现在手机市场非常饱满，可供用户的选择也很多，有国外的智能机，同时国产手机的表现也非常不错。但是随着科技的不断发展，手机的更新迭代非常快，一年一换的频率已经毫不稀奇。这个时候要说哪家的手机好，光看配置都差不多，这个时候手机品牌的用户忠诚度就非常重要了，也是可以间接反映一个品牌手机的好坏。本年度第一季度的ModData的第一季度的换机统计表已经出炉，我们来好好分析一下。

大数据筛选好品牌

在2018年Q1安卓手机的覆盖表中，我们可以看到处在第一梯队品牌的三个品牌差距很小，其中vivo所占的比例非常高，看的出vivo手机的用户数量在我国国内是非常庞大的。

我们再看一下2018年Q1换机品牌的排名情况以及流入品牌率，其中vivo的换出换入率在一众安卓手机中是名列前茅的，而且是遥遥领先。这一数据可以充分说明在用户心中的理想安卓机就是像vivo手机这样，也说明它的用户忠诚度非常高，因此口碑一定很好，

当然这些的前提一定是vivo手机的产品本身质量非常好，它的功能以及创新点都深得用户的认可。具体vivo手机好在哪，让我们来具体分析一下。

不断的科技创新

现在是一个科技非常发达的时代，所以手机用户对于黑科技的追求也是越来越好奇。用户口中的黑科技在手机厂商看来就是不断的科技创新，而vivo手机深知用户的这一需求。vivo手机是我国国产手机品牌中的老牌子了，它本身有着强大的技术积累以及大量的高精尖人才。因此在科技研发及创新能力有着不俗的表现。

比如这一次在今天发售的的vivo X21黑金版手机上搭载的屏幕指纹解锁技术就是vivo自主创新的结果，它拥有一整套的知识产权，也是国内第一个将屏幕指纹技术量产出来的厂商，只要在屏幕上轻轻一触，就可以解锁新世界，这样的未来技术作为用户怎么会不喜欢呢？

一流的拍照能力

vivo手机那么受用户欢迎的另一大原因也许就是它强大的手机拍照能力，在每一代vivo手机上，它的拍照能力都比同时期的同类产品好很多。今日发售的爆款手机vivo X21黑金版手机的拍照能力就非常出色，是国产手机摄像中的佼佼者。

vivo X21黑金版手机除了前后摄像头的硬件非常好之外，它其中需要着重讲一下的是它的AI拍照功能，在你进行拍照的时候，手机会自动识别拍摄场景，加强主体在环境中立体感，同时手机还会自动补光和美颜，让你的每一次拍摄都成为一次难得的艺术之旅，这就是vivo X21黑金版手机上AI智能拍照的魅力所在。

强大的配置以及人工智能系统

对于一款手机而言，配置和系统总归是最为基础的东西，而这些基础性的东西则决定了手机最佳的表现。vivo X21手机搭载了高通骁龙660处理器，是一款主打高端的芯片，外加这款手机搭载了6+128G的存储规格，在这样强大的基础硬件下，不管是日常使用还是游戏要求都能轻松驾驭。

同时在软件系统方面，vivo X21手机搭载了安卓8.0底层的Funtouch4.0操作系统，它能够带给用户更加顺滑更加简洁的操作，同时这个系统还搭载了Jovi人工智能。可以有效智能分析用户的使用习惯以及智能拍照等等功能。

其中vivo X21黑金版手机今日正式开卖，它有着不同于普通版手机的精致外观以及更加美观的四条钢琴提琴线，让人看一眼就欲罢不能。

用户的选择代表的就是口碑的好坏，而口碑的好坏则能直接体现出这个品牌手机的好用程度以及用户的绝佳体验。Vivo就是这样一个深埋在用户心中的好品牌，凭着多年的技术积累以及先进的科技，它一直为用户提供非常好用，非常好看的手机。正如这一次热销的的黑金版vivo X21手机，如果你也被它的功能以及外观所折服，还不赶紧去入手一台。

自2018年起，国家广电总局开始执行新的广播影视统计报表制度。为尽快适应新的报表制度，落实总局、省局工作部署， 2017年12月19日，黔南州在都匀举办一期广播影视行业统计培训班，对广播影视行业统计人员作系统培训和年报表的安排部署。各县（市）广播电视主管部门高度重视广电统计工作，对该项工作给予了大力的支持，全州广大统计人员全力以赴，迎难而上，统计基础工作得到加强，统计数据质量不断提高。

