用户活跃可以简化为一个最简单的公式：新增用户的数量要大于流失用户的增加量。可以想成一个水池，运营会一直往里灌水，但是水池也会漏水，如果漏水速度太大，那么水池就干了。一款产品可能因为市场竞争、拉新乏力导致新增用户数下降，也可能因为产品改动，运营策略失误造成后续流失用户变多。

　　将数据制作图表：

　　(活跃用户和不活跃用户可以拆分出来，周活跃同理)

　　用户运营们可以按照日、周、月维度维护三张报表，监控活跃数据的变化（建议花更多精力在周报表上）。

　　如果是一个好的用户运营，他会继续思考：每天有多少活跃用户变得不活跃？有多少忠诚用户变得不活跃？又有多少流失用户被我们唤回来等，并且分别是什么原因引起的。

　　怎么样更详细的监控活跃数据的变化呢？我们引入桑基（Sankey）图的概念。

　　这时，活跃数据比单纯的表格清晰多了，而且我们也能够显著观察到不同活跃层的变化。万千变化，存乎一图。

　　有了数据和趋势，我们应该聚焦更多精力到怎么去应用在运营和业务上。

　　观察忠诚用户，发现他们有什么特征，为什么爱用我们产品。同样的道理，我们也能观察流失用户；

　　忠诚或流失用户是否在推广渠道上有显著差异（配合新增留存数据）。

　　某一段时间回流用户增加，是产品更新，市场推广，还是活动营销？

　　本周，变成不活跃的用户比以前多，atv，要不要做一次用户访谈看下原因？

　　活跃的用户用Push营销，流失的用户用短信营销，这是不是一个好方法？

　　以上种种，皆是用户运营需要考虑，也是要和各部门协同解决，贯彻整个产品一生的运营方向。

　　活跃类指标有一个显著特点需要明白，它们都是后见性的指标，也就是事情发生后我们才能观察到。比如我们发现某一段时间流失数据（假定两个月没打开APP为流失）上升，往前倒推两个月，发现当时刚好展开一次活动，那么我们有理由相信活动造成了一批用户卸载，可惜运营此时已经无能无力。先见性预防比后见性观察对运营更重要。

　　根据不同的用户活跃状态，依据产品的特性能采取很多运营手段。这是精准化运营的第一步。接下来则是划分用户层次等，进行更精准的运营，不过那是另外的话题了。

　　用户运营路漫漫修远兮，用我偶然得之的一句话做结尾吧。

　　别低头，活跃会掉，别流泪，报表会笑。