誰在使用我的網站——使用者分類 .

誰在使用我的網站——使用者分類

使用者分類

在網站分析中，根據使用者的基本資訊和行為特徵可以將使用者分為許多類別，衍生出各種各樣的使用者指標，對於使用者總體的統計可以讓我們明確使用者的整體變化情況，而對於使用者各分類的統計分析，可以讓我們看到使用者每個細分群體的變化情況，進而掌握網站使用者的全面情況。

某些使用者的分類對於網站的使用者現狀和發展趨勢具有特殊的意義，我們可以著重對這些使用者分類進行更加具體的分析和研究，而首先要做的是對這些使用者的分類規則和使用者指標給出一個清晰的定義。

使用者指標

隨著網站分析的不斷髮展，對使用者的分析也越來越廣泛，根據使用者的行為表現可以定義很多相關的指標，如訪問使用者、新/老使用者、活躍使用者、流失使用者、留存使用者、回訪使用者、沉默使用者、休眠使用者、購買使用者、忠誠使用者等，每個使用者指標都有它出現和存在的意義，但某些指標的定義比較類似，在分析層面也扮演著相似的角色或者可以被某些指標間接地替代。有些人天生就有“取別名”的喜好，但如果給使用者取過多的“別名”，最後可能會把自己搞糊塗，所以不建議將使用者混亂無章地分成N個類別，使用者的細分關鍵在於以合理的體系將使用者細分成幾個類別，並且每個類別都能發揮其在使用者分析上的功效，不存在累贅和混淆。

其實只要設定幾個夠用的使用者指標就可以了，基於這些指標再衍生出一些其他的使用者指標，基本上就能滿足大部分的使用者分析的需要。從我的角度出發，一般的使用者指標有訪問使用者數、新使用者數、活躍使用者數、流失使用者數和回訪使用者數，下面介紹這些指標的定義以及為什麼選擇這個指標。

• 訪問使用者數：即平常所說的UV，主要按天或月統計，基於使用者的訪問行為，如果網站提供註冊和登入，那麼每天的登入使用者數也需要統計。訪問使用者數用於體現網站的訪問使用者量，能夠直接反映網站的受歡迎程度。
• 新使用者數：首次訪問或者剛剛註冊的使用者，那些非首次來訪的使用者就是老使用者，所以透過訪問使用者數減去新使用者數可以計算得到網站的老使用者數。基於新使用者數同樣可以計算得到網站的新使用者比例，用於分析網站的推廣效果和發展速度。
• 活躍使用者數：活躍使用者的定義千差萬別，一般定義有關鍵動作或者行為達到某個要求時的使用者為活躍使用者。每個網站應該根據自身的產品特徵定義活躍使用者，但活躍使用者不僅是網站的主角，網站的配角也應該被當成活躍使用者，因為他們同樣為網站創造價值，正如一個論壇中，除了發高質量帖的使用者外，灌水的使用者也是不可缺少的，因為他們同樣給網站帶來了活力。活躍使用者用於分析網站真正掌握的使用者量，因為只有活躍使用者才能直接或間接地為網站創造著價值。
• 流失使用者數：一段時間內未訪問或登入過網站的使用者，一般流失使用者都是對於那些需要註冊、提供應用服務的網站而言的，比如微博、郵箱、電子商務類網站等。不同網站對於流失的定義各不相同，對於微博和郵箱等使用者需要經常登入檢視的網站而言，可能使用者未登入超過1個月，我們就可以認為使用者已經流失了；而對於電子商務網站而言，可能3個月未登入或者半年內沒有任何購買行為的使用者才可以被認定是流失使用者。流失使用者數用於分析網站保留使用者的能力，我們將那些未流失的使用者叫做留存使用者，使用者流失率也透過流失使用者數計算得到。
• 回訪使用者數：是指那些之前已經流失，但之後又重新訪問網站的使用者，用於分析網站挽回流失使用者的能力。需要注意的是，除非近期內執行了一些挽留流失使用者的手段，正常情況下回訪使用者的比例應該是比較低的（一般在5%以下比較正常），否則就是對流失使用者的定義不夠準確，應該適當延長定義流失的時間間隔。

從上面可以看出，我們在獲得訪問使用者數、新使用者數、活躍使用者數、流失使用者數、回訪使用者數的同時，透過計算還得到了老使用者數、留存使用者數等衍生使用者指標，同時得到了新使用者比例、活躍使用者比例、使用者流失率、使用者訪問率等複合指標。這些指標給我們的分析提供了足夠的支援，而且指標的定義相對明確，有各自的應用價值，不會存在相互重複或重疊的部分，類似這樣的網站使用者指標體系是比較完整和規範的。至於上面提到的其他使用者指標，也許在某些時候基於某些分析才會用到，一般不需要作為日常指標，可以使用臨時統計或者從其他資料中間接獲取。

