基于最近用户活跃有了一些深入的理解，所以对用户活跃做了一定的大梳理。在这个梳理过程中，作者分了三部分。第一部分是产品维度，第二部分是运营维度的，第三部分是大公司运作和商业逻辑维度的。对于这三大块维度的梳理对用户活跃的帮助和对用户需求满足，把低频次需求提升上来的方式和方法进行梳理。对作者本人也是一种再学习和进一步输出的过程。

第一部分 产品用户活跃计划

1、用户价值维度

产品需求就是对于用户需求的一个转译的过程。还有对运营需求一个转译的过程。在这个过程就是体现产品经理能力的时候。而用户价值维度是最重要的维度。哪怕是工具类、社交类这种面向用户的产品都是适用的。

①、用户优惠券体系

优惠券是电商产品和O2O产品特有的手段。特别是初期产品上线后，经过简单的优惠券刺激就能把用户购买和活跃度进行短期的促活。特别是配合使用时间的限制，对一段时间内的需求和用户贪念无限制进行放大的处理。优惠券体系主要特别适用于流量型商品和服务。作为入口级商品的进一步刺激行为。

②、用户评价体系

用户评价主要产品中的核心商品使用。评价也分为电商的商品评价和产品在appstore中的评分。还有在app中，主流用户的邮件反馈问题。这里我们要打造自己的一套评价和评分结合的系数进行数据分析。还有对于问题反馈进行处理的过程，每一个评价进行分类。到底是商品质量问题，商品更多维度的满足，产品BUG，产品想要添加的按钮等等。对这类问题进行归类梳理，最后找到一个合理的活跃激励方式。

③、用户积分商城体系

积分商城搭建主要是用户深度的活跃激励。有些用户为了通过积分去换取某些便宜的东西，都会经常想尽办法去收集积分。而商城搭建也是对外部合作和资源进行深度的利用。而用户对于积分商城的依赖不亚于别的产品浏览度。用户通过积分商城可以实现自己的另一个方面价值和需求满足感。现在市面很多免费积分商城，只要进行积分商城api对接积分系统即可使用，比如麦乐积分商城可以联系合作。

④、用户积分体系

用户积分就是对用户成长体系一个完美体现。里面可以融入会员体系，进一步对用户价值进行深度挖掘。也为用户牢牢在产品上进行使用奠定了基础。这样购买行为形成之后，就是对用户活跃度进行一个牢牢绑定的理由。用户也可以通过积分等级不断提升，满足自己的价值。对产品来说，就是用户价值升华。用户就有可能通过不断登录产品进行下一步消费的可能性。

⑤、用户登录体系

用户登录也是对产品活跃度一个很好保证。登录行为是对一个产品的信任。所以我们可以通过登录签到保持用户活跃度。用户只要有了打开产品的机会，那么就会有机会进行下一步浏览行为。这样唤醒一个老用户成本远远低于拉新一个新用户成本。也可以让次日留存进行活跃，形成一个良好的闭环。

⑥、用户邀请体系

用户通过自身对产品喜爱，然后通过用户去传播给其他用户。这个过程中除了有拉新行为外，还有这个用户也会有一定活跃在里面。因为可以通过激励去完成某些奖励之后，可以得到一些优惠或者奖品。有点类似于传销方式，但也不全是。因为过程中，那个用户本身没有获得很大的金钱收益在里面。

2、商品价值维度

站在人的维度对面就是购买的商品维度。这个维度只有电商和O2O可以适用。而这个维度也可以进一步增加我们的产品体验和活跃度提升一个方式。

①、价格对比

通过价格对比，最简单方式就是市场价多少，我们的价格比市场价格低了多少。这种价格比较实际上就是和竞争对手的价格比较。还有一个种就是我们的自己商品或者服务在这个程度上又便宜了多少。这就是自己对自己的价格对比，促进了用户进一步消费的可能性。

②、抵扣折扣满减

抵扣是对于某一种单品或者某大类的商品进行便宜的行为。主要用于带动流量商品的购买量。折扣是针对某个商品进行百分比抵扣的方式，价格不是唯一确定的。主要用于高价值的单品进行售卖，提高客单价。而满减是对于很多商品进行打包销售策略。主要用户提高客单价和购买量。这些都是对用户促进活跃有着很大的帮助。

