对于用户价值高且流失指数高的用户，atv直播，应该采取积极的唤回策略，对于用户价值低且流失指数高，那么考虑成本的平衡适当运营即可…这就是精细化运营的一个案例，也是市场营销多年来总结出的有效方法。

　　传播/活动

　　把传播和活动放到一起讲，它们是一体两面。

　　K因子

　　国外用得广泛的概念：每位用户平均向多少用户发出邀请，发出的邀请又有多少有效的转化率，即每一个用户能够带来几个新用户，当K因子大于一时，每位用户能至少能带来一个新用户，用户量会像滚雪球般变大，最终达成自传播。当K因子足够大时，就是快口相传的病毒营销。

　　国内的邀请传播，主体自然是微信朋友圈。微信分享功能和网页都是能增加参数统计的，不难量化。

　　病毒传播周期

　　活动、广告、营销等任何能称之为传播的形式都会有传播周期。病毒性营销强则强矣，除非有后续，它的波峰往往只持续两三天。这也是拉新的黄金周期。

　　另外一种传播周期是围绕产品的邀请机制，它指种子用户经过一定周期所能邀请的用户。因为大部分用户在邀请完后均会失去再邀请的动力，那么传播周期能大大简化成如下：假设1000位种子用户在10天邀请了1500位用户，那么传播周期为10天，K因子为1.5，这1500位用户在未来的10天内将再邀请2250位用户。

　　理论上，通过K因子和传播周期，能预测依赖传播带来的用户量，可实际的操作意义不大，它们更多用于各类活动和运营报告的解读分析。

　　用户分享率

　　现在产品都会内嵌分享功能，对内容型平台或者依赖传播的产品，分享率是较为重要的指标，它又可以细分为微信好友/群，微信朋友圈，微博等渠道。

　　有一点值得注意，数据只能知道用户转发与否，转发给谁是无法跟踪的。所以产品用物质激励用户分享要当心被薅羊毛。反正我转发都是给「文件传输助手」的…

　　活动曝光量/浏览量

　　传播和线上活动是息息相关的，这两者的差异不大。想要做好一个活动，单纯知道活动的浏览量是不够的，好的活动一定是数据分析出来的。以朋友圈最寻常见的红包营销举例。它的分析通过网页参数，如下：

　　aaa.com/activity/bigsales/?source=weixin&content=h9j76g&inviter=00001&timestamp=1495286598

　　问号后面的是网页参数，source=weixin说明网页是分享到微信的。content=h9j76g是页面具体内容，这里则是营销红包的类型。inviter=00001说明是哪个用户分享出去的，timestamp则是分享的具体时间戳。不同用户的分享页面有不同参数，按此作区分。

　　当这些页面被用户分享到朋友圈时，数据采集系统会记录所有页面的打开浏览。而页面参数则是活动精细化分析的前提。通过source=weixin，数据分析师知道了红包活动在微信的浏览量，相对应的还有QQ和微博。content则能看出用户喜欢哪个类型的红包，哪种红包被领取得多，成本又是多少。inviter则能看出平均每个分享者的分享页能带来多少浏览量。

　　参数越多，分析的维度就能越细，活动可优化的空间也越大。如果大家有心的话，可以看朋友圈（包括网页）各种活动的网页参数，观察其他产品的分析维度，它山之石可以攻玉，这是一个好习惯。

　　活动参与率

　　活动参与率衡量活动的整体情况，可以套用用户活跃的分析指标。

　　这个活动的参于人数（活跃数）多少？有多少老用户参与了这个活动？有多少新增用户因为这个活动来，传播类的活动分享数据怎么样？活动中的各个流程转化如何？活动带来多少新订单。其实，运营活动可以看作一个短生命周期的产品，产品的一切指标都能应用于其中。

　　好的活动应该机制化，把它融入到产品的功能机制中，比如滴滴打车的红包，美图饿了么的红包，都是从活动逐渐变成一种打法和抓手。更早期的各类网游，也是通过活动的推成出新成为了现在常态化的游戏功能。

　　活动的机制化，意味着数据要分析活动指标，发现优点以改进，之后同样常态化成报表：今天使用了多少红包，今天有多少用户因为活动新增，等等。

　　营收