當我們已經定義了一套適合分析使用者的指標體系之後，可以看一下哪些指標值得重點去關注，這個時候可以設想一下：如果你想用盡量簡潔有效的資料瞭解一個網站或產品的使用者情況，你會問哪幾個使用者資料？

•活躍使用者數

 

圖 6-1    值得關注的使用者指標

如果是我提問，我只會問三個指標：活躍使用者數、新使用者比例和使用者流失率，如圖6-1所示。也許很多人都喜歡看網站的累計使用者數和訪問使用者數，其實累計使用者數除了增加一些自我滿足感外什麼意義都沒有，所有歷史上訪問過網站或者使用過產品的使用者累計的數值只代表網站的過去，無法代表網站的現在和未來，無論過去如何輝煌，你要面對的還是現實。即使網站的訪問使用者數可以反映當前的情況，為什麼也不是最值得關注的指標？因為不是每個訪問使用者都能為網站帶來價值，無論是顯性還是隱性，一些因誤操作而進入網站的使用者對網站毫無價值，他們只是匆匆過客，無論你怎麼挽留他們都不會留下來，所以那些願意留下來，並對網站或產品感興趣的使用者才能體現價值，也就是網站的活躍使用者數。

新使用者比例反映著網站或產品的推廣能力，渠道的鋪設以及帶來的效果，新使用者比例不僅是評估市場部門績效的一個關鍵指標，同時也是反映網站和產品發展狀況的重要指標。

然而，只看新使用者比例是不夠的，需要結合著使用者流失率一起看，我見過流失率98%的網站，也見過流失率20%左右的產品，流失率會根據產品對使用者黏性的不同而顯得參差不齊。使用者流失率反映了網站或者產品保留使用者的能力，即新使用者比例反映的是使用者“進來”的情況，使用者流失率反映的是使用者“離開”的情況，結合這兩個指標會有下面三類情況，代表了三種不同的產品發展階段，如圖6-2所示。

 

圖 6-2    新使用者比例和使用者流失率的平衡

w   新使用者比例大於使用者流失率：產品處於發展成長階段；

w   新使用者比例與使用者流失率持平：產品處於成熟穩定階段；

w   新使用者比例低於使用者流失率：產品處於下滑衰退階段。

網站的活躍使用者數體現了網站當前實際掌握的使用者數量，結合新使用者比例和使用者流失率可以分析網站使用者的發展情況，透過這三個指標基本可以掌控網站使用者的全景。可以將這三個指標放在一張圖表中來分析網站使用者的狀況，如圖6-3所示。

 

圖 6-3    值得關注的使用者指標圖表

如果圖6-3顯示的是你的網站近半年內的使用者變化情況，你覺得網站在使用者運營上可能存在什麼問題，應該如何解決？

新老使用者

網站中新老使用者的分析已經成為了網站分析中最常見的一類使用者細分方法，也是網站分析中使用者分析的一個重要組成。Google Analytics中對新老使用者的命名分別為New Visitors和Returning Visitors，同時很多的細分維度上也提供了新使用者比例這個指標。

簡單地說，新使用者就是首次訪問網站或者首次使用網站服務的使用者；而老使用者則是之前訪問過網站或者使用過網站服務的使用者。網站的老使用者一般都是網站的目標使用者甚至忠誠使用者，有相對較高的黏度，也是為網站帶來價值的主要使用者群體；而新使用者則意味著網站業務的發展，是網站價值不斷提升的前提。可以說，老使用者是網站生存的基礎，新使用者是網站發展的動力，所以網站的發展戰略往往是在基於保留老使用者的基礎上不斷地提升新使用者數。

首先需要明確新老使用者是如何定義和區分的。如果是基於訪問，一般使用cookie，類似Google Analytics會在使用者的cookie中記錄一個訪問次數字段，如果該欄位大於1就說明使用者不是第一次訪問，為老使用者；有些網站區分新老使用者可能基於使用者的註冊和登入，首次註冊成為網站使用者的為新使用者，再次登入的為老使用者，一般使用使用者名稱或ID來識別使用者。

 

圖 6-4    網站新老使用者圖表

可以用柱狀堆積圖顯示新使用者和老使用者的數量變化，堆積的結果就是網站總使用者數量的變化，結合新使用者比例的折線，透過分析網站新使用者的數量和比例的變化能夠直接反映網站在營銷推廣上的效果，如圖6-4所示，。

