今天咱们说一下“数据指标”中的第一个类别“用户数据”，对于产品经理来讲，关于用户数据的定义其实很简单，就是“反应用户属性、和用户相关的数据”。

用户数据的定义

对于产品经理来讲，关于用户数据的定义其实很简单，就是“反应用户属性、和用户相关的数据”。

虽然定义很简洁，但是用户数据并不简单，其中包含及可深挖的内容有很多，小层次来讲包含“日活/月活、留存、新增”等，再大点有“用户画像、用户属性、用户层级”等，到后面的“用户心理、用户行为习惯”等，深挖到最后，你会发现用户就活生生的站在你的面前，只是你们互相并不认识。可以说是最熟悉的陌生人，这一切都需要有“用户数据”的支持。

当然了根据产品特性的不同，我们要了解用户的深度和侧重性都有所不同，比如电商更侧重于用户的喜好、年龄及购买力等，金融类更侧重于用户的信用、工作信息、财务信息之类的。

所以咱们这篇文章说一下，所有产品共同需要注意的几个用户数据指标：新增、日活/月活、留存。

用户数据（1）：“新增用户”数据指标

什么是“新增用户”？

任何一个产品不管设计的多么的出色，它的本质都是一个工具和媒介，是需要有人去使用的，否则将没有任何价值，所以“新增”是每个产品都绕不开的地方。

新增用户分为两种类型：

• 第一种是纯粹的新增用户，即就是从未安装和注册过你的产品。

• 第二种是已经卸载了的用户但平台仍保留有其用户数据，这部分用户在通过运营、推广等手段重新回来的用户。

通常来说这两种是看成一类的，但如果是在进行渠道推广时，就需要提前和渠道方谈好。

“新增用户”的数据指标

所有的新增用户都离不开“渠道”，新增用户的数据指标，就是从渠道来的用户走到哪个节点算这个用户为新增用户，获取用户的流程节点大致流程就是这样。（如下图）

每个公司、每个产品甚至每个人对“新增”数据指标定义的节点都可能是不同，不过基本上都包含在这图中的节点中。

新增的数据数据指标往往也是在：点击、安装、启动（激活）、注册。这5个节点，而新增的数据指标往往关乎着金钱，渠道商在给产品进行推广时，也是在这5个节点某个（或多个）节点的进行收费，不过根据产品形态的不同，收费的节点也不同。

比如：Google ADS（谷歌推广）、百度SEM都是按CPC（按点击次数收费）进行收费；贷款超市这类型的产品是按安装数量进行收费……等。

（Google ADS广告后台）

用户数据（2）：“存量用户”数据指标

什么是“存量用户”？

当一款产品运营了一段时间并获取了一些用户，这时依然留在这个平台的用户，称之为“存量用户”。

存量用户是每个产品并不可少的一部分，其数据最直观的反应了一款产品的健康程度，因此存量用户的数据指标也属于“用户数据”的基础数据指标。

“存量用户”的数据指标

DAU（Daily Active User）日活跃用户数量

DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），这与流量统计工具里的访客（UV）概念相似。

比如：某一款产品，其日活的统计维度是打开APP即算活跃，经统计该APP在3月19日有20次打开APP的行为，经排重发现有10个用户打开了APP，那么这款产品在3月19日的DAU就是“10”。

通常来说 DAU 会和 MAU （月活跃用户数量）一起使用，这两个指标一般用来衡量服务的用户粘性以及服务的衰退周期。

MAU（Monthly Active User）月活跃用户数量

MAU和DAU类似，不过统计的时间通常为一个月，是指网站、app等月活跃用户数量（去除重复用户数）。数量的大小反映用户的活跃度，但是无法反映用户的粘性，因为月活跃的用户统计维度是在一个月内触发过至少一次统计维度的关键事件的用户数量（去重后）。

比如：某一款产品，其月活的统计维度是打开APP即算活跃，该产品有100个用户，经统计该APP在一个月内有200次打开APP的行为，经排重发现有100个用户在一个月内至少打开了一次APP，那么这款产品MAU就是“100”。（这里需要注意MAU不等于统计月里各日DAU的和）

如何统计活跃用户？

DAU（日活跃用户数量）和MAU（月活跃用户数量）有个重复的词是“活跃”，那么：活跃用户是如何规定的？

首先咱先了解下活跃用户是如何统计的，活跃用户且不单单包括活跃用户的统计方式，基本上有两种：

第一种是接入三方统计分析工具

国内的有”友盟、TalkingData、GrowingIO”等，国外有“Google Analytics、AppsFlyer、adjust”等。

(TalkingData示例）

（AppsFlyer示例）

第二种是自埋点，是技术同学对一个事件进行定义，在用户主动触发时这个事件时上报给后台然后进行记录。

以上两种方式就是活跃用户的统计方式，那么咱来说下，如何规定活跃用户。

不同的产品、不同的业务类型对“活跃”的定义也不一样，大体归纳区分的话有两种：

用户数据（3）：“留存率”数据指标

什么是留存率？

上文说了什么是“新增用户”和“存量用户”

• 新增用户：新增用户其实也就是新增用户。

• 存量用户：当一款产品运营了一段时间并获取了一些用户，这时依然留在这个平台的用户。

留存率就是指新增用户日之后的第N日依然登录的用户占新增用户的比例。

留存率的数据指标

留存率是以研究新增用户为目标对象的，即研究某一个时间点的一批用户在随后的几天，几周，几个月的时间内的生命周期情况，从宏观上把握用户的生命周期长度以及我们可以改善的余地。

留存率的指标按不同的时间段能有很多种，而这种选择还是需要根据产品的业务性质来确定的，不过其中有必看的两个指标：次日留存和7日留存。

因为这两个指标直接反应了通过渠道商来的用户的质量如何，运营、产品会依据这两个指标和其他表现，决定后续的获客方式。

留存率的计算方式

留存率=新增用户中登录用户数/新增用户数*100%（一般统计周期为天）

第1日留存率（即“次留”）：（当天新增的用户中，新增日之后的第1天还登录的用户数）/第一天新增总用户数；

第7日留存率：（当天新增的用户中，新增日之后的第7天还登录的用户数）/第一天新增总用户数；

以此类推。

用户数据（补充）：什么是用户？

在“人”的主观视角上来看，用户就是使用产品的人，但是在程序的客观视角来讲，对用户的定义有两种。

第一种：按「人」计算用户

这种方式就是给我们每个注册用户一个专属的具有唯一性质的ID，只有有这个ID的人，才算我们的用户，而其他安装打开我们的APP但是并没有进行注册的人则不算我们的用户。

这种情况多应用于强登录的产品，就是不进行注册你就使用不了功能的产品。

第二种：按「设备」计算用户

使用一款产品的条件是必须有一个终端，比如手机、电脑等，按「设备」计算用户，其实就是把设备当做人来看待，每一个设备就是一个用户。如果一个用户有多个设备，那么对于程序来讲这就是多个人。

如何区分「设备」？

对于按「设备」计算用户，不同的终端有不同的区分方式，基本上都是通过每个终端的唯一标识来区分。