1. 概念介绍
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:
- 活跃用户:本周期内发生选定事件的用户;
- 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;
- 留存用户:上期活跃且本期活跃用户;
- 回流用户:上期未活跃且本期活跃用户;
- 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。
说明:
- 活跃用户总计包括:本期内的新用户+本期内活跃的留存用户+本期内活跃的回流用户
- 流失用户总计包括:本期未活跃的上期新用户+本期未活跃的上期留存用户+本期未活跃的上期回流用户
- 本期/上期:本期和上期的时间周期,取决于选择的时间粒度,如选择时间粒度为“最近7天”,那么本期即“过去7天”,上期为“过去8-14天”。
2. 快速入门
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。
第一步:选择事件并过滤用户

第二步:点击查询,即得到分布情况的详细图表


3. 功能使用
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。
