用户生命周期

我们在通过不同的增长手段获取到用户后，在用户首次打开app，则认为开始了这个用户的生命周期（获取到了新用户），在用户最后一次打开app的时间，在这个时间之后我们就认为这个用户我们流失了（流失用户）。而常规互联网产品的运营目标，就是尽量详细分析用户在生命周期内的行为特征，尽量去延长这个周期的时间，并在这个周期时间内达到商业目标价值最大化。因此，我们便有了“用户生命周期”相关的详细分析功能。

• 用户生命周期，可以理解为用户首次打开产品到用户最后一次打开产品的时间；
• 在增长分析平台中，可以理解为将时间间隔（X天、自然月）内的活跃用户按新用户、留存用户、回流用户拆分，查看活跃用户的各部分分布/占比情况，同时对相邻时间间隔流失的用户进行计数。

用户定义：

1. 活跃用户：本周期内发生选定事件的用户；
2. 新用户：新用户标识的时间在时间间隔内的用户。在新用户时间所在的时间间隔内发生的任意事件，该用户都将被认定为新用户。即，若时间间隔为7天，起始日期为1月1日，1月2日为新用户，则在1月1日至1月7日的任意时间、事件都被认为是新用户；
3. 留存用户：上期活跃且本期活跃用户；
4. 回流用户：上期未活跃且本期活跃用户（不包含新用户）；
5. 流失用户：上期活跃且本期未活跃的用户，记为本期流失用户。

2.1 常见使用场景

• 可监控每日活跃用户，快速定位影响DAU上升、下降的群体及原因；
• 可进行流失用户拆分，定位流失用户的类型；
• 可选取一段周期的流失用户创建用户分群；
  • 可通过成分分析寻找分群用户特征
  • 可通过行为细查定向查看用户行为
• 可查看新用户、留存用户、回流用户的占比情况，观察近期拉新、留存、召回情况；
• 可查看回流用户的后续留存情况，流失用户流失前的行为，对不同活跃度用户、流失用户召回push；
• 可查看任意30天内发生某事件的去重统计用户数。

2.2 使用过程示例

查看某APP“佛山”城市，“7天退货2次”该分群的新用户、留存用户、回流用户的分布/占比情况，观察近期拉新、留存、召回的情况，以“启动应用”作为分析的事件。

1. 选择分析工具 > 高级分析 > 用户生命周期，进入用户生命周期页面。
2. 选择事件并过滤用户。
   
3. 点击查询按钮，即得到分布情况的详细图表。
   
   

3.1 选择事件

可选择任意事件，去统计发生该事件 活跃用户和流失用户的分布/占比情况，且支持对事件进行过滤（事件属性、用户属性）

3.2 过滤用户

支持用户属性过滤：

• 统计某属性用户 活跃用户和流失用户的分布/占比情况。
• 统计某特定人群 活跃用户和流失用户的分布/占比情况（过滤用户分群）。
• 可以对筛选的用户进行重新命名。

3.3 用户生命周期图表

活跃用户

在当前时间间隔内，活跃用户的构成（新用户、当前用户、回流用户）数量和占比，以及两个时间间隔之间流失用户的数量和占比，有两种图表形式，如下：

• 数值分布图
  
• 占比分布图
  

计算：

• 新用户占比：本期新用户数量/本期活跃用户数*100%
• 留存用户占比：本期留存用户数量/本期活跃用户数*100%
• 回流用户占比：本期回流用户数量/本期活跃用户数*100%
• 流失用户占比：本期流失用户数量/上期活跃用户数*100%

其它：

• 支持存为用户分群；
• 支持导出用户：上限5W；
• 支持查看样本：20个，点击可跳转至用户细查；

流失用户

在当前时间间隔内，流失用户中新用户、留存用户、回流用户的分布情况。同样，也有两种图表的展示形式，如下图：

• 数值分布图
  
• 占比分布图
  

计算：

• 流失新用户：本期流失用户中上期新用户数
• 流失留存用户：本期流失用户中上期留存用户数
• 流失回流用户：本期流失用户中上期回流用户数
• 流失新用户占比：本期流失用户中上期新用户数/本期流失用户*100%
• 流失留存用户占比：本期流失用户中上期留存用户数/本期流失用户*100%
• 流失回流用户占比：本期流失用户中上期回流用户数/本期流失用户*100%

显微镜功能：

• 支持存为用户分群；
• 支持导出用户ID：上限5W；
• 支持查看用户列表；

（更详细的显微镜功能，可点击：显微镜功能）

3.4 详细数据

• 可查看活跃用户、流失用户的详细数据；
• 可勾选是否显示占比；
• 点击活跃用户总计前面的“-”符号，可折叠新用户、回流用户、留存用户的数据；反之点击“+”，可展示相应的数据；
• 可支持下载数据。