③、套餐

套餐是对商品进行一个合理打包的过程。在这个过程中，已经对于价格进行大量的优惠政策在里面。而且套餐也适用于流量品打造。这个套餐会对用户购买欲望进行进一步刺激的作用，达到用户转化购买和活跃的目的。

第二部分 运营用户活跃计划

1、数据分析维度

数据分析是运营环节最为重要的一部分。这是对一个运营结果有利的例证。数据分析也帮助我们的用户活跃度应该怎么提高提出了一个指导性的建议和参考。数据分析重要性不言而喻。

①、次日留存的价值

对于很多产品来说，运营的效果好，不是首日拉新进入了多少用户。而是对于用户来说，进入产品之后就记住了，次日还会过来对产品进行使用的一个过程。次日留存达到40%~50%左右是证明这个产品有着很大的前景和用户痛点存在的。因为产品次日留存对用户需求来说，他需要你就会再来找你。如果没有，那就是他永远有可能不再使用你了。次日留存是最能观察出一个产品的好坏，用户活跃的地方。

②、评论的价值

评论对于运营非常重要。因为只有少部分用户才会评论你的产品。而这些少部分用户中，都是些对于你产品有着执着热爱才会进行意见提交。我们运营时，要重视每一个回答背后的逻辑。分析这个评价对于我们的是否存在合理的价值在里面。评价对于用户活跃分析有很大的帮助。

③、PV/UV，DAU/MAU

这些另外的数据，都是对于一个运营用户活跃的指数重要的一些参考数据。有了这些数据，我们能更好分析活跃用户的行为轨迹。然后总结出一套合理的用户行为轨迹进行系统化流转。帮助运营进行合理规划。

2、运营角色维度

对于每个运营角色职责来说，都会有用户活跃指标进行提升一个过程。而且每个职能对于用户活跃都有不同程度的帮助。

①、用户运营

用户运营是最贴近的用户群体。对于用户活跃他们有着很多方法。站内的刺激外，还有站外的刺激。通过各种微信群、QQ群搭建起和用户桥梁。然后通过这些桥梁转化成站内的活跃度。用户每一次进行转化登录，都是对产品一种信任关系的建立。而用户运营主要解决了前面的认识和了解这些过程。

②、内容运营

内容刺激上，有着跟用户之间深度的文字交流、图片交流和视频交流等多种交互方式。做内容主要是首先引起用户兴趣点和痛点在哪里，然后针对这个问题点告诉用户好的解决方案。然后用户就会觉得你的产品非常棒，然后进一步进入产品进行活跃。这里的误区一定要以最后的产品核心系数作为KPI考核标准，而非简单的阅读量，转发量这些难以衡量的数据作为标准。

③、活动运营

活动运营主要通过一定时间内对用户活跃进行刺激。活动目的不在于活动本身可以带来多大量，而在于用户活跃度是否进行了进一步的数据转化。活动运营不在于更多的获取，而在于吸收。吸收各种有用的大客户方向，或者媒体等方向的资源。进而进一步优化活动，带来更多的收益。也可以运用很多活动工具来拉动用户参与，现在很多积分商城开放平台，有较多活动工具选择，满足各式活动支持

④、渠道运营

各种搜索引擎、垂直新闻、媒体、垂直论坛渠道等。这些都是用户来源渠道，我们进行运营优化后，可以提升用户活跃度。用户来了产品之后，主要进行浏览等行为。我们通过各个渠道进入的用户进行分类，然后针对不同方式进入的用户群分层次进行用户活跃度管理和刺激。

第三部分 整体用户活跃规划

1、用户角度思考（给出痛点）

用户活跃的前提，使我们要给出一个用户浏览我们产品的理由。而这个理由，是要站在用户角度去思考的。比如，用户这是时候正好缺少什么东西，而你告诉用户我正好有这个东西，而且非常的划算。那么用户就会不假思索的进入产品进行浏览然后进行购买的行为。

2、为什么要活跃

为什么要用户活跃？因为维护一个老用户成本低于拉新一个新用户，而且在28原则上，活跃用户是更有的价值事情。而我们商业价值上，是要对不同的用户进行分层运营挖掘。而那些重度和重要的用户群是我们重点维护的对象。