经过3个多月的填报、审核、分析汇总及省级会审工作，黔南州于4月8日顺利完成2017年度广播影视行业统计报表年报上报工作。2017年度黔南州广播电视业务数据如下：公共电视节目74套;广播自办节目7套；电视自办节目13套；广播综合覆盖人口389.53万人，覆盖率93.35%。电视综合覆盖399.11万人，覆盖率95.65%。完成11座高山无线发射台基础设施建设，完成11座高山无线发射台中央广播电视节目无线数字化工程建设；农村广播综合覆盖245.65万人，覆盖率92.71%；农村电视综合覆盖251.75万人，覆盖率95.01%；广播综合覆盖373.62万人，覆盖率89.54%；农村无线广播综合覆盖235.41万人，覆盖率88.84%。无线电视综合覆盖380.04万人，覆盖率91.08%；农村无线电视综合覆盖237.66万人，覆盖率89.69%；农村直播卫星用户数为754060户。

对于互联网从业者，经常会提到一个词——用户画像。作为一名刚主要做用户画像DMP的数据PM，工作中总是会被需求方问到——

我要查看XXX的用户画像 或是 能否能够XXXX类用户的画像。 抑或是有别的产品会问到：你们是怎么做用户画像的？

然而在沟通的过程中，我发现，不同的人对用户画像的理解差异还是非常大的。有的人认为用户画像就是包含了用户的详细的信息，有的人认为用户画像是能够反映出一个群体的统计学特性，有的人认为用户画像可以做用户研究.....这些想法或多或少有一些片面的，本文就用户画像的基础知识进行说明，并结合一些DMP产品进行分析，同时对用户画像在K12产品中的应用做一说明。

1、当我们谈论DMP和用户画像时，我们在谈论什么？

此部分结合常见DMP&用户画像定义和我工作中对DMP&用户画像的定义进行说明

用户画像是DMP中非常重要的一个环节，因此将DMP和用户画像拆开进行说明

1.1DMP

1.1.1 DMP是什么？

DMP即 datamanagement system,数据管理平台，单从名称上来看，这个定义还是非常宽泛的，所以国内很多企业或者个人会将dmp的核心功能理解错。

结合我的理解，DMP其实是一个全面的数据收集，加工，整合的平台，吸收各种数据源的数据，以用户为基本单位，清洗，整理形成结构化的数据表，并进行用户标签的计算，以期能够精准的描述各种用户。

纯碎的DMP平台是指小型的、定制能力极强、中立性好的DMP技术服务商。美国DMP市场是极度细分的，中国市场是高整合的，往往DMP的需求是和DSP、SSP紧密联系在一起的，目前还很难有纯粹的DMP平台。

1.1.2 DMP可以做什么

精准营销，广告投放，个性化推荐，其他应用

1.1.3 DMP的基础架构及数据加工流程

DMP的基础架构：

DMP的数据加工流程：

1.1.5 DMP的实际应用（市面上能够看到的产品）

DMP广告平台：腾讯广点通、阿里妈妈达摩盘；

独立第三方DMP：talkingdata、神策数据；

个性化推荐：今日头条、一点资讯、淘宝、京东等；

说明：个性化推荐的应用我们能够感受到，但是背后的逻辑我们是看不到的

其他应用

1.2用户画像

1.2.1 用户画像是什么

关于用户画像，有两类定义：User Persona 和User Profile

User Persona：是产品设计、运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户。例如，在用户调研阶段，产品经理经过调查问卷、客户访谈了解用户的共性与差异，汇总成不同的虚拟用户；

经典案例——《用户体验要素》中提到的用户画像

UserProfile：根据每个人在产品中的用户行为数据，产出描述用户的标签的集合。例如猜测这个用户是男是女，生活工作所在地，喜欢哪个明星，要买什么东西等。

本文所提到的用户画像，指的是User Profile

1.2.2 用户画像怎么做

基础数据收集：收集用户在网站内外的静态数据和动态数据；

行为建模：基于用户的基础数据，通过技术手段进行行为建模；

构建画像：通过行为建模，可以输出一系列的用户标签，每个用户的标签都可以形成一个集合，这个标签的集合可以表示出这个用户的特点。

1.2.3 用户画像的常见应用

个性化推荐（电商、资讯类产品）、风控、预测等

1.2.4 用户画像与DMP的关系

DMP是数据管理平台，可以简单理解为，把数据提供到DMP平台，DMP平台输出一系列标签，或其他想要的结果。

用户画像是输入用户数据到DMP，DMP输出了用户标签。

DMP不只可以输出用户标签，也可以输出其他的标签，比如输入文章，输出文章标签。

因此，用户画像是DMP的一个应用方向。

2 相关产品介绍

由于用户画像主要是作为底层应用，因此它的很多应用都是能感知，但不可见。比如电商平台的个性化推荐页面，资讯类App首页的个性化推荐背后，就是用户画像在发挥着作用，用户标签和内容标签/商品标签进行智能组合。

