社群日活怎么算

日活的概念即一天之内打开某产品的用户数（去重），也就是说一个人打开100次，即计算为1个日活，但是100个人，每人只开1次，也计算为100个日活

月活的概念和日活类似，但是统计周期扩大为一个月，也就是在一个月的时间内，打开某产品的用户数（去重）。也就是说一个月里面你每天都打开，也只算1个月活，但是100个人，分别在一个月内的不同时间打开产品，就会计算为100个月活。

运营常用的11个基础概念

1、用户

运营常说的用户 / 用户量，大都是在说，注册了用户 ID 的个体，而不同公司对于注册用户 ID 的限制不同，如同一手机号只能注册一个，同一身份证只能注册一个，这样的用户 ID 更接近现实中的每一个人。而在 游客 （未注册 / 登录用户）占比较大的 APP 中，常常会将每个设备视为一个用户。两种方法各有优劣，以用户 ID 为标准的统计方式，能够方便跟踪到用户切换设备的行为，但也需要注意游客用户的情况。而以设备为标准的统计方式，则需要注意保证设备的唯一识别性，否则可能导致用户数量上的虚高；同时对于有多个设备的用户，还是需要结合用户身份信息，关联分析。

2、新增用户 / 老用户

运营在做用户分析时，会把当天新增的用户视为新用户，新增之后的第二天即视为老用户，在某些场景下，可能需要注意这样的新老用户定义会有所不足。 试想一下，一个新增用户第一天没有尝试任何功能就离开了，当他第三天再次被激活进入产品时，他应该算老用户吗？这种情况下，可能采取针对新用户的运营策略会更有效。如果这类型的用户占比较大，则会很影响老用户的数据表现，需要更精细化地拆分运营和分析。比如，是否可采用活跃天数作为新老用户策略的区分指标？抑或者是否使用过核心功能？这个就需要结合具体业务具体分析了。

3、日活：DAU（Dialy Active User） / 月活：MAU（Monthly Active User）

运营常说的日活、月活，是在上述用户定义的基础上，更进一步细化为活跃用户数。日活表示的是每个自然日活跃的去重用户数量，月活表示的是每个自然月活跃的去重用户数量，去重意味着每个用户，无论活跃多少次，都只会计为一个日活 / 月活用户。日活 / 月活也需要注意两个点：第一，活跃的定义，大部分可能会定义为打开 APP，倘若这样的活跃用户很多并没有使用产品功能，那就需要在进一步往下细分为，使用了产品某项功能的用户数量，也称之为功能日活 / 月活，这样更能代表真正的有效活跃用户；第二，活跃的时间维度，对于现在越来越多的国际化产品，需要考虑不同国家 / 时区，时间维度是不一样的，需要拆分来看，这样对于一些周期性的数据变化才会更加直观，比如不同国家周期性节假日的活跃用户数波动。

4、留存

留存的意思是用户使用产品 1-N 个自然天之后，再次使用产品的用户比例，留存下来的用户就叫留存用户。注意，一定是使用过产品的用户，才能计算其后续留存。运营经常关注的留存有日留存（第 1 / 3 / 7 / 30 天留存，注册当天视为第 0 天）、周留存（自然周活跃用户，在次周的留存）、月留存（自然月活跃用户，在次月的留存），计算方式都是，下一时间周期仍活跃的用户数 / 当前时间周期活跃用户数。例如，1 月份月活 100，这 100 个用户在 2 月份有 30 个使用过产品，那 1 月份的月留存就是 30 / 100 = 30%。

5、渗透率 / 转化率 / 跳出率

渗透率 / 转化率 = 某个步骤 or 某个功能的使用用户数 / 上一步的用户数，跳出率则是渗透率 / 转化率的反向指标（1 - 渗透率 / 转化率），可以用来判断某个流程步骤、某个功能是否合理，是否吸引用户，在做活动流程、功能使用分析时，常常用到。例如，在电商 APP 常规购买路径上，从商品列表-商品详情-购物车-下单这个路径上，可以通过每个步骤的渗透率 / 转化率 / 跳出率，判断整个路径是否通畅，是否某个步骤存在卡点问题。

6、营收 / 流水 / GMV

三者的概念其实都是指商品成交的总金额，电商 GMV 还会包含购物车的商品金额。无论哪个概念，相关运营人员最核心的是要清楚，公司真正收到多少钱，这些收入的构成是怎么样的，成本是多少，这样才能根据实际情况去提高最终的利润。

7、付费用户数

提到付费用户数时，有时候数据统计会犯一个错误，把购买过商品作为付费的判断标准，这样在某些场景下可能会有误差，比如系统赠送的货币 / 服务，这样不能算做真正的付费用户。注意，一定是真正花过钱的用户，才能算作付费用户，而不是通过其他非付费渠道获得的产品货币。

8、付费率

付费率 = 付费用户数量 / 全部用户数量，再加上时间维度，可分为日付费率、月付费率。结合付费功能，也可计算某个付费功能的付费率，同时也是该付费功能的渗透率。付费率代表了整体用户的消费意愿，很大程度上会收到价格因素的影响。

9、ARPU（Average Revenue Per User） / ARPPU（Average Revenue Per Paying User）

ARPU 指的所有用户人均付费金额，等于付费总额 / 整体用户数量，而 ARPPU 指的是付费用户人均付费金额，等于付费总额 / 付费用户数量。根据他们的定义，不难发现 ARPU = ARPPU * 付费率。