3、怎么活跃

活跃方式有很多，有免费的，也有付费的。最关键我们直达用户心理，达到商业转化的目的。形成用户一定量的用户活跃度。在商业上来说，用户活跃度价值往往很高。这是VC、PE对你的商业计划书一个未来恒定可预见的利益转化。如果用户都不留下使用产品的话，那么这个产品就毫无意义了。

4、常规方法与反常规方法

常规方法就是借鉴别人已经成功的方法。但有时候不一定能适用。那就用总结那些方法，然后归结出一套最合理的方法进行处理。而反常规方法就是突破这些传统的做法，去做一些可能数据上没有反应出来的，或者是思维上一定觉得可以突破的。然后进行反常规方法的试错。这些执行中，就能找到活跃用户方案了。

5、输入与输出

输入是把用户向自己的PCweb站或者移动端产品进行导入。难点在于要花费更多钱和人力成本进行往里面拉动用户。另外一种是通过和外界合作，把入口开放出去，让用户通过别的拉动，导流到我们自己的产品上来。这样就形成了一种输出的过程。还有一种输入就是引入用户，然后把用户快速输出。这是在流程上，保证用户用到你的产品，然后用完即走。这个理念是帮助你的产品在核心场景下使得用户完成自己的需求。

6、结合兴奋点做活跃

所有的活跃度都是建立在用户兴奋点上。我们的用户兴奋点是什么？我们要把自己的产品兴奋点进行罗列维度，无论是产品上，还是运营上，还是用户心理上。这些都是我们的突破口。围绕用户关心的兴奋点，结合产品进行深度运营，用户自然而然就会留在我们的产品里了。除了产品深度运营同时，把积分商城运营工作也同步起来，就像移动积分商城那样，给到用户感觉除好产品还有更好的增值体验。

7、跟投资产品进行推广运营（例子）

这里举个小例子。假设我们的用户群面向B端，然后我们的产品又以创业者为多。实际上这些创业者也是一些很喜欢投资的用户。那么我们就可以通过卖自己的商品结合投资类商品进行组合售卖，提升用户的购买率。比如用户可以投资入股另一家公司，那么从中我们就可以提供自己的商品进行售卖。对C端用户来说也是一样的。

写了那么多东西，主要还是在说明如何提升用户活跃度。这份用户活跃度计划适用于产品经理、运营人员、CEO等人士。作者自己也希望通过这篇文章和大家进行相互学习。

相关阅读：

1.如何提高用户活跃度？

2.用户活跃数据如何分析？

作者：麦乐积分

来源：麦乐积分

如果资讯产品的内容不好看，视频平台的播放非常卡，电商商品质量差，教育课程没大咖，我请问你，我该怎么提高活跃度？

这个问题……我揪掉了1万根头发，有1个核心思路和3种解决方案。

产品功能不给力，运营应该怎么办？

这里说的产品功能是指产品的核心功能，比如资讯产品的文章质量，视频平台的播放流畅度，电商的商品质量和价格，作为用户最关注的点，也是用户使用产品的核心价值，如果核心功能不给力，凭什么让用户活跃？

首先，如果你是工具型产品，那么神仙难救。如果天气预报报不准、wifi钥匙破解不了密码，这属于用户使用产品的唯一性需求，如果产品不给力那么神仙也难救。

但是对于服务型产品来说，无论产品的核心功能好不好用，都可以发展“第二极吸引力”来提升用户活跃度。

什么叫“第二极吸引力”

产品的核心功能是“第一极吸引力”，但核心功能往往有用户人群小、使用频次低、竞品差异小等限时情况，作为运营，需要打造第二极吸引力。

例如网易云音乐相比其他音乐软件，在音乐版权方面是弱势，但在音乐评论方面却是优势，音乐评论的内容对于听音乐这件事来说不是核心功能，这就成了“第二极吸引力”。

再比如微信的朋友圈、摇一摇、公众号等功能，对于社交产品来说核心功能是发消息的流畅性，但这三个功能都与发消息没有关系，但公众号丰富了微信的内容，朋友圈发挥了社交关系，摇一摇更是成为初期增长的利器，这些也算“第二极吸引力”。

如何创造产品的“第二极吸引力”

