为什么日活/月活能衡量用户粘性？

一时失言乱红尘 2023-10-10 21:44 24阅读 0赞

![4d6af57e6e3e465c868c11b87b9adfe0.png][]

是在一篇段永平的访谈文章中看到这个指标，日活/月活，用于衡量社交产品的用户粘性，比率越大粘性越好，比率大于0.5的产品是世界水准。

起初对这个指标一扫而过，有一点定性的判断，但刨根问底的劲头出来了谁也拦不住，究竟为什么能衡量产品的用户粘性？于是用高中数学取极值的方法，对这个指标分析了一下，和大家分享。

## **指标澄清** ##

首先澄清一下这个指标的分子和分母。

日活指的是一天内使用产品的独立用户数。活跃点可根据产品定位自定义，且和活跃次数无关，也就是说1个人1天使用产品100次，只计算为1个日活，100个人，1天只使用产品1次，也计算为100个日活。而日活/月活指标中的分子，指的是月活统计周期内的平均日活。假设月活统计周期为30天，每天日活分别为(d1、d2、d3……d28、d29、d30)，则平均日活为(d1+d2+d3……d28+d29+d30)/30。

月活指的是1个月内使用产品的独立用户数，其实就是将日活的统计周期扩大为1个月。

## **指标分析** ##

现在我们通过取极值的方法，对日活/月活进行分析。

月活统计周期为30天，在这30天中，平均日活为D=(d1+d2+d3……d28+d29+d30)/30，月活=M。

> 极值1：全部用户每天都来  
> D=(M+M+M……M+M+M)/30=30M/30=M，日活/月活=1  
> 极值2：一半用户单数天来，一半用户双数天来  
> D=(1/2M+1/2M+1/2M……1/2M+1/2M+1/2M)/30=15M/30=1/2M，日活/月活=1/2  
> 极值3：全部用户只来1天，为方便统计，假设都在第1天来  
> D=(M+0+0……0+0+0)/30=M/30，日活/月活=1/30

我们可以看到，在统计周期内，用户使用产品的频率越小，日活/月活就越小，由此可证明日活/月活和用户使用产品的频率(以日为单位)正相关，日活/月活确实能衡量用户粘性。

## **几个注意点** ##

日活/月活在理论上的区间为\[1/30，1\]，但在现实世界中，没有产品能达到1，据说微信的最高值是0.85。2018年8月抖音傲娇地宣布，日活突破1.5亿，月活突破3亿，算一算，日活/月活达到0.5。这样看来，日活/月活>0.5的产品是世界水准，这个说法好像也并不夸张。

举一反三，日活/月活代表用户粘性，月活/日活代表什么？代表的是月统计周期内的活跃周期，可以简单理解为用户平均在几天内至少活跃一次。还是拿极值来证明。用户每天都来，月活/日活=1；用户隔一天来一次(2天活跃一次)，月活/日活=2；用户30天才活跃一次，月活/日活=30。

日活/月活，不同类型产品间的差异较大。社交类产品，用户可能每天都会使用，日活/月活接近于1；公积金社保查询等民生类的产品，用户可能1个月才使用1次，日活/月活接近于1/30，但这并不能说明此类产品对用户没有粘性。不同类型的产品间比较日活/月活没有意义，而在同类产品间，由于日活月活都是可以从公开市场上拿到的数据，日活/月活可以作为比较粘性高低的一个关键指标。

日活/月活，也受到产品所处发展阶段的影响。产品上线初期，日活用户数中新增用户占比较大，留存不稳定，导致日活较小，月活较大，日活/月活较小；产品发展阶段，各项功能逐渐完善，留存趋于稳定，日活/月活会逐渐上升。产品成熟阶段，日活用户数中老用户比例逐渐上升趋于稳定，日活/月活也会达到一个稳定状态，此时日活/月活最能代表产品的用户粘性。

产品经理们，你们手上的产品日活/月活是多少呢，如果达到了世界水准，记得向老板提要求年终奖double ：)

[4d6af57e6e3e465c868c11b87b9adfe0.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/4d6af57e6e3e465c868c11b87b9adfe0.png