基于最近用户活跃有了一些深入的理解，所以对用户活跃做了一定的大梳理。在这个梳理过程中，作者分了三部分。第一部分是产品维度，第二部分是运营维度的，第三部分是大公司运作和商业逻辑维度的。对于这三大块维度的梳理对用户活跃的帮助和对用户需求满足，把低频次需求提升上来的方式和方法进行梳理。对作者本人也是一种再学习和进一步输出的过程。
1、用户价值维度
产品需求就是对于用户需求的一个转译的过程。还有对运营需求一个转译的过程。在这个过程就是体现产品经理能力的时候。而用户价值维度是最重要的维度。哪怕是工具类、社交类这种面向用户的产品都是适用的。
①、用户优惠券体系
优惠券是电商产品和O2O产品特有的手段。特别是初期产品上线后，经过简单的优惠券刺激就能把用户购买和活跃度进行短期的促活。特别是配合使用时间的限制，对一段时间内的需求和用户贪念无限制进行放大的处理。优惠券体系主要特别适用于流量型商品和服务。作为入口级商品的进一步刺激行为。
②、用户评价体系
用户评价主要产品中的核心商品使用。评价也分为电商的商品评价和产品在appstore中的评分。还有在app中，主流用户的邮件反馈问题。这里我们要打造自己的一套评价和评分结合的系数进行数据分析。还有对于问题反馈进行处理的过程，每一个评价进行分类。到底是商品质量问题，商品更多维度的满足，产品BUG，产品想要添加的按钮等等。对这类问题进行归类梳理，最后找到一个合理的活跃激励方式。
③、用户积分商城体系
积分商城搭建主要是用户深度的活跃激励。有些用户为了通过积分去换取某些便宜的东西，都会经常想尽办法去收集积分。而商城搭建也是对外部合作和资源进行深度的利用。而用户对于积分商城的依赖不亚于别的产品浏览度。用户通过积分商城可以实现自己的另一个方面价值和需求满足感。现在市面很多免费积分商城，只要进行积分商城api对接积分系统即可使用，比如麦乐积分商城可以联系合作。
④、用户积分体系
用户积分就是对用户成长体系一个完美体现。里面可以融入会员体系，进一步对用户价值进行深度挖掘。也为用户牢牢在产品上进行使用奠定了基础。这样购买行为形成之后，就是对进行一个牢牢绑定的理由。用户也可以通过积分等级不断提升，满足自己的价值。对产品来说，就是用户价值升华。用户就有可能通过不断登录产品进行下一步消费的可能性。
⑤、用户登录体系
用户登录也是对产品活跃度一个很好保证。登录行为是对一个产品的信任。所以我们可以通过登录签到保持用户活跃度。用户只要有了打开产品的机会，那么就会有机会进行下一步浏览行为。这样唤醒一个老用户成本远远低于拉新一个新用户成本。也可以让次日留存进行活跃，形成一个良好的闭环。
⑥、用户邀请体系
用户通过自身对产品喜爱，然后通过用户去传播给其他用户。这个过程中除了有拉新行为外，还有这个用户也会有一定活跃在里面。因为可以通过激励去完成某些奖励之后，可以得到一些优惠或者奖品。有点类似于传销方式，但也不全是。因为过程中，那个用户本身没有获得很大的金钱收益在里面。
2、商品价值维度
站在人的维度对面就是购买的商品维度。这个维度只有电商和O2O可以适用。而这个维度也可以进一步增加我们的产品体验和活跃度提升一个方式。
①、价格对比
通过价格对比，最简单方式就是市场价多少，我们的价格比市场价格低了多少。这种价格比较实际上就是和竞争对手的价格比较。还有一个种就是我们的自己商品或者服务在这个程度上又便宜了多少。这就是自己对自己的价格对比，促进了用户进一步消费的可能性。
②、抵扣折扣满减
抵扣是对于某一种单品或者某大类的商品进行便宜的行为。主要用于带动流量商品的购买量。折扣是针对某个商品进行百分比抵扣的方式，价格不是唯一确定的。主要用于高价值的单品进行售卖，提高客单价。而满减是对于很多商品进行打包销售策略。主要用户提高客单价和购买量。这些都是对用户促进活跃有着很大的帮助。
③、套餐
套餐是对商品进行一个合理打包的过程。在这个过程中，已经对于价格进行大量的优惠政策在里面。而且套餐也适用于流量品打造。这个套餐会对用户购买欲望进行进一步刺激的作用，达到用户转化购买和活跃的目的。
1、数据分析维度
数据分析是运营环节最为重要的一部分。这是对一个运营结果有利的例证。数据分析也帮助我们的用户活跃度应该怎么提高提出了一个指导性的建议和参考。数据分析重要性不言而喻。
①、次日留存的价值
对于很多产品来说，运营的效果好，不是首日拉新进入了多少用户。而是对于用户来说，进入产品之后就记住了，次日还会过来对产品进行使用的一个过程。次日留存达到40%~50%左右是证明这个产品有着很大的前景和用户痛点存在的。因为产品次日留存对用户需求来说，他需要你就会再来找你。如果没有，那就是他永远有可能不再使用你了。次日留存是最能观察出一个产品的好坏，用户活跃的地方。
②、评论的价值
评论对于运营非常重要。因为只有少部分用户才会评论你的产品。而这些少部分用户中，都是些对于你产品有着执着热爱才会进行意见提交。我们运营时，要重视每一个回答背后的逻辑。分析这个评价对于我们的是否存在合理的价值在里面。评价对于用户活跃分析有很大的帮助。