首先，第二极吸引力不能凭空创造，需要与核心功能相关。例如音乐评论是听音乐之后的感受，朋友圈是好友状态的洞察，摇一摇是结识陌生朋友的方式。

那么为什么微信支付能快速发展而支付宝社交却一直没有占据大的市场份额呢？微信支付的引爆点是好友红包，培养了用户习惯，融入了社交关系，但支付宝是交易工具，去超市结完账跟收银员聊天的也不是没有，但毕竟是少数。

但我们又看到淘宝的社区发展的还不错，这是因为消费者有交流经验的需求，相比于看老板的自卖自夸，我们更喜欢听同样是消费者的使用反馈。

所以，“第二极吸引力”是顺应产品核心功能，基于用户普遍需求而产生的，不能凭空创造。

“第二极吸引力”有哪些表现形式？

首先，人格化运营方式

人格化运营是运营人员在不借助其他部门资源的情况下可以实现“第二极吸引力”的有效方式。

针对现有用户，在公众号、社群、push、活动等能够输出内容的方面建立人格化标签，让用户对运营的人感兴趣。

人格化标签并不是说我们要在公众号中给自己起一个名字这么简单，人有喜怒哀乐，有明显的性格倾向，并且不会完全考虑用户的感受。

例如，一条push标题是：“春季穿衣这么搭，美爆了”，改成人格化描述是：“我给我女朋友买了这条裙子，差点成为前女友”。

人格化运营方式是将企业运营人员的生活场景展现给用户，当然，可以是虚构的，通过故事和场景吸引用户的兴趣。

除了通过文字表现人格化之外，在用户分层上同样可以体现人格化，例如将核心用户加为私人微信号好友，将活跃用户拉到一个群里，给吐槽最多的用户寄个春节礼品，体现人与人之间的交往。

其次，根据用户行为给福利

打卡签到是常见的提升活跃度的方式，但比如说一个工具类产品，用户打卡获得积分，积分可以兑换礼品，但这会带来虚拟积分的通货膨胀和奖品吸引力下降的问题。

上文提到“第二极吸引力”是对核心功能的延展，那么福利也要与核心功能相关。

例如微信读书的福利是领书币，读书时长可以换书币，打卡可以换书币，书币可以抵消购买书的钱。

根据这个套路，同样是工具类产品，打卡签到的福利能不能改成会员功能的试用时长，每使用一次功能，每邀请一次好友，都给用户会员试用的奖励。

第三，建立用户与用户的社交关系

社交关系是最稳定的用户留存方式，同时社交关系网中的任意一个点的活跃，都可能产生连带效应。

建立社区、好友推荐、推出达人都是建立社交关系的方式，比如大咦妈这个经期助手产品最早将社区放在类似微信朋友圈的位置，入口很深，但依旧非常活跃，因为女性缺少讨论经期的地方。

通过建立社交关系，能够增加用户对产品的粘性，发展成熟后可以不依靠于核心产品功能，而是因为舍不得这些好友而留存。

“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。

本文提要：

1、从横向的视角，通过拆分用户的活跃状态，研究用户从来到走是如何流转的；

2、从纵向的视角，通过评估用户的价值层级，找到数据驱动的切入点；

3、深入剖析并升级流量、转化和留存三个维度的数据，让你在日常工作中更清晰有效的评估业务。

如果你能清晰的拆分并分析用户的活跃状态，那么大概70%的数据分析问题都会迎刃而解，而“卡”住分析的，往往就是这个非常基础但是很容易被忽视的内容。所以，当你遇到任何数据波动的疑问，首先细分用户活跃状态，明确「导致问题用户」所处的活跃状态，对你的帮助一定很大。