由于本人从事K12教育行业，所以只选取了两类竞品：开放DMP平台、教育类产品，其中以开放DMP平台为主。

3 竞品分析

3.1 开放DMP平台

3.1.1 产品说明

3.1.2 功能对比

达摩盘

广点通

神策数据

说明：神策数据看起来更像是一个数据分析工具，但是其底层的搭建、对数据的管理与DMP有类似的地方，并且我们可见的部分即类似BI的功能，可看作DMP在应用层的表现，因此也把它列为竞品

3.1.3界面对比

说明：由于这三个产品均需付费才可体验全部产品功能，界面主要来自于说明文档，可能与真实节面有一定出入

达摩盘-标签

达摩盘-新建标签

达摩盘-人群报表

达摩盘-人群明细

达摩盘-整体报表

广点通操作界面

广点通-创建广告

广点通-创建广告2

神策数据-用户分析-事件分析

神策数据-用户分析-用户属性

3.1.4产品底层技术架构思考对比

说明：

1）此部分内容为通过产品体验和阅读说明文档，思考抽象出可能的底层架构，并非真实情况；

2）产品底层技术架构：我们所看到的功能模块，都是由不同的技术模块相互协作实现的。产品底层技术架构描述了产品对应的底层技术模块、以及模块之间的关系。

达摩盘

神策数据

3.1.5总结

总结来看，达摩盘和广点通是DMP在互联网广告中的典型应用。DMP是定向广告投放最核心的大脑，DMP提供的用户画像，是进行定向广告投放的最核心最关键的一步。达摩盘和广点通最重要的目标是，把对的广告在对的时机，展示给对的人。

而对于神策数据，这一类数据分析工具，DMP在数据分析、数据可视化的过程中也发挥着非常重要的作用，哪类用户的哪类行为比较突出，哪类用户在未来会产生什么样的行为。

3.2教育类产品

用户画像DMP在教育类产品中的应用——

（1） 洋葱数据个性化课程制定（类似自适应学习）；

用户在学习前，先进行测试，根据测试情况为用户制定个性化课程包，如下图1；

图1

用户完成学习，根据用户学习测试结果，展示可视化学习分析报告，如下图2

图2

4 用户画像怎么用？

用户画像是一个的底层产品，用户画像的应用通常难以看到。那么，用户画像该怎么用呢？结合对DMP产品和教育类产品的分析，用户画像的应用总结如下：

（1）用户标签可视化——

相关产品的功能：广点通和达摩盘将用户标签直接展示出来，用户可直接选择标签，并且对标签进行组合，选出目标用户，然后投放广告。

可借鉴场景举例：比如说，我想对今年刚报课程并且消费能力比较高且学习认真的这批学员发送一条推送消息，希望他们能够参加一场直播，促进其对知识的掌握。那么可以直接选中：新用户+消费能力高+学习认真这几个标签，然后对这部分用户发送短信。

好处：精细化运营，提高ROI；简化操作

（2）用户标签关联分析：

相关产品功能-广点通lookalike：（1）提供种子用户；（2）筛选种子用户特征；（3）将种子用户与腾讯用户进行匹配，进行人群扩展

可借鉴场景：一批用户购买了商品A，我想要找出与购买这一商品相似度比较高的用户。那么可以将这批用户的信息导入到DMP，计算出这批用户的标签，再通过关联分析，找到和这批用户相似度比较高的用户

（3）个性化推荐：

相关产品功能：个性化课程制定

可借鉴场景（以K12教育为例）：

（1）针对未注册用户，根据其访问行为，为其推荐个性化课程页面，提高购买转化率；如果是通过互联网广告进来的用户，则可以为其制定个性化落地页，提高注册和购买转化；

（2）针对注册未购课，根据其浏览行为，为其推荐个性化课程页面，提高购课率；

（3）根据用户学习行为（主要是做题情况），为其制定个性化试题和学习建议。

本人k12教育数据PM一枚，欢迎大家交流，共同成长~

实现的效果图：

第一步：插入复选框

点击开发工具——插入——表单控件——复选框（窗体控件），记住将文本内容删除，同时将复选框复制到其他单元格。

第二步：设置复选框属性

右击复选框，选择设置控件格式，之后在相应的对话框中点击控件，在单元格链接中输入复选框所在的单元格，比如这里第一个复选框就是链接到A2单元格，以此类推设置其他复选框的链接。

第三步：隐藏复选框内容

当我们选中复选框时表格中是会出现TRUE，取消则会出现FALSE，这时可以利用单元格格式中的隐藏单元格数据来隐藏。

选中区域，按Ctrl+1，在自定义中输入“;;;”即可。

第四步：设置公式

在求和单元格中输入公式=SUMPRODUCT(A2:A6*C2:C6)

