存率情况。...60%的用户是稳定留存下来的。...你可以看到每月的新增用户数量的变化情况,不同月份新增用户在后续每个月的留存情况,每个月的流失率情况等等。...进阶拓展 Cohort Analysis不单单可以用在用户留存上,支付金额,用户价值等指标都可以通过使用Cohort Analysis进行分析。

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「原理」如何优化产品路径,提高用户留存

这样是为了检测到用户的流向,其次也有两个目标: 一个目标是统计用户在产品上的使用深度 一个是优化产品上的功能流转 对此,我们可以有两个共识点: 如果更快地达成使用目标,那么留存率会更高; 如果更深地使用了产品...,那么留存率会更高。...用户路径分析只需要关注用户进来后的每一步都是什么,关注用户进入 App 之后每一步的路径和转化概率。...我们通过复现用户的路径,发现很多老用户,反而会去查看之前的一个功能页面:新用户列表。...后来通过和用户的访谈和沟通才了解到,其实很多推荐的用户,之前都有聊过天或者联系过,觉得没有太大的新意或者没有匹配上,所以导致老用户们都愿意去发掘新用户

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