③、PV/UV，DAU/MAU
这些另外的数据，都是对于一个运营用户活跃的指数重要的一些参考数据。有了这些数据，我们能更好分析活跃用户的行为轨迹。然后总结出一套合理的用户行为轨迹进行系统化流转。帮助运营进行合理规划。
2、运营角色维度
对于每个运营角色职责来说，都会有用户活跃指标进行提升一个过程。而且每个职能对于用户活跃都有不同程度的帮助。
①、用户运营
用户运营是最贴近的用户群体。对于用户活跃他们有着很多方法。站内的刺激外，还有站外的刺激。通过各种微信群、QQ群搭建起和用户桥梁。然后通过这些桥梁转化成站内的活跃度。用户每一次进行转化登录，都是对产品一种信任关系的建立。而用户运营主要解决了前面的认识和了解这些过程。
②、内容运营
内容刺激上，有着跟用户之间深度的文字交流、图片交流和视频交流等多种交互方式。做内容主要是首先引起用户兴趣点和痛点在哪里，然后针对这个问题点告诉用户好的解决方案。然后用户就会觉得你的产品非常棒，然后进一步进入产品进行活跃。这里的误区一定要以最后的产品核心系数作为KPI考核标准，而非简单的阅读量，转发量这些难以衡量的数据作为标准。
③、活动运营
活动运营主要通过一定时间内对用户活跃进行刺激。活动目的不在于活动本身可以带来多大量，而在于用户活跃度是否进行了进一步的数据转化。活动运营不在于更多的获取，而在于吸收。吸收各种有用的大客户方向，或者媒体等方向的资源。进而进一步优化活动，带来更多的收益。也可以运用很多活动工具来拉动用户参与，现在很多积分商城开放平台，有较多活动工具选择，满足各式活动支持
④、渠道运营
各种搜索引擎、垂直新闻、媒体、垂直论坛渠道等。这些都是用户来源渠道，我们进行运营优化后，可以提升用户活跃度。用户来了产品之后，主要进行浏览等行为。我们通过各个渠道进入的用户进行分类，然后针对不同方式进入的用户群分层次进行用户活跃度管理和刺激。
1、用户角度思考（给出痛点）
用户活跃的前提，使我们要给出一个用户浏览我们产品的理由。而这个理由，是要站在用户角度去思考的。比如，用户这是时候正好缺少什么东西，而你告诉用户我正好有这个东西，而且非常的划算。那么用户就会不假思索的进入产品进行浏览然后进行购买的行为。
2、为什么要活跃
为什么要用户活跃？因为维护一个老用户成本低于拉新一个新用户，而且在28原则上，活跃用户是更有的价值事情。而我们商业价值上，是要对不同的用户进行分层运营挖掘。而那些重度和重要的用户群是我们重点维护的对象。
3、怎么活跃
活跃方式有很多，有免费的，也有付费的。最关键我们直达用户心理，达到商业转化的目的。形成用户一定量的用户活跃度。在商业上来说，用户活跃度价值往往很高。这是VC、PE对你的商业计划书一个未来恒定可预见的利益转化。如果用户都不留下使用产品的话，那么这个产品就毫无意义了。
4、常规方法与反常规方法
常规方法就是借鉴别人已经成功的方法。但有时候不一定能适用。那就用总结那些方法，然后归结出一套最合理的方法进行处理。而反常规方法就是突破这些传统的做法，去做一些可能数据上没有反应出来的，或者是思维上一定觉得可以突破的。然后进行反常规方法的试错。这些执行中，就能找到活跃用户方案了。
5、输入与输出
输入是把用户向自己的PCweb站或者移动端产品进行导入。难点在于要花费更多钱和人力成本进行往里面拉动用户。另外一种是通过和外界合作，把入口开放出去，让用户通过别的拉动，导流到我们自己的产品上来。这样就形成了一种输出的过程。还有一种输入就是引入用户，然后把用户快速输出。这是在流程上，保证用户用到你的产品，然后用完即走。这个理念是帮助你的产品在核心场景下使得用户完成自己的需求。
6、结合兴奋点做活跃
所有的活跃度都是建立在用户兴奋点上。我们的用户兴奋点是什么？我们要把自己的产品兴奋点进行罗列维度，无论是产品上，还是运营上，还是用户心理上。这些都是我们的突破口。围绕用户关心的兴奋点，结合产品进行深度运营，用户自然而然就会留在我们的产品里了。除了产品深度运营同时，把积分商城运营工作也同步起来，就像移动积分商城那样，给到用户感觉除好产品还有更好的增值体验。
7、跟投资产品进行推广运营（例子）
这里举个小例子。假设我们的用户群面向B端，然后我们的产品又以创业者为多。实际上这些创业者也是一些很喜欢投资的用户。那么我们就可以通过卖自己的商品结合投资类商品进行组合售卖，提升用户的购买率。比如用户可以投资入股另一家公司，那么从中我们就可以提供自己的商品进行售卖。对C端用户来说也是一样的。
写了那么多东西，主要还是在说明如何提升用户活跃度。这份用户活跃度计划适用于产品经理、运营人员、CEO等人士。作者自己也希望通过这篇文章和大家进行相互学习。
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1.如何提高用户活跃度？
2.用户活跃数据如何分析？
作者：麦乐积分
来源：麦乐积分
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