公式说明：

SUMPRODUCT表示返回相应的数组或区域乘积的和TRUE：代表1FALSE：代表0

第五步：设置条件格式

选中A2:C6区域，点击开始——条件格式——新建规则——选中公式设置，并输入公式

=$A2=TRUE，之后根据需要设置自己需要的颜色进行填充。

怎么样，今天这个Excel实用技巧，你会了吗？

生产统计报表是生产运行管理的有效工具，通过对大量生产数据的填报和统计，可以真实反映生产的进度以及设备、物料、能源、质量、安全等方面的情况，便于管理人员及时掌握生产信息，为分析和解决问题提供依据。

MES作为车间层生产管理工具，能够实时传递和采集准确且完整的生产数据，基于MES统计分析功能，能够自动提取多类型多维度的生产统计报表，并及时通过多终端向不同权限角色输出报表，实现数据共享，从而提高数据统计获取的及时性，增强数据统计的准确性。

一、生产统计报表的分类

企业生产报表的类型，可以按隶属关系、填报周期和统计范围来区分。

1. 按隶属关系

按隶属关系分类，可分为对外报表和对内报表。

对外报表主要包括企业根据主管单位的要求，填写和报送的各种报表。如企业基本情况报表、生产经营情况报表、劳动报表、物流报表、能源消耗报表等。

对内报表主要是企业根据管理要求，针对生产经营过程编制的报表。如车间产量报表、生产进度报表、定额完成报表、设备维修报表、原料库存报表、不合格品报表、安全事故报表等。

2. 按报送周期

按报送周期分类，可分为日报、周报、月报、季报、年报等，一般短周期适用于对内报表，长周期适用于对外报表。

短周期报表通常用于对内报表，以日报、周报、月报为主。比如产量日报、销售日报、出勤日报、质量日报、库存日报、生产月报等。

长周期报表通常用于对外报表，以月报、季报和年报为主，主要是生产完成情况的报告。

3. 按统计范围

按统计范围分类，可以分为部门报表和综合报表。

部门报表由相关部门填报，反映的是部门内部的情况，比如由生产车间填报的产量日报、出勤日报，能源部的能源报表，设备部的设备维修报表等。

综合报表由统计主管部门填报，根据部门报表汇总而成，反映的是企业的综合状况，比如由生产部填报的生产日报，综合了多个部门上报的数据，包括产值、产量、质量、出勤、库存、安全等信息。

二、生产统计报表的要求

生产统计报表有三个基本要求，一是准确性，二是时效性，三是严肃性。

1. 准确性

统计报表最基本的要求就是如实填报，不得虚报、漏报和瞒报，同时要以原始记录和统计台账为依据，必须做到有凭有据、真实可靠，原始记录和统计台账不得随意涂改，原始记录和统计台账必须装订整齐。

2. 时效性

时效性体现在两个方面：

首先是报表的填写和报送，不论是日报、周报、月报、季报、年报都要按规定时间填写报送，不得延误。

其次是统计资料的保存，报表、台账、原始记录都要按照有关规定的保存年限妥善保存，不得丢失严肃性。

严肃性体现在三个方面：

首先是填写的严肃性，要按照要求填写报表，字迹清晰、大小适中。

其次是报送的严肃性，要按照相关管理制度进行报送，报表必须经过填写人和主管领导签字后报送。

最后是管理的严肃性，报表数据需要保密的，必须按照有关规定执行，对非正式渠道或方式的报送要求，统计人员有权利拒报。

三、MES生产统计报表功效

MES可以根据生产统计报表分类和要求，根据用户需求与业绩管理规则，输出定制化报表，MES生产统计报表的功效主要包括四个方面：体现生产结果、反映实际问题、提供分析依据、验证改进成效。

1. 体现生产结果

通过统计报表，可以看出企业的生产结果。比如产值、产量、品种、质量、成本、能耗、生产效率、技术改造等方面的数据，采取同期比较、循环比较等方式，可以衡量企业生产的现状，看出与同期相比的变化，与上期相比的变化。

2. 反映实际问题

通过统计报表，可以看出生产的实际问题。比如产量不达标、人员出勤较差、产品质量下降、设备停机时间增加、安全事故频发、能源供应不足、生产效率较低、订单履约不佳、生产成本上升等。

3. 提供分析依据

通过统计报表，可以分析出问题的原因所在。比如产量没有达到指标，可能的原因有许多，包括出勤率较差、设备停机时间过多、能运供应不足、质量问题较多等。在设备停机时间过多的环节，又可以找到不少相关因素，或因为设备故障，或因为物料供应不足。如此等等都可以以统计报表为依据进行分析，找出主要的成因，采取相应的改进措施。

4. 验证改进成效

通过统计报表，可以验证所采取的改进措施是否有效。比如设备停机时间过多，经过数据分析得出的主要原因是设备故障频繁。针对这一问题，企业可以采取增加维修力量、严格执行设备检修计划、限制设备的超负荷运行等措施。

