用户粘性分析

用户粘性分析目前只包含在专业版以上的套餐中

用户粘性分析能告诉你,你的产品或是某个功能粘住用户的能力如何。

对于大多数产品而言,用户「一周内使用了5 次」并不能反映用户对产品的依赖程度,因为这5次可能发生在一个较短的连续时间内,比如用户连续尝试了5次之后,没有兴趣,剩余的几天里,都不再继续使用。但如果是「一周内使用了5天」,情况就完全不同,7天里面有5天都在使用你的产品,哪怕是每天只使用一次,也算是比较强的粘性了。

使用用户粘性分析功能,你可以了解到一周内或一个月内用户到底有多少天在使用你的产品甚至是某个功能。

产品整体粘性

选择「任意事件」,默认将展示近4周来,用户平均每周使用产品的天数分布情况。

如图所示,我们可以看到近四周所有使用产品的人中,使用了2天及以上的占比多少,使用了3天及以上的占比多少,以此类推。

  • 计算规则 :在某一天内,只要用户触发过一次所选择的事件,就计为该用户在该天触发了事件。

功能粘性

选择一个代表使用了某功能的事件,即可分析该功能的粘性情况,比如我们选择「看帖」来分析新上线的社区功能的粘性:

  • 说明:

  • 在计算各个天数的人数占比情况时,我们会以在所选时间段内触发过该事件的人为基数。

  • 比如,近四周的活跃人数是200,触发过「看贴」的人是100,其中一周内触发过「看贴」2天以上的是20人,那么在粘性分析中,「看帖」2天以上的人数占比是 :20 / 100 = 20%。

  • 我们不会以活跃人数为基数,若要看在整个活跃用户中使用过某个功能的人数占比,请使用「事件」中的「活跃比」功能。

粘性趋势

除了了解整体的粘性情况,你还可以通过趋势图查看产品或功能的粘性呈一个什么样的趋势变化。

如图所示,我们可以看到每周触发所选事件2天及以上的人数占比趋势,你也可以选择其它天数的人数占比趋势。

用户群对比

有时我们会需要对比两个不同用户群的粘性情况,比如我们想了解一下「投资过的用户」相较于「未投资过的用户」来讲,对「查看股票市场」的依赖程度有什么不同:

©zhugeio.com 京ICP备15049545号           文档更新时间 2017-08-01 11:08:15

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