全新「活跃用户分析」| 更直观、快速的标准化数据分析解决方案

增长背后拼的是谁能更懂用户，而活跃用户指标正是产品健康度的参照物。企业越是能精准定义活跃用户、高颗粒度拆解活跃状态、快速做出调整，便越可能提升活跃用户数量。

简单一句「分析活跃用户」，实际落地常卡在：

• 业务、数据、产研部门之间沟通成本过高、数据部门工作带宽局限;
• 业务部门数据分析能力参差不齐，对实际业务理解偏差导致需求变动;
• 用户行为改变速度快于团队分析速度导致优化延误。

GrowingIO 与不同行业过百家客户探讨，深入实际使用场景，对「活跃用户分析」进行全新迭代升级，实现快速、直观的监测活跃用户，让业务人员无需求助研发，自助定位问题，快速优化增长策略。

自由定义活跃用户，快速实现数据监测

什么叫活跃用户？谁是活跃用户？登录就是活跃吗？

不同行业对活跃用户定义标准完全不同：如社区内容类产品，常将活跃用户定义为“ 7 天内浏览 5 个视频的新注册用户”；而电商类产品则为“ 30 天内下单金额大于 50 元的女性用户”。

而合适的定义标准要求深刻理解用户和业务场景，并与研发团队不断沟通迭代、校准数据，由于过程耗时低效，常让产品 、运营人员无从下手。

为满足业务部门高度定制化、快速获取数据的需求，GrowingIO 全新「活跃用户分析」帮助产品和运营人员无需等待研发校准数据，即可通过 3 大层级，配合事件筛选，自由定义「谁」是活跃用户，快速呈现用户数据。

六大标准看板，降低活跃用户分析门槛

该从哪些维度分析活跃用户、重点关注哪些数据指标、要搭建哪些看板进行数据监测？一方面不同岗位业务人员数据分析能力存在巨大差异；另一方面研发、数据、产品运营业务端之间理清需求和达成一致也需花费大量时间。

GrowingIO 与客户深入探讨并结合专业数据分析师意见，帮助业务端规划 6 大标准看板，让其快速、直观实现活跃用户分析。

「增长指数」看板，直观获悉产品健康情况

业务部门想知道整体增长情况常要在不同表格与数据之间拆分运算，不仅工序耗时、还难以实现实时监测。

为解决该难题，GrowingIO 凭多年数据分析实践，于业内率先提出“增长指数”这一指标，帮助业务运营人员对产品健康情况一目了然。

「活跃用户构成」看板，快速判断潜在问题

增长指数下滑是拉新渠道没有带来正确用户、还是召回渠道出了问题、亦或是产品部门改版导致用户不适？如何定义问题，新增、留存、回流用户变化情况如何？若不能通过数据验证，运营与产品人员仅能凭经验判断问题，难以保证决策正确。

活跃用户构成趋势看板帮助运营产品人员实时监测“活跃”用户比例与趋势，快速判断潜在问题，并通过不活跃用户构成看板进一步验证。

自助拆解活跃用户，快速优化增长策略

用户行为每时每刻都在变化。不能做到快速分析，常会造成决策延误。而分析数据又需要结合其他维度拆解，每添加一新维度就要麻烦数据团队重新跑数，延误难以避免。如：

• 投放小凯发现今日新增用户活跃突然下降，于是求助数据团队跑出渠道和关键词表现，然而 3 天后才得出结果数据，无法挽回大量投放预算；
• 产品经理小云发现不活跃用户大比例是留存和召回用户，很难靠自己快速找出用户访问了什么功能或页面最终不再使用产品。

为此，GrowingIO 加入「维度拆解」工具，让业务部门无需求助数据或开发团队便能用更聚焦的投放变量和产品变量分析用户，找到深层次病因。

问题常常藏匿在细节之中，对数据分析的越细致，越可能定位病因。「维度拆解」能让您快速对不同用户、不同数据属性拆解分析，得出更具体的用户洞察。

作为业内领先的用户行为分析产品，GrowingIO 一直秉持“快捷、友好”的产品价值理念，贴合实际业务场景，提供专业解决方案，帮助产品、运营人员降低分析门槛、快速上手、实时监测、自助优化、数据驱动快速落地增长。

GrowingIO 全新「活跃用户分析」亦秉持此理念，让业务部门自由定义活跃用户，通过 6 大看板和维度拆解，让业务部门自助式的定位问题，快速优化增长策略。