本文是【友盟+】互联网应用数据业务总经理@于晓航，在2018中国产品运营大会的演讲，文章略长，读完您将会收获：
1.为什么要回归用户？
2.用户数据大家怎么看？
3.如何实现用户快速增长？
4.免费的面对面数据课堂入场券
为什么要回归用户？
互联网发展到今天，已经步入移动时代的下一个阶段；用户要求越来越高，耐心却越来越差；用户已经是越来越稀缺的资产。用户多、用户增长快是每一个App追求的目标和方向，也是企业商业变现的基石。
从一个最简单的问题开始：你的App现在有多少用户？
然而从这张图来，增长最快的反而是那些超大型的过百万以上周活跃的客户。
这说明了什么？
现在的移动互联网时代是一个赢家通吃的时代，大型的客户、大型的应用，他们会更好地保有自己的用户群体，而且会更强有力地能够拉动新用户的引入，会在这个时代里面变得越来越强。
但是他们能做到这一点，主要就是因为在用户的把握能力上面会比小的应用要更强一些。
用户数据大家怎么看？
每个人都会有自己看用户数据的方式，很多产品经理和运营看用户数据基本有三个层次：
第一层：看总量
如上图这个例子，“比如，我的App 有105000的DAU，同比增长5%。”这是第一层的看法。这种看用户的方式是在移动互联网中最普遍的，也是一种最通用的语言。
但这有个问题，因为没办法细分和拆解原因，并没有办法把数据落到实际的工作上。
第二层：看构成
我们知道DAU这个“105000”是由一部分新增，还有一部分的流失共同构成的。在这个案例里面，新增是10000，流失是5000，所以比过去的同期增长了5%。
那这种方式比上一个方式要好一点，因为它能看到这个流动的构成，即虽然DAU值涨了5%，但流失和新增是两个不同环节的要素。
我遇见过绝大部分的产品经理和开发者，基本都会看第一层（总量）和第二层（构成）。做的比较好的会从到（构成）更细致的往下看，比如：用户构成的增长和下降多少？
但这也有问题，因为我们都不知道它们是谁。
第三层：看行为
这里有一个非常明显的概念，第三层当中，我们本质上并不是在看用户，却是用户怎么看我们，我们需要把每一个用户单独拎出来。
比如上图的这个例子，用户是怎么来看这个App呢？
用户A：每天都在使用，高频次的应用；
用户B：只有在部分的时间里面有所启动，低频次的应用；
用户C：几乎都没有启动过，沉默的应用。
从行为方式来识别我们的用户，到底用户是怎么来看这个App应用的。当我们找到这层之后，比前两层的好处是什么样呢？
第一，到底是谁？A、B还是C，哪一个用户对我们是有更高价值或者更忠诚。
第二，可以根据行为路径做未来预测和预知。我们可以发现这个客户之前经常使用应用，后续慢慢不再用了。原来每天都用，后来变成每周用一次，这就是流失风险的征兆。
所以再回头来看用户ABC，可以看到有高频用户，有普通用户，可能还要流失沉默或者一些准流失的用户。
回归用户，是在后移动互联网时代里面，每一个应用、每一个产品经理或者运营人都需要考虑的问题：用户到底怎么来看我们？所以现在跟大家聊具体的方式，即怎么来找到自己的用户增长之路。
如何找到你的快速增长之路？
01看见：识别用户价值
看见，看的是什么？我们看的是用户价值。如果想看清用户价值，就涉及到两个问题：
问题1 ：怎么来度量用户的价值？
RFM模型是用来度量用户价值的一种比较常见方式,由三个因素构成：
因素1：
因素2：价值行为的频率，比如说刚才看的前面一个例子，如果我们认为用户启动对我们来说有很高的价值，那它的启动频率就是我们在评论当中所衡量。
因素3：价值的累积贡献度。如果在刚才的例子里面，就是用户累计启动过你的App多少次。
后移动互联网的时代特点，就是你今天可能还很受这个用户的重视，很受他的欢迎；但是转过头之后，他看到一个新的由竞争者做得比你可能在某一方面好一点点，立刻就转头了。所以价值行为的频率是在移动互联网里面特别重要的一个因子，需要在每一部分当中都有所衡量。而计算价值的方式，就是这个RFM模型。
问题2：什么样的环节是我们度量的价值？
这涉及到一个价值环节的问题。其实所有的App应用当中这个价值，主要就分为三大类：
1.启动
启动是每一个用户都会对App产生的一种价值定义，而会自启动，就对你的App有一个价值。简单说，你的估值其实就跟这个有关系。比如DAU有多少；这个企业卖多少钱……都是跟这个有关的。所以，启动是第一层价值。
但是，启动并不能标识这个用户对你的真正价值贡献和粘性。所以，启动往往是衡量比较初级、相对表层一点的方式，而且它很重要。
2.浸入
即我的用户跟我的实际交互粘性有多高。
举个例子，比如说一个做电商的APP，它的交互粘性是什么？就是这个用户在你的APP上多元逛街。我们知道：购买这件事是需要大量的逛街行为之后才做出购买决策，如果没有逛的行为，那肯定没有买的行为。比如说交钱，交会费，买商品，是这些行为之前的前置步骤。