措施的效果如何，要通过统计报表来验证，如果统计的结果显示设备停机时间明显下降，说明相关的改进措施有成效；反之，则表明相关措施的效果有限，需要重新寻找对策。

统计报表的功能在于追踪过程，无论是体现生产结果、反映实际问题、提供分析依据还是验证、改进成效，都是对生产过程的追踪。通过对过程的追踪，可以促进生产管理水平的提高和对生产过程的控制。对于生产中可能出现的问题，生产总监应该通过统计报表工具来追踪。

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2005年以前，企业粗放式经营，产品、营销只关注规模指标，人工统计单维报表数据，且时效性很差；2005年之后关注宏观数据，开始利用数据指导营销、产品、运营; 但人工介入多，从分析数据到应用周期长；现在则进入了智能分析时代，数据量剧增、获客成本变高等原因促使企业运用智能的方法代替人工实现精细运营，企业希望实现实时分析与预测，根据数据分析结果和运营规则结合自动调取解决方案优化经营指标，比如商家注重用户行为分析，什么样的人群经常使用产品、经常到店、什么样的人群有交易行为、业务增长呈现什么样的规律等行为与结果的关系。

赛道上类似的玩家有报道过的 Growing IO、【友盟+】，中国大数据市场收入2020年预计有1万亿元，每年还在以30%的速度增长，市场远没有饱和。

数极客是2015年成立的数据智能应用公司，旗下拥有用户行为分析与商业智能分析两条产品线。在用户行为分析方面，一般来讲技术人员需要在网站埋点收集用户行为数据，但是综合性网站需要埋很多点，技术团队压力非常大，中间也浪费很多时间。数极客主打无埋点技术，网页端基于页面代码结构，而APP端基于底层代码编译技术实现，技术人员可以提前全量采集，用可视化工具定义，定义之前的数据也可以完全展示，不会造成数据流失，通过无埋点解放了团队70%-80%的数据采集工作量。

数极客智能用户行为分析平台支持定量分析和定性分析方法。定量分析方法包括事件分析、漏斗分析、智能路径、活跃留存、表单分析。漏斗分析可对所有步骤的流入流出分析，并且有设备使用分析、新老用户转化分析等100多个维度的细分漏斗。

定性分析方法包括用户行为视频录制、浏览热图、链接点击热图、页面点击热图、分屏热图、注意力热图等功能，帮助商家直观了解用户注意力分配，优化落地页面，在划分人群和属性后精细化运营和营销推送。在拿到各种指标数据后，数极客可以自动推送指标预警， 自动化运营活动。在数据采集和分析之后，数极客给每个客户都分配了专门的数据分析专家，帮助企业后续的各项运营优化。在用户分流测试方面，数极客采用A/B测试方法，使用数极客平台可以进行可视化试验构建，多链接合并测试、定向试验，并可根据用户需要实现灰度发布。

数极客现在有300多家企业客户，包括百合网、用友、中国移动、国美金融、中软国际、中国电信、重庆大学等。数极客和竞品的明显差异在于高级细分漏斗和运营自动化及指标预警等功能，除了上文提到的国内竞品，国外用户行为分析领域的典型代表有 Adobe Market Cloud( 季度收入5亿美元+) 和 Mixpane l(估值10亿美元)，数极客用户行为分析产品线对标的是 Adobe，Adobe 偏营销领域多些，Adobe营销云现在价值约250亿美元市值。

数据分析很大一部分是人的因素，数据采集、建模、智能分析自然离不开好的技术，同时还要有好的大数据产品经理，产品经理能将需求转换成产品。做到这些，需要团队懂行业知识，建立的模型要可供该分析和应用，比如获取客户、客户激活、留存、交易、拉新等都需要对业务理解要比较深，这样才能做一款满足实际需求的数据分析产品。

用户行为分析不分行业，能做出一款通用的产品。只是现在并不是所有的商家都认识到了用户行为的重要性，市场还需要教育。现在用户行为分析领域的各个公司均还在普及阶段，市场推广占了比较重要的位置。很多企业开始会选用几款产品对比试用，但最终产品优秀才能胜出。

关于未来，数极客将发布大数据实时商务智能平台，将实现企业内外部的多源数据在线可视化接入、一键智能分析。

CEO 谢荣生是对外经济贸易大学工商管理硕士，拥有15年互联网行业经验。曾任国美金融产品总监，百合网婚礼联合创始人，阿里集团高级产品经理；CTO 吴江林是北京交通大学计算机专业硕士、北京师范大学工商管理硕士，20年研发及管理经验。曾任百合网副总裁，阿里集团云计算资深技术专家，曾带领百人技术团队。