新增用户数+老用户数=活跃用户数

先说活跃这个词，一说活跃用户，会有很多人认为所谓活跃用户，就是在产品中非常活跃的用户，量化一下，比如至少一周有两三天在使用，才是所谓的活跃用户。

对不起，不是这样的，所以，首先要明确一个概念。

所谓活跃，或者活跃用户，在业内通用的定义，指这个用户在选定的时间周期内，有打开过产品，就算作活跃，就是一个活跃用户。所以，活跃定义的是一个状态，而不是程度。

而活跃用户，分为两类用户，即新增用户和老用户。

新增都懂就不说了，而所谓老用户，即不是第一次访问产品的用户，都是老用户。所以这三个概念的关系是，同一时间周期内，新增用户数+老用户数=活跃用户数。

打个比方，你每天看到的新增活跃数据，比如：平均日新增4k人，日活1w 人，那就意味着平均每天访问的老用户有6k人。

流失用户+沉默用户=不活跃用户

那么既然是细分用户活跃状态，有活跃的阶段，就一定有不活跃的阶段。如果你去关注下不活跃用户，可能会被小小的颠覆一下，那就是不活跃的用户数量是极其庞大的。

不活跃的用户里，也分两部分，即，流失用户和沉默用户。

其中数量上占绝对大头的是流失用户，所谓流失用户，就是曾经使用过我们产品，但是已经连续有一段时间没有启动过产品了，而且这个时间段已经长到我们认为用户已经否定或者忘记了产品，那么我们把这样的用户定义为流失用户，根据不同产品的业务特点，一般按照30天，60天，或者90天以上进行划分。

另一部分，是沉默用户，同样，沉默用户也曾经使用过我们产品，同样也是有一段时间没有启动过产品了，但是这个时间段，是一个有最大值和最小值的时间区间，最大值不能超过定义流失用户的那个值，最小值一般是定义流失用户天数的三分之一。

好，这里有一个关键点，很多人都会问我，你怎么判断或者定义流失用户。我的答案是，这个阈值就是基于我们对自家业务和用户的理解，定义且通过数据逐步校准的，并没有一个官方的公式。

伴随产品的成长，不活跃用户的数量之大可能大大超出你的想象，对不活跃用户进行召回就非常重要，而且方法得当后也是非常有效的。

正因如此，会有一部分用户成为沉默用户或者流失用户后又被成功召回，成为老用户中非常独特的一个群体，回流用户，或者叫回流老用户。

为什么要做这样的细分呢，因为一个回流用户所面临的使用场景和体验与新增用户是非常相像的，我们同样需要激活回流用户，保持他们的持续活跃。但是他们本质上又不是新增用户，比如：金融产品，新手标这样的优惠手段，他们就无法享受。所以，必须将这类用户细分出来，进行专属运营和服务。

首先，用户作为新增用户进入我们的产品，会有两个走向：

1、如果被成功激活，认可产品的价值，新增用户会持续访问，变成一个活跃老用户；

2、如果新增后连续一段时间没有访问过产品，那么就会成为一个沉默用户，当用户连续不访问的时间段达到了流失用户的标准，那这个用户就处于流失状态了。

同时，如果处于沉默或者流失状态的用户，由于我们的召回策略或者就是看到了我们的广告或者有什么需求的时候想到了我们，又再次访问了我们的产品，这样的用户就处于回流状态。用户回流后，如果持续访问，也会成为一个活跃老用户。

最后，如果一个处于活跃状态的用户，不论是正处于新增、回流还是老用户，随时有可能变成一个沉默用户，这也是为什么需要有数据实时监控产品里用户的状态，以便及时调整策略。

首先，从流量维度，通常我们只关注新增、活跃用户数量；如果我们来看用户活跃状态的变迁图的话，你会发现：

☞新增状态，是任一个用户的起点。

☞沉默状态，是一个用户从活跃变为流失的必经之路。

☞而任何的召回策略，用户都一定会经历的状态，就是回流。

所以，新增、沉默、回流，是整个用户状态的三个关键节点。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、促活和召回。

对新增用户的分析，在于拉新和促活

对回流用户的分析，在于召回后促活

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。很多企业会遇到“为什么转化降低了，怎么也找不到原因”的窘况，其实，我们要知道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。所以，在查看关键转化率的时候，一定要有所细分，细分不同用户状态的转化率，比如：首次触发的转化率；老用户重复触发的转化率。

第三，从留存维度，虽然我们总提到留存率，但实际上，90%的人对留存的分析深度是很浅的。留存相关的内容如果要展开说，涉及用户生命周期计算、同期群分析等。我建议，若要理解细分用户状态的价值，那么至少，除了新增用户留存，同时要去衡量回流用户和老用户的留存情况，才可清晰评估运营效果。

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、促活、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，唯有如此精细化的运营，提高不同用户活跃状态的满意度，才能最终实现业务的增长。