编导言：常用“每日活跃用户量”（DAU)或者“每月活跃用户量”（MAU）来作为衡量 用户活跃度 的指标。可是，在统计活跃量时，不同用户的活跃程度是不一样的。如何区别出不同的活跃程度？这个全新的AIC框架能够帮到你。
简介
当访客成为用户，从活跃到流失，会经历一个用户生命周期(Custom Journey)，当然不是所有的用户都会经历完整的用户生命周期，在任意一个环节用户都可能离我们而去。我们在做产品和用户运营的时候有个共同点就是希望用户尽可能的参与到产品中 来，也希望用户尽可能多次回访。
无论你的产品是什么类型，都有一组典型的用户生命 周期，你可以围绕生命周期来搭建运营的指标体系。用户生命周期主要包括接触、转化、 活跃、参与和留存等 5 个阶段。
从广泛而言，“参与度”指用户和产品接触/使用，通常与“留存度”一起出现，所以很有必要了解这两个的差别：
留存度衡量：用户是否在指定的时间内返回应用软件。
参与度衡量：用户使用应用软件时都在干什么。
在本文，我们设计了一个衡量和分析参与度的框架（简称AIC）。这个框架有助于监控应用程序的使用，以及为提高参与度而提供有用的信息。
不同的操作有不同的权重
想象一下有两位用户：周一，用户A打开Instagram，浏览自己的账号，点赞了两篇帖子，回复了一条评论，接着上传一张带标签的动态；用户B打开Instagram，随便刷刷动态就算了。
很明显，用户A在周一体现出更高的参与度。然而，根据以往的衡量标准，用户A和用户B都被视为留存，并且都是活跃和参与度高的。
有的公司想将参与度和留存度结合起来作为关键指标，例如每月SoundCloud的活跃用户或者Pinterest的每周活跃用户，甚至想把这些衡量标准用于北极星指标。
很多指标（如每日活跃用户、每月活跃用户等）都会把参与度简化至二进制，二进制即在指定时间内把用户分为活跃，或非活跃，但理解从高价值的操作到低价值的操作中，“参与度是至始至终的”这个概念非常重要。用户可以在短时间内感受这一阶段，或者在几天内，几个月内甚至几年内，一直保持低参与度的状态，却不会放弃该应用程序。
参与度可以看成一个分层金字塔，不同行为在不同层次：
上图的金字塔有3层，包含着不同价值的参与度。金字塔的顶层是“核心操作”，表示用户在应用程序里干什么都可以，比如在电子商务中，用户可以在其中进行采购；在社交软件，用户可以随心所欲发帖子；在待办软件中，用户可以自行设置待办事项。
通过将关键用户的操作划分到金字塔中的某一层，我们可以通过AIC框架去分析用户在个人或群组中的操作，此类分析对业务很有帮助。
“认可”层
“认可”是金字塔中的最底层。用户可能采取的行为被划分到“认可”行为，包括打开应用软件、打开正在使用的应用软件外的推送通知/邮件。这并不代表用户本身拥有强烈的意图想要打开它们，只能说明这些用户成功被广告或链接重新吸引到应用程序中。
“认可”层包括：
用户打开该应用软件
用户打开推送通知/邮件
“兴趣”层
“兴趣”涵盖大部分应用软件中的大多数用户。用户所采取的任何操作都被视为“兴趣操作”。兴趣操作指的是可以表明用户对应用软件的内容、功能或者对其他平台上的用户表达其兴趣或意图。
“兴趣”层包括：
经过思考的、用户发起的、有意图的操作，比如：点击动态/点击产品/点击
搜索查询、使用应用软件的关键功能。
“兴趣”层不包括：
自动生成不需要用户输入的操作、滚动、在选项之中切换、更改设置或其他“管理操作”、以及除故意访问内容的操作。
“转变”层
多数情况下，无论是对用户体验或对应用软件发布者，应该把指定用户的操作定为核心操作。转变层不需要出现购物等交易行为，但是应该和产品的最终成功有着紧密的联系。
