对于营运而言，需要掌控使用者犯罪行为来制订相同的营运思路。而使用者犯罪行为是透过统计数据发掘得出结论的，那么，具体文本的统计数据发掘是甚么样统计数据，相同的统计数据又有甚么差别？第一集该文中，本栏对使用者存留和使用者犯罪行为两个分项展开剖析预测，对有关统计数据展开了归纳，与我们撷取。

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使用者营运过程中的统计数据发掘分项

一般来说，对i营运有关人员的核心理念各项任务归纳为三点：网络流量的导入和网络流量的倚靠。

而依照具体文本的具体文本的组织工作能分割为使用者营运，文本营运及公益活动营运。但其核心理念都是透过商品为你的使用者池传达商业价值。

商品营运基本上组织工作

相同营运组织工作的亲密关系

依照相同的期，营运有关人员要做的组织工作也各不相同。比如说晚期的使用者，营运有关人员的组织工作主要是集中于怎样拉新使用者，并为其造成稳步的商业价值，使其耶尔圣。

而成形的商品则集中于怎样有效率的推动使用者的热度和存留率，由此辨认出有商业价值的使用者，抑制该些使用者为商品增添商业价值，造成投资收益，使得商品有产品质量的存活下来。

如果把使用者营运展开回收，能分成两个期：找寻种籽使用者——>发掘核心理念使用者——>招揽更多使用者——>同时实现使用者自营运——>发掘使用者商业价值（包括消费需求电视广告等各种增加收入犯罪行为）

使用者营运期各项任务

每个期的组织工作独立但又层层递进，影响整体效果，所以组织工作时对于单独的一项各项任务或者营运模块，应该将其展开量化为相同的统计数据分项，来判定组织工作成效。

一、使用者存留

使用者存留需要考虑的是使用者兴趣的热度衰减程度。

存留的使用者无非存在两种情况：一种是无意中使用该商品，辨认出满足了自己的需求，耶尔圣不断使用。另一种是使用者对商品兴趣度递减，逐渐降低使用频次，逐渐远离直至完全消失。

常用的存留分项是次日存留，3日存留，7日存留，15日存留和30日存留。

无论多好的商品都有存留和流失。新老交替无法避免，使用者存留一直随着新增使用者和流失使用者而出于动态平衡：

UR=（SNU/NU）*100%

UR：使用者存留率，SNU第N天依然使用的使用者，NU新增使用者。

这两个统计数据每一个内部的含义都相同。

使用者粘性；透过AB测试添加新手引导设计判断商品的易用性；透过新使用者路径埋点预测使用者流失原因。

况，判断使用者忠诚度。

针对相同时间点的使用者存留率，颗粒度较细的统计数据统计更容易预测出使用者存留的规律，并针对实际情况制订相应的营运思路。

某APP存留情况统计数据

二、使用者犯罪行为分项

过使用者犯罪行为预测能判断使用者对商品的喜好以及期望。

使用者犯罪行为统计数据发掘

基于使用者犯罪行为的三大类，在每个大类上再添加相同的犯罪行为指标。能进一步发掘统计数据商业价值，添加统计数据标准，使得团队目标提升更加具有针对性，有利于使用者效率提升，

1. 黏性分项

统计数据显示使用者平均每天按压，滑动，点击手机的次数为2617次，普通使用者手机屏幕亮起时间为2.42小时，重度使用者为3.75小时。

随着智能手机的普及，网络流量红利的消失，所有网络流量增长都停滞了，战场从抢夺网络流量转为抢夺使用者时间。

打开次数：而使用者犯罪行为分项中打开次数是第一重要分项，因为只有让使用者打开才有无限的可能；访问次数：使用者单位时间内的访问次数，是使用者粘性的核心理念分项。加上时间，年龄，地域，收入，性别等维度，能有效率的针对相同层级使用者制订相应商品思路；间隔时间：间隔时间是使用者距离上一次访问间隔的时间。掌握该统计数据可对使用者展开热度分割，有利于营运制订营运思路展开使用者的激活。