2016年获得种子轮580万元，2017年6月获得东霖资本1000万元天使轮投资。

对一家互联网公司来说，如果没有设置单独的数据运营岗，那么用户运营是和数据最贴近，也必须是最了解用户的。

用户运营核心的方法论就三个：拉新，促活和留存。拉新可以作为渠道推广单独讨论，而促活和留存则相辅相成。

非运营岗，或者其他类型的运营，通常只会注重一个活跃数据的果，而不会注意活跃数据的因。我们在这里就抽丝剥茧，教大家比较快速地了解活跃体系。

互联网公司对活跃用户的定义大同小异，主要以用户打开APP一次记为一个活跃用户。

按此基础可以在时间维度引申出周活跃用户，月活跃用户。即在一个自然周内打开一次APP，则本周为周活跃用户。月活跃用户同理。

我们假设有一款新产品，这是它四个月内的活跃数据。嗯，看来不错。

产品专注的市场领域不同，活跃用户数天差地别。一款小众的垂直领域产品和泛社交类产品，单纯看活跃用户数，你很难界定它们好坏。

好的数据指标，都应该是比例或比率。

我们设定一个新指标，活跃率：某一时间段内活跃用户在总用户量的占比。

按照时间维度引申，有日活跃率DAU，周活跃率WAU，月活跃率等MAU。

例：月活跃，本月活跃用户在截止月末的总注册用户中占比。

一般而言：活跃用户数，看的是产品的市场体量。活跃率，看的是产品的健康度。

实际得承认，不同产品，用户需求（高频或低频）不同，活跃率也有差异。用户运营更多的职责是监控活跃率的变化，并且提升它。

看，我们的活跃用户数上升，活跃率下降，这对新产品来说很正常。你不能要求每一个用户都使用我们产品不是？

别急，我还没补刀呢。

我们统计了注册用户数，那么我们也可以统计出本月新增用户数，很简单，两个月相减。

是不是看出来什么了？

要知道，按照活跃的定义，新注册的用户肯定是打开APP的用户，他也一定是活跃的用户。

所以，我们拿每月的注册总用户数减去新增用户数，计算老用户数。并且将新老用户的活跃率独立出来。

指标拆分后，我们发现老用户的活跃率比预期低。实际在产品早期、渠道投入资源推广、或一次成功的病毒营销后，因为新增用户数量的暴涨，总是会带动活跃数的上升。

A产品打算在五月份做大投入，在APP上进行活动，希望用户大力参与，同时在B渠道进行推广。在常规的统计指标中，发现活跃数据上升。事后分析发现活跃为新增活跃，老用户的活跃数据没有显著上升。配合其他活动数据，证实活动效果较差。

C产品获得投资后，通过大规模的烧钱推广，获得一个正向的活跃数据反馈。此时活跃有不小可能是由新增用户撑起的。产品自身的打磨若不好，老用户活跃率不会提高，这也是我们常说的留存概念。导致钱白白浪费不少。

产品进入稳定期后，有了一定用户规模，新增活跃一般对活跃数据就不会有大的影响了。那么以新老用户区分活跃统计就够了？我们简单定义三个场景：

用户A下载产品后，把玩了一段时间，发现这是他想要的功能，爱不释手，成为发烧用户；

用户B下载产品后，看了几眼就不再使用。产品2.0发布后，觉得有个新特性不错，于是回来继续使用，逐渐成为活跃份子；

用户C从网上看到随便下载的，用了产品觉得一般，吐槽几句并且卸载，不再使用；

用户包含各种类型，反应了不同群体的特征和想法。在使用整个产品的周期中，我们应定义更全面的指标：

流失用户：

有一段时间没有再打开产品，那么我们就视为流失用户，根据产品的属性，可以按30天，60天，90天等划分。

不活跃用户：

有一段时间没有打开产品，为了和流失区分开来，需要选择无交集的时间范围。比如流失用户是60天以上没打开产品，那么不活跃则是0～60天没打开。

回流用户：

有一段时间没用产品，之后突然回来再次使用，则称为回流用户。回流用户是活跃用户，且是由流失用户或不活跃用户唤回而来。

活跃用户：

一段时间内打开过产品。

忠诚用户：

也可以叫超级活跃用户，长期持续使用产品，比如连续四周，或者一个月内15天等。

现在我们发现，不论是活跃用户还是不活跃用户的维度，都一下子丰富了起来。

通俗的理解一下用户活跃的变化

上文ABC的三位用户活跃路径为：

A：新增—活跃—忠诚

B：新增－不活跃－回流－活跃－忠诚

C：新增－不活跃－流失

回到一开始那款产品的数据，我们将分解后的新指标统计出来。（定义忠诚用户一个月内有15天活跃；流失用户为两个月没打开过）

（以上数据以月末当天的统计为准）

你看，指标开始变得复杂了。产品有长期使用的忠实用户，也有流失用户。有用户回来继续使用，也有用户不怎么爱用产品。

数据是为了方便讲解随手编的。实际的情况可能会更复杂，可以根据情况灵活应对。

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，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。