所以“浸入”这一点就是指的交互粘性，它并不一定是最终给你产生价值。
3.转化
转化过程比较简单，其实指的就是刚才说的，我们会有一个付款的过程，可能是变成会员，或者是电商里面购买的行为。
但这个价值环节有两个非常重要的点：需要根据你的商业模式来决定到底哪个是你的价值环节。它的发展，决定哪一个环节是你现在阶段里面最重要的价值因素。
如果你是一个初创型的公司，或者你可能是一些第三方付费的这种商业模式的公司，那可能前两者就非常重要，即启动和进入环节；但如果你是已经相对偏成熟一点了，有自己的变现能力，你是C端付费的这种商业模式，那最后转化和侵入环节就可能会更重要一些。不论你发展到什么阶段，这三者都对你是有价值的。
所以它的价值环节并不是一个取舍，是一个价值梯队，可能这个价值更高一点，用这种方式价值衡量会更贴近业务结果一点，但另外两者也非常重要。
02读懂：锚定业务关键
在这里主要介绍三个计算模型：细分、漏斗、留存。
1.细分
在中国互联网市场里，对事件进行埋点，通过事件细分去做分析，这个事情其实是非常痛苦的。在业内有两句话非常简便可以总结埋点：
a/流程结构分事件。
比如把浏览商品页，点击商品，购买设定一个事件，那么：点击儿童服装、儿童玩具都要分事件吗？并不是！我们现在绝大部分的埋点都是把所有行为都埋成一个点击事件，但分析起来头就大了。
流程结构分事件，比如：电商场景。通过浏览、注册、加购、购买是你的业务流程，在业务流程中的关键点就必须要分事件。
b/业务结构分属性。
这里继续用儿童电商举例，购买玩具、购买服装、购买食品及尿布……这些是儿童电商的业务结构，会分为不同的业务组。
代理公司是一组人，运营是另一组人；这种业务结构要分属性，你可以将购买都设定为一个事件。买玩具，带一个属性叫玩具，买服装，带一个属性叫服装。
下面举个例子，你可以看到一个token，他的业务结构是童装，下面带有价格，有购买者和销售者，这个事件传回来，就可以进行结构化分析。
2.漏斗
如何理解漏斗？
第一，漏斗是多入口下的序列监测。
我们有个客户想通过漏斗分析页面，他分析的场景是通过App进入后，会弹出促销商品的页面从而才可以进行购买。他设定漏斗的三步分别为：进入App→点击促销页→点击购买。这样的漏斗有没有必要？
答案是：没有必要！
用户只能通过唯一一条路径进行购买，所以只要看这三个不同事件的点击量就可以了，完全不需要设定漏斗。
漏斗是用在入口很多，比如：你有很多渠道和路径完成的购买，可能从A渠道、B渠道、C渠道购买，只有在来源路径很多的时候，漏斗才有价值和作用。
第二，时间窗口的重要性。
时间窗口指的是完成漏斗的周期，比如通过漏斗查看在一个月里完成浏览商品、加购、购买的用户是谁？
这种分析方式有很大的问题，因为这三个行为，中间可能隔了好几十天，漏斗必须要设定一个周期，也就是在一定时间范围：五分钟、十分钟、一个小时、一天都可以，这时候通过漏斗的分析，才是有意义的。
3.留存
本质上，用户留存是衡量的一个时间序列。比如我们平时说的留存是在七天之前访问的用户，在七天之后是否还有启动，这是比较标准的留存。
另外，通过留存模型衍生应用场景包括：业务模块粘性、二次购买机会、会员利用率等；自定义留存，我通过以下案例来阐述：
案例1：他想看看用户在购买商品后，后续还会不会再次购买？会不会有商品浏览行为？所以他就选了回访事件是进入产品页。买完东西之后，后续第一天、第三天、第七天用户到底还会不会在浏览商品？通过这种方式将用户圈出来，可以培养有价值的用户。
案例2：除了第二次购买之外，还可以通过其他指标衡量业务模块的粘性。比如通过衡量会员利用率的黏性。用户购买了会员之后，后续会不会真的收听这个课程，这个是对会员粘性和再次续费可能性进行标识。
03放大：设计增长引擎
放大，其实就是通过复制用户、复制路径、复制习惯这三件事入手。
复制用户，在引流时基于对超级用户画像分析，了解超级用户的特征，同时圈选出与超级用户相似的人群，在外部进行人群圈选投放，通过新用户来检验效果。
复制路径，通过超级用户对关键行为进行漏斗分析，了解他们的转化路径和关键行为；同时通过路径分析调整产品引导，通过App推送或者应用外拉动，通过A/B test来查看哪一个的路径转化更有效。
复制习惯，分析模型一般用的是留存和细分，留存是表示的是用户习惯，通过分析超级用户的习惯。
比如：超级用户对什么活动有兴趣，从而培养用户的习惯，最终你会通过消息推送和引导客户进入产品页之后，把那些并不是超级用户的用户培养成超级用户。
以上，谢谢大家！
分享嘉宾：友盟+互联网应用数据业务总经理@于晓航
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