ARPPU很大程度上代表了付费用户的付费能力。

10、ROI：投入产出比

ROI 一般用在获客成本计算上，单个用户的 ROI = 一段时间内平均单个用户的付费金额 / 平均获取单个用户的金额，当 ROI = 1时，达到了盈亏平衡，意味着可以持续投入去获客。 当然，一般 ROI 要达到 1，可能需要 N 天，这个代表着 N 天能够回收获客成本。 ROI 是判断获客投入的重要指标。

11、LTV：Lifetime Value，用户生命周期价值

LTV表示的是每个用户生命周期内的总收益，计算方式首先通过现有留存数据做散点图，然后按下图操作可得出拟合函数，根据拟合函数就能推导出每一天的留存，加上每一天的留存就可以得出一段时间内活跃的总用户数，再乘以月付费率和 月 ARPPU 值，就能得出这段时间内的 LTV。

例如，上图中单用户 20 天的 LTV = 0 到 20 的留存之和 乘以 付费率和 ARPPU，最终就能计算出这 20 天的单用户 LTV，这个也可以用以计算获客成本回收周期。以星巴克咖啡为例，上述概念你掌握的多少呢？还有什么运营概念没有提到，也欢迎在评论区留言~

日活是什么意思

日活是日活跃用户数量。一般用于反映网站、互联网应用等运营情况。结合MAU（月活跃用户数量）一起使用，用来衡量服务的用户粘性以及服务的衰退周期。

日均活跃用户数用于比较APP端或小程序端活跃用户规模，多应用于衡量中国移动互联网垂直行业发展中关注时间段内APP或小程序日均活跃用户数变化，或观察电商6.18，双十一等节假日期间用户规模变化。

巧用日活和月活诊断产品|app数据分析

产品经理经常会思考一个问题：市场选择对不对？我的产品表现怎么样？竞品表现如何？数据指标是否合理？潜在竞争对手都有谁？

要想判断你的产品是否做到了与市场匹配是一件很困难的事情，主要原因之一就是要想得到有可比性的数字非常困难，甚至可遇而不可求。你不得不去比较类别相近或相同的产品来看一看，然而有时，这些比较难以开展。在数据不全的情况下，其实只利用第三方数据平台的日活和月活数据就可以给出诊断。

利用艾瑞咨询的月活和日活来进行数据分析，判断一个app产品的用户粘性、需求频次和产品周期状况，进而得知产品的好坏。

日均独立设备数：相当于月内平均日活。

月度独立设备数：相当于月活（MAU）。

日活，决定了你的生命基础；月活，决定了潜在生命力。

日活是无论什么产品都关注，月活，跟产品类型和形态相关。如果针对的用户需求是日常的，比较高频的需求，那么就应该看日活，如果使用频率相对降低，那么更适合看月活。如果月活在增加而日活在减少，就可能是用户的重复使用率在降低，或者新用户的留存度和活跃度都不高，需要改善。运营策略和产品迭代的反映最先都是出现在日活上，各种决策也需要以日活指标来调整。

月用户增长率和活跃比例是产品表现的两个重要指标，利用第三方数据平台的日活和月活进行替换，可以达到同样的监测效果。

一款不好的产品，老用户流失会很严重，月用户增长率会降低；一款好的产品，老用户流失较少且稳定，推广和口碑会很大的影响月用户增长率。

当产品成熟后，月内使用周期满足上式。月活/日活衡量产品满足的是否是高频需求，效果等同于活跃用户比例指标。增加一个好的功能或采取有效的运营方法，都可以缩短使用周期。

用户的活跃度是有周期性的，不同类型的产品月内使用周期（即月活/平均日活）不同。比如运营商apps，用户不会每天打开，通常会在月结前买流量，月结后查话费，用户的活跃度是有周期性的，mau的时间周期能囊括这个app的整个活跃周期，所以mau能从整体体现这个app的量级情况；而像资讯类这种高频apps，用户每天都会打开，可能习惯中午打开，可能习惯晚上下班打开，但都会有以天为单位的使用周期性。

产品运营被赋予的任务任务之一，就是必须将月活/日活比减小，最大程度提升——目标朝向1:1（当然是不可能的）。通过对比同行业的月内使用周期就可以知道产品的极限所在。汇总各领域的标杆APP数据，还可以了解各类市场的人群大小和需求频次。

可以发现，上面的数据与中国网名的使用习惯基本吻合。聊天、视频、在线支付、社交、导航、资讯等领域均为网民使用较多的领域，而聊天、资讯、游戏、社交、炒股类软件有较高的使用频率。中国居民本地生活服务在线化程度不高，在月活和使用频次上还有较大的提升空间，相关公司需要在商业模式方面有所创新，使中国居民更快地转移到线上来。智能家居产品目前还没有普及，还有市场空间。

启动期：产品上线初期，新增用户较多，月用户增长率高，月活/日活值较大。

平稳期：当产品上线一定时间后，随着用户基数增加，月用户增长率会下降，月活/日活值会减小。

发展期：产品按需迭代，用户粘性会慢慢提高，新增用户数减少，这时的月活/日活值会随着老用户占比的增加而有减小趋势。

成熟期：产品功能完善，几乎覆盖目标人群。新增用户数大幅减少，这时的月活/日活值达到最小，且与用户的使用周期近似相等。

(抖音为例进行说明，2016年9月上线)