20世纪30年代，宝 洁诞生了第一位产品经理，全权负责一款肥皂的生产、销售以及全流程的成功。

80多年后，随着互联网的蓬勃发展，出现了越来越多的产品以及和产品相关的各种岗位。；围绕产品的思维与工作方式被越来越多的人所认可，产品成功的思维模型被搬上了课堂。

数据报表，作为一个链接IT部门和业务的中间件，承担着信息沟通的作用：数据展示业务信息，为业务决策提供依据；业务产生数据，最终以数据报表的方式呈现。

同样，我们也可以用产品工作的方式来复盘一下搭建报表系统的整个流程，并且和产品的上线流程做一个对比。

产品的上线流程

市场分析——>竞争分析用户分析——>需求（场景）分析——>功能设计——>开发——>发布——>运营——>迭代

互联网产品初期，在初次面向市场的时候，产品往往是一个MVP（最小可用单元），通过种子用户的反馈，分析使用数据，验证产品的可用性，快速迭代，逐渐修正与完善。

报表系统的上线流程

同行业报表项目参考（行业咨询）——>业务部门需求采集分析——>报表设计——>上线——>end

绝大多数的企业在报表上线之后，都忽视了一个关键动作——运营，以致于IT部门陷入了一个怪圈，疲于应付业务人员的需求，天天加班工作却得不到认可。实际上，系统上线不等于终点，被大量使用与认可才是成功的第一步！

产品如何做运营

1、冷启动

冷启动是什么？冷启动是一个产品刚诞生的一个阶段，此阶段的产品面临着以下问题：

缺少用户及相关资源。产品模式未成熟，能否满足用户，迎合市场趋势仍是未知数

因此，在此阶段的主要目标的作用有：

根据数据分析，验证产品是否满足用户需求验证是否能符合市场趋势验证商业模式是否成立

互联网产品怎么做？

种子用户，聚拢一批符合产品目标人群的用户，获取真实的使用数据MVP（最小可用单元）验证，判断产品是否满足了目标用户的最小可用需求存失分析，依据用户的真实使用数据，分析留存的原因（建立产品优势），放弃部分的流失用户，修正产品的定位。

2、高增长

高增长是指在产品通过市场验证，处于快速发展的阶段，通过运营实现产品用户与价值的持续增长

互联网产品怎么做？

持续推广与曝光精细化运营，针对人群、场景、流程做差异化细分运营的运营策略，提升运营动作的效率最大化基于用户数据分析的产品不断迭代优化

报表系统如何运营

帆软的一家互联网行业客户告诉我们，为了让报表系统被业务部门认可，IT部门在上线报表系统的初期以及推广期主要做了4件事：

1、冷启动阶段

a.寻找种子用户

优先挑选了营运部门的管理层作为种子用户，依据需求为其定制了PC、移动端两张营运报表，报表上线后不断关注其访问量趋势，发现移动端模板的活跃度更高，并且用户对模板的评价非常好，随着口碑的传播，分公司的营运部门也提出了类似的需求，IT部门开始重新考量整个营运部门的需求，为其系统化的搭建报表应用

b.简单的用户数据分析

这个阶段的用户数量和模板数量都还处于一个比较小的数量级，只需要通过用户的访问数据，验证报表是否满足种子用户的需求

2、高增长阶段

a.从三个维度和两类应用场景分析用户的使用数据，关注性能与用户体验，促使报表系统不断优化

三个维度：

1、报表系统的整体访问趋势

——把控报表系统的整体运营状态，研究用户的访问习惯，合理分配资源

2、每一位业务人员的访问趋势

——充分掌握哪些业务人员的数据诉求更为强烈，那他们的数据需求被响应的优先级将会更高；那些一个劲提需求，却没有访问量的部门，我们需要重新核算成本，降低他们的需

求优先级

3、每一张报表的访问趋势与性能体验

——每一张报表都是一个产品，同样也有完整的生命周期，不被需求的报表要及时的淘汰，降低运维成本；访问量火热的报表要纳入优化迭代，提升用户访问感知，深挖需求，扩充业务场景

两类应用场景：

数据大屏/移动端报表

——什么样的数据分析场景更加在哪类终端上访问量更高？我们是否需要为其专门打造一张移动端的模板，更美观的样式，更人性化的交互效果？

b.主动推送与推广

——内容推广

伴随着报表系统的不断迭代，每一次为业务人员扩充的应用场景需要通过渠道来推广与宣传，促进用户的使用率，这个渠道可以是企业内部的宣发平台，也可以通过C端市场中的新媒体渠道（微信公众号等）

