如何通过分析“活跃数据”，优化业务增长策略？

注：为某考勤类APP十月份活跃数据趋势图，已做数据脱敏处理。

3. 挖掘异常变化的原因。

一般情况下，活跃数据的异常往往与事件有关，比如季节性促销，沉默用户唤醒以及影响活动，新功能上线等等。因此在挖掘异常原因时，可以分别对新老用户进行观察。对新用户的行为路径的各个环节的转化进行梳理，对老用户标签化管理，实现不同触达，发现问题，进而可刺激老用户转介绍。

4. 根据问题严重程度，优化业务增长策略

通过判断问题轻重缓急，对紧急重要的问题，找到问题的源头，及时调整业务增长的活动以及运营策略，以提升活跃数据，预防用户大规模流失。

优化完善用户成长体系（会员体系），提升用户活跃度，使用户有归属感，不断的优化用户激励体系，让用户想用我们的产品，提升活跃度。

优化产品功能以及流程，比如注册流优化，减少一个环节，可能提升5%以上的转化率。可利用AB测试来做验证，不断的优化产品功能等方面。

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借用朋友所说的话：“从活跃用户数据出发，制定增长策略，要注意活跃用户内的新增、老用户留存、回流、流失，各个部分的比重，比重较大的部分适当的倾斜资源，比重较小的部分视成本决定取舍。”

总体来讲，活跃用户数据是业务增长形成转介绍以及裂变的基础，从活跃用户数据中，针对不同用户制定不同的营销、推送等增长策略，实现用户分层管理，且不断的优化业务增长策略 。

另外值得注意的是，朋友如是说“要结合产品生命周期的特性，来制定活跃提升策略，例如产品生命周期较短的产品，活跃策略应侧重减少流失，反之，则应侧重提高留存率。”

作者：木兮，数据运营小白；公众号：木木自由

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