用户运营数据分析：AARRR转化分析、用户留存分析
通过数据故事来洞察机会，进行精细化的用户运营数据分析
这两年数据分析和数据可视化在国内越来越受到关注，数字化运营的理念也越来越深入人心，很多的市场营销人员和运用人员开始利用可视化看板，通过数据故事来洞察机会，进行精细化的用户运营数据分析。今天我们来介绍一下使用九数云可以做哪几个类型的用户运营数据分析。
一、AARRR 用户运营数据分析
AARRR 模型又叫海盗模型，是用户运营数据分析过程中常用的一种模型，解释了实现用户增长的 5 个指标：获客、激活、留存、收益、传播。从获客到传播推荐，整个 AARRR 模型形成了用户全生命周期的闭环模式，不断扩大用户规模，实现持续增长。每一个产品具体情况不同，但总体上都包括这 5 个方面的发展过程。本文利用 九数云 对一买菜 APP 的这 5 个发展过程进行分析。
获客：渠道分析，通常情况下渠道分析有两个维度：获客数量和获客质量
激活：激活并不直接对等注册成功。激活要做的是活跃客户，更应该考虑的是用户对于产品核心功能的使用情况。
留存：用户激活之后，不留存的话最终也都将流失，徒劳一场，所以用户的留存统计也很重要，可以计算计算激活用户的当日留存率/一周留存率/两周留存率
收益：如何获取收入，实现盈利，与哪些指标有关
传播：考虑激发用户间的自发传播。自传播的数据指标是K因子（推荐系数）：K = （每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量）* （接收到邀请的人转化为新用户的转化率）
二、用户留存分析
用户留存分析是用户运营数据分析的重要内容之一。对于APP和平台运营人员来说，用户留存是产品的生命线。留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考查看进行初始行为后的用户中， 经过一段时间后仍然存在客户行为（如登录、消费）。
留存率：某时间内的新增用户在若干天后的留存数量 / 某时间内的新增用户总量
如图是利用九数云做出来的用户留存率变化图，如图所示：
当日留存率：当日激活并登录用户数/所有登录用户数
一周留存率：初次激活日为维度，计算「激活_登录时间差」为 1-7 的登录用户数/所有登录用户数
两周留存率：初次激活日为维度，计算「激活_登录时间差」为 8-14 的登录用户数/所有登录用户数
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