——报表推送

业务人员常用的报表可以通过帆软提供的推送功能直接触达最终用户，培养其对报表的使用粘性

帆软能提供哪些帮助

1、固化的用户行为数据分析

FS平台为用户提供了常用的运营数据统计功能

访问量数据：包含平台访问次数、模板访问次数、用户数等内容模板热度：不同模板在周期时间内的访问总数用户行为：不同用户在周期时间内的访问总数，并且区分统计出查询、导出、打印等不同的用户行为性能监控：不同模板的平均响应时间、平均内存等内容

注：模板热度、用户行为、性能监控数据统计需要安装“高级系统监控”插件

借助于常用的运营数据统计，我们可以对报表系统做一个整体的评估，对整体的访问量、模板热度、模板性能做到心中有数

2、深入的用户行为数据分析

作为数据分析的先锋，只要有数据源，没有IT做不了的运营数据分析。FR会将用户的访问数据存储至logdb数据库当中，可以直接通过设计器链接数据库定制运营所需分析模板

我们需要关注logdb数据库中的两张表与一个字段

表：PUBLIC.FR_EXERECORD

该数据表是报表正确执行日志表，即如果报表执行成功，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

表：PUBLIC.FR_FSRECORD

该数据表是为了统计一段时间内，系统的使用情况，用于管理员查看在线用户数及用户系统使用情况，因此用户登录决策系统时，将登录信息保存入库，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

字段：BROWZER

该字段记录了客户端访问报表所用的浏览器版本以及移动端信息terminal：包含终端类型、app还是h5等信息。例如：“terminal”：{"OS"："app"，"type"："mobile"}

借助于以上内容，我们就可以定制出自己所需的数据分析报表，重新把控报表系统的运营情况，为后续的迭代提供指引

3、主动推送与推广

帆软为每一种报表使用方式与场景都提供了消息推送的服务，包括了：平台消息推送、微信/钉钉消息推送、APP推送、邮件推送等

排班软件统计报表

排班软件统计报表：班次明细统计前提条件:

1. 设置排班软件时间段

2. 设置排班软件班次

3. 员工自动排班

4. 设置排班软件考勤规则

5. 员工在排班日期内没有考勤记录 步骤：

选择菜单项“查看/打印->统计报表“

2。 选择“班次明细统计”标签页

3. 选择人员，选择时间段，点击查询

排班软件期望结果：

1. 如果用户在签到时间内有记录并在迟到时间段内（如上班时间5分钟后）才有签到记录，则显示迟到状态

2. 如果用户最后签退时间在签退时间段内并在早退时间段（如下班前5分钟）内有最后的签退记录，则应显示早退状态

3. 如用户在正常排班日期内没有考勤记录则显示矿工状态

4. 如用户在排班时间段内有请假，则有相应的公出/请假类型状态（例外列）

随着智能化、信息化、智慧型产业不断的发展，智能化设备在各行业的广泛应用，作为基础支撑的用电管理也越加重要。企业由原先的人工粗放型管理向精细科技型管理转变。

很多企业在日常管理中，会遇到人工抄表计算费时费力的问题。配用电监测与管理系统提供统计报表功能，帮助企业解决抄表难、管理难的问题。

通过新联电能云配用电监测与管理系统中的统计报表模块可查看12张统计报表，更加方便适用，实现自动抄表并汇总，减少大量的人力浪费。企业用电管理人员可通过PC端及app随时随地查看用电报表，提高工作效率！

可查询并导出所有监测点某个月每一天任意时刻的电量情况；可根据配置的用电结构/自定义单元导出报表可配置带有计算关系（加、减）的自定义单元报表 ；按照不同的抄表时间段来汇总每日的电量数据查询各个测量点任何时间段总电量累计值；可根据需求定制任意报表（自定义报表），定制企业内部所需的管理考核报表。

选取几张关注度较高的报表进行示例

企业使用报表功能案例

某公司各分厂每月都需核算电力耗用情况，原先是人工抄表计算，2017年补齐监测点后先试行双重（即平台报表和人工抄表）统计对比，然后逐步免除人工抄表，提高工作效率和降低人力浪费。

同时，该公司内有一条自动化生产线，历经组建、调试和试产后已进入正常生产状态，此条生产线同时增设监测点，利用抄报表功能对自动化生产线的耗用情况统计，可以随时提供可靠的数据支撑。

使用新联电能云配用电监测与管理系统，即可免费使用统计报表功能，除此之外，配用电监测与管理系统还可为企业提供多项用电管理功能，帮助企业实现精细化、自动化管理。在保证安全用电的基础上企业可根据经济运行、能效管理的要求设置管理目标，通过系统实现企业用电管理的高效运行。

新联能源综合服务云平台足于：数据第一的理念，致力为广大用户提供一站式电能管理服务。