對於新使用者的分析可以掌握網站的發展狀況，但網站的根基在於老使用者，所以有時候需要單獨分析老使用者的資料。之前遇到過一個問題：網站經常會透過一些推廣策略吸引流量，這些推廣可能會吸引一些新使用者的加入，新使用者比例會隨之上升，但網站的轉化率卻在逐漸下降。所以網站的運營人員需要明確轉化率的下降是因為網站本身的原因造成的，還是因為新使用者比例的增加拉低了整體轉化率。轉化率一直是網站中比較敏感的一個指標，因為直接關係到目標和績效，如果證明轉化率的下降不是由於推廣導致的，而是網站運營的問題，那麼運營人員顯然需要儘快尋找和解決問題。所以這裡就需要區分新老使用者的轉化率，網站推廣帶來新使用者，新使用者的轉化率不高可以理解，如果新使用者的比例持續上升，轉化率的下降就會被持續拉低，相對而言，網站的老使用者是基本穩定的，而且如果網站自身沒有發生問題，老使用者的轉化率也應該保持穩定，細分新老使用者統計轉化率能夠幫助我們回答這個問題，如圖6-5所示。

 

圖 6-5    細分新老使用者的網站轉化率

圖6-5展示的是1月份前幾天每天細分新老使用者的網站轉化率變化趨勢，同時加入了新使用者比例的資料，從圖表上看，1月4日之後整體轉化率的趨勢有明顯的下滑，同時新使用者比例明顯上漲，可能網站展開了新一輪的推廣。我們需要分析整體轉化率的下降與網站的推廣是否存在必然聯絡，於是需要細分新老使用者的轉化率，上圖中老使用者的轉化率幾乎維持不變，而新使用者的轉化率也從1月4號後開始出現下滑，所以透過使用者細分後的轉化率趨勢分析，基本上可以判斷網站整體轉化率的下降是由於網站推廣帶來的新使用者轉化率過低導致的，與網站本身的運營沒有關係。

所以還是那句話，老使用者是網站生存的基礎，新使用者是網站發展的動力，細分老使用者的資料可以分析網站當前的根基是否牢固，同時排除網站營銷推廣的干擾；細分新使用者的資料可以分析網站營銷推廣中引入的流量質量，同時消除了憑藉原始積累的“吃老本”的情況。

活躍使用者和流失使用者

基於新老使用者的分析是為了讓網站更好地保留老使用者、發掘新使用者，但僅提升網站的使用者數量是不夠的，同時需要提高網站使用者的質量。網站的活躍使用者給網站帶來活力，同時為網站創造持久的價值，而使用者的活躍度一旦下降，使用者很可能會漸漸地遠離網站，進而流失。所以透過分析網站的活躍使用者可以洞悉網站當前真實的運營現狀，而分析流失使用者則可以瞭解網站是否存在被淘汰的風險，以及網站是否有能力留住新使用者。

活躍使用者和流失使用者沒有標準定義，也很難在網站分析工具中找到類似的指標，它們都是基於網站業務特徵的自定義指標，所以分析之前必須對指標做出明確的定義。在很多的網站分析工具中可以找到Engagement的指標，Google Analytics裡面Engagement的指標分類在使用者行為下面，包括訪問時長（Visit Duration）和訪問頁面深度（Page Depth，即一次訪問中的瀏覽頁面數），我們可以結合Engagement指標和網站業務的關鍵行為動作來定義活躍使用者。

活躍使用者：在訪問網站過程中完成關鍵動作，或者Engagement滿足一定條件的使用者。

 

關鍵動作根據網站的業務特徵進行定義，如電子商務網站的下單、社交媒介上的資訊互動、論壇上發帖或評論、影片網站播放影片等，只要使用者在訪問過程中完成了任何已定義的網站關鍵動作，該使用者即為活躍使用者；如果使用者沒有任何關鍵動作，只要Engagement指標滿足一定的條件，如訪問時長超過3分鐘並且瀏覽頁面數超過3頁，同樣可以認為該使用者為活躍使用者。需要滿足的Engagement指標的定義也需要根據網站的特徵，如社交類網站大部分操作在一個頁面完成，可以適當減小頁面瀏覽數的限制；論壇社群等經常需要檢視不同主題的帖子的網站應該適當增加頁面瀏覽數。

活躍使用者的關鍵在於合理的定義，只有符合網站業務特徵的定義才能真正反映網站活躍使用者的情況，有些網站喜歡寬鬆的定義，以便讓活躍使用者數和活躍使用者比例看起來更加“美觀”；有些網站對活躍使用者的定義相對嚴謹，這樣雖然造成網站的活躍使用者比例較低，但符合定義的活躍使用者基本都是實際的價值創造者，所以在分析的時候指標反映問題可以更加靈敏。活躍使用者數的分析主要是趨勢分析和細分，需要結合圖表觀察活躍使用者數的變化情況，也可以作為網站的關鍵指標，比較直觀。