转变行为给用户传输一定的价值，由此更好地定位应用软件。在某些应用程序中，大部分用户需要定期完成核心操作，比如在Instagram里发布一条帖子。而在一些如旅游预定的应用软件中，这种却很罕见，因为小用户团体可传递的价值不高。
“转变”层包括：
只属于“转变”层：购物、发布动态、锻炼身体（比如健身用的应用程序）、预约等等。
“转变”层不包括：除此以外的所有操作
AIC框架的实施：创造独一无二的框架
任何框架在概念化之前都是无意义的。任何涉及绩效考核或其他指标的框架都应该满足以下额外标准：
该框架所传递的价值要高于现有的框架
该方法容易在企业内讲解和实施。
在AIC框架中，这两个标准之间存在一些矛盾：我们至今的研究和分析表明，尽管比传统的标准更复杂，但可以提供有价值、可行的建议。AIC模型是我们在移动应用软件环境中试图以传统方法分层和分析活跃用户的参与度。我们让读者自行决定该框架是否足够有趣，以便投入额外的精力去跟踪分析每日活跃用户（DAU）、每月活跃用户（MAU）和单一事件数量等指标。
设定每层的关键操作
为了跟踪用户的参与度以及使用AIC框架，首先有必要考虑的是用户在应用程序中可以进行的关键操作，并将他们的操作划分到转变、兴趣或认可。
在分析中，每一个操作都能追踪到相应的事件。在传统的分析追踪设置中，会追踪很多事件，包括许多从AIC框架中排除的事件；如果你只考虑到用户可执行的关键意图驱动的操作，那么该设置就会更加简单。
因为用户只需要触发该层的一个事件，就会被算入到金字塔的该层，而其余的事件不会影响结果；这与在规定时间内（如每月）内被视为活跃用户的概念大致相似，这个概念不管该时间段内的使用频率。
拿一款名为Fishbrain的社交软件举个例子，其用户可以记录捕获量、上传照片或其他信息。记录捕获量被视为转变事件，因为平台上的其他互动与社交动态相关，比如点赞、评论等， 都是以捕获量的记录为基础的。
所以，对于Fishbrain来说，我们可以这样来定义AIC模型：
兴趣
点赞、评论、分享、搜索、点击链接、
认可
打开软件、打开消息推送/邮件
需要注意的是，在AIC框架中，全生命周期的短消息和通知推送都被视为参与度的最底层，即认可层。
如果这些消息传递活动没有带来真正的参与（兴趣或转变），这些消息可能相关度不高，结果可能会适得其反。因此，我们把信息互动视为低参与度，但仍然具有一定的价值。
摒弃分析中所有其他追踪事件
所有其他事件(其中可能包括许多服务器端事件、屏幕事件、与菜单相关或其他低参与度事件)都可以从分析中忽略，因为它们不代表重要的、基于意图的参与。
我们建议可以对划分为兴趣的事件进行高级分类。一个不失为好方法的就是只追踪以下行为：当用户点击商品、添加到购物车、积极浏览内容和类似经过思考的，能代表其真正意图的操作。
如果用户不需要将具体操作划分至事件，进行后续追踪，那该事件就不该划分至“兴趣”层。
下表详细列出了一些来自热门应用程序类别的例子，让我们了解哪些事件会在这些应用程序的兴趣层和转换层中出现(认可层对所有应用都是一样的)。
原文：
Introducing a New Framework for Mobile Engagement: Acknowledgment — Interest — Conversion (AIC)
0 thoughts on “创新工具 | 如何提高用户活跃度？AIC-APP用户活跃度分析模型”
AIC框架很不错，可以帮助产品团队了解用户行为和参与度，从而进一步优化产品。
这篇文章很实用，对于提升用户参与度有着很好的指导意义。