一、活跃用户的定义
       活跃用户是什么，活跃用户能传达出什么信息，活跃用户数据能为我的app带来什么价值，看完以下的分析，妈妈再也不用担心我看不懂活跃用户了。
       在说明活跃用户之前，有必要先说明友盟对用户的定义是什么——友盟将一个独立的设备视为一个用户。独立设备的定义具体请参看友盟UMID方案解析。
       活跃用户的定义：打开应用的用户即为活跃用户，不考虑用户的使用情况。
       一个用户连续多天打开应用会被如何计算？下面我们来看活跃用户计算的时间粒度。
二、活跃用户的时间粒度
       友盟对活跃用户的时间粒度分别有时/日/周/月四种，指在对应的时间窗口打开应用的独立设备数。有用户经常问到如果在一个自然周内，同一个设备启动了应用多次，例如周一启动一次，周三启动一次，那么周活跃用户中此设备会被计算为几个活跃用户？答案是一个。这就是活跃用户的排重机制，所以你把每周七天的活跃用户单纯累加计算出来的结果并不是周活跃用户，正确的关系是周活跃用户＜该周每日活跃用户的累加值，月活跃用户与此同理。
       友盟用户一定发现了在友盟数据后台的概况页面有分时活跃用户统计，如上图所示，你可以选择昨日之前的任意一天数据做对比，这个数据的意义是什么？举两个例子说明：
a.在你的APP不做任何推广、推送的前提下，真实反映用户的使用行为。拿健身类应用说，据个人观察运动健身类的app用户习惯晚上打开使用，晚上七八点后会有一个明显的活跃波峰，曲线可不是看看就完事的，那么看到这样的信息开发者应该想什么？至少应该想到多利用这个时段和用户做一下互动沟通，因为这个时间沟通的时效性是最高的（不知道通过什么和用户沟通么？试试友盟用户反馈功能）。再次你可以考虑在这个时段做推送，在用户有意愿并且习惯使用app的时间收到推送通知，就犹如你主动逛超市的时候看到了一件促销品比你在做其他事情时看到促销品广告更容易达成购买行为。当然不同的app有不同的运营策略，具体还要根据自身计划量身打造。
b.假设你的app做了推送，想看看推送的效果怎么样？分时活跃用户无疑是最直观的参考数据，分析推送当时的活跃相对未推送的变化以及后续的相对变化，也许你会为下次的推送找准一个最靠谱的时间点。
       了解了小时分布数据后，下面来讲讲活跃用户的构成。

三、活跃用户的构成

       活跃用户既包括新用户也包括老用户，友盟对新老活跃用户做了构成统计，报表如上。一个全新的app新增用户占活跃用户的比例会较大，因为老用户积累相对较少，随着app生命周期的成熟，一个成长健康的app应该拥有绝对较高比例的老活跃用户，老活跃用户越多表示用户的粘性越高。插个用户经常遇到的情景话题：如果你发现你的应用老活跃用户久久不能增长，或者开始下降，查找问题的入手点通常是先从新版本开始，正常来讲如果不是因为版本的改动，很少有其他因素会带来数据的大波动，所以检查你的新版app在集成统计sdk上有没有问题，新版设计上是不是有过于大的改动导致用户使用不习惯等。
       单个app的活跃已经了解的差不多了，那么账户下所有app的活跃是怎么统计的？

四、账户的活跃用户与独立活跃用户

       进入友盟后台，在产品列表页面会看到如上所示的数据指标，有一大波用户在问昨日活跃用户和昨日独立活跃用户的区别是什么？首先需要明确的是如上两个指标是针对账户下所有app进行统计的，假设你的账户下有两款android应用A和B，张三的手机上既安装启动了A，也安装启动了B，那么张三究竟算这个账号下的两个活跃还是一个活跃？或者像张三一样同时安装启动多个应用的用户有多少？不少开发者希望能看到这样一个明确的数据，所以友盟提供了昨日活跃和昨日独立活跃两个指标来解决此问题，昨日活跃是账户下所有app活跃用户的直接累加（张三被算成2个活跃），而昨日独立活跃是账户下所有app活跃用户去重后的累加（张三被算成1个活跃），这两个指标之间的数据差值反映了你账户下的应用对用户的重复覆盖情况。通常情况下看到的昨日独立活跃用户小于等于昨日活跃用户，如上图所示的两个指标数据相等是因为该账户下只有一个Android应用和一个iOS应用，不同平台不会存在同一个用户，所以看到的数据相等。

以上从概念到单个app，再从单个app到账户对活跃做了相关说明，有疑问欢迎讨论。

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