如何定義使用者是否流失？當網站原先的使用者長久不再訪問或登入網站時，我們認為該使用者已經流失，一般流失使用者都是對於那些需要註冊、提供應用服務的網站而言的，比如微博、郵箱、電子商務類網站等，因為註冊使用者更易識別，訪問情況可以被準確地統計，同時針對註冊使用者分析流失情況對網站來說更具意義。

流失使用者：持續一段時間未訪問或登入網站的網站原有使用者。

不同網站對於流失的時間期限的定義各不相同，對於微博和郵箱等需要使用者經常登入檢視的網站而言，如果使用者超過1個月未登入，就可以認為使用者已經流失了；而對於電子商務而言，可能3個月未登入或者半年內沒有任何購買行為的使用者才可以被認定是流失使用者。流失使用者是透過使用者的最近一次訪問距離當前的時間來鑑定的，所以要分析流失使用者，需要知道每個使用者的最後一次訪問時間，因此，建議網站註冊使用者的資訊裡面記錄每位使用者的最近一次訪問時間，這樣就能夠準確地計算使用者最近一次訪問距離當前的間隔時間，進而區分該使用者是否流失。可以藉助另外一個指標來評估流失使用者的流失時間期限的定義是否合理——回訪使用者比例。回訪使用者是指流失後重新訪問網站的使用者，即使用者在超過流失時間期限的時間段內一直沒有訪問網站，但最近又開始重新訪問網站。一般來說，一個成熟網站回訪使用者所佔的比例應該低於5%，而處於成長期的網站的回訪使用者比例應該更低，這樣流失時間期限的定義才能被認為是合理的。

注意點！

類似活躍使用者數和流失使用者數等根據網站特徵自定義的指標由於各網站間定義的差異性較大，不能與其他網站的資料或者行業的資料進行比較，只能作為內部參考指標，基於網站自身進行趨勢分析、對比分析或者細分分析。

這裡還需要注意的是流失使用者數的統計存在滯後性，因為流失時間期限的存在，需要判斷使用者是否流失必須等到經歷這個時間期限之後，這個期限跨度越長，流失使用者數統計的滯後性就越大。比如定義使用者流失的時間期限是30天，要統計1月1日的流失使用者數，即1月1日登入訪問過，但之後的30天持續未訪問，則需要等到2月1日才能得出結果；如果流失的時間期限更長，如3個月，那麼就要到4月1日才能得出1月1日的流失使用者數的統計結果。介於流失使用者數統計的嚴重滯後性，流失使用者的分析更多地集中在回溯和總結性的評價。

例如，網站的推广部門有個需求：網站在年底的聖誕和元旦雙節日（12月24日到1月3日，為期11天）針對新使用者做了一個促銷推廣活動，活動期限內新註冊使用者可以免費領取20元的現金抵價券，在3天有效期內購買任意商品時都可以使用，需要分析這次活動為網站使用者數的增長所帶來的效果。從活動的內容來看，活動的主旨是帶動網站新使用者的註冊和消費，為網站積累使用者數，既然針對新使用者，可以對流失使用者做進一步細分，分析活動期間新使用者的流失情況，如圖6-6所示。

 

圖 6-6    網站新使用者流失分析

如果網站定義的流失時間期限是3個月，那麼圖6-6的資料需要在3個月後才能統計得到，這裡要選取活動期間註冊的新使用者，統計活動期間每天的新使用者流失率。從圖表看，推廣期內網站老使用者數基本維持恆定，新使用者數從原先每天接近2萬增長到每天接近4萬，幾乎翻了一倍，但新使用者的流失率也明顯上升，從原先的64%左右逐步增長到85%左右，最高接近90%，進而我們可以算一下推廣活動帶來的新使用者是否真的沉澱和積累下來了？結果是活動前每天大概有7千左右的新使用者積累了下來，而活動期間積累的新使用者數也只是接近7千，某幾天甚至只有6千左右，這個推廣活動不但沒有促成網站使用者的積澱，將新使用者轉化成老使用者，反而導致使用者的過度流失（甚至新使用者的流失情況比活動之前更加嚴重），所以此次推廣活動可以說是失敗的。如果不做此類流失使用者的回溯性分析，而在活動結束之後馬上分析使用者數的增長情況，也許會帶來誤導性的結論，進而錯誤地判斷活動的效果。另外，我們可以同時觀察活躍使用者的變化趨勢來驗證活動是否帶動了有價值使用者的積累和增長。所以使用者流失分析對於分析網站的使用者策略至關重要，讓我們充分了解使用者的持續發展，做出有效的判斷。

 

 

本文節選自《網站分析實戰——如何以資料驅動決策，提升網站價值（全綵）》

王彥平 吳盛峰  編著

電子工業出版社出版