用户分类1.用户指标
访问用户数UV
按天或者月统计
新用户数NU
活跃用户数AU
按周期统计，DailyAU、MonthlyAU、WAU等
活跃用户定义取决于具体公司与业务
流失用户数
一段时间内未访问或登录的用户，流失时间的定义结合网站业务情况
回访用户数
指已经流失的用户，又重新回来访问网站
除非说执行过挽留流失用户的手段，正常情况下回访用户的比例都在5%一下，否则就是对用户流失的定义不够准确
2.新老用户
老用户是网站生存的基础，新用户是网站发展的动力
3.活跃用户与流失用户
活跃用户：在访问网站中会完成关键动作或者参与度满足一定条件的用户
活跃用户分析反映当前真实运营状况
流失用户：持续一段时间未访问或未登录网站的原有用户
统计流失用户的滞后性（与流失周期相关）
所以流失用户的分析更多的集中在回溯和总结性的评价
用户行为分析1.行为指标
黏性stickness：持续的状态，访问频率、访问间隔时间
活跃activity：每次的访问过程，平均停留时间、平均访问页面数
产出outcomes：创造的直接价值输出，订单数、客单价
2.RFM分析
R-renceny，最近一次消费；F-frequenct，消费频率；M-monetary，消费金额
三个维度将用户分为8个象限，对每类用户单独分析
3.基于用户行为指标的用户分布
客单价用户分布-直方图
访问间隔天数-趋势线
消费次数用户分布-帕累托
平均访问时长&页面数用户分布-散点图
4.基于用户细分的用户行为分析
流失用户和留存用户细分比较
新老用户细分比较
首次二次购买用户细分比较
用户忠诚度和价值分析
给予每个用户行为的综合性分析和评定
忠诚度指标
重复购买意向Repurchase Intention
交叉购买意向Cross-buying Intention：购买未购买过的产品类型或扩展服务意愿
客户推荐意向Customer Reference Intention
价格忍耐力Price Tolerence
适用于大多数网站的量化指标
用户访问频率
用户访问间隔时间
平均停留时长
平均浏览页面数
基于用户行为综合评分
AHP（层次分析法，Analytic Hierarchy Process），根据对一定客观现实的主观判断将每个层次元素两两比较的重要性进行定量描述，确定各因素权重
用户生命周期价值
用户的生命周期价值
用户生命周期Life Cycle：用户在网站中持续创造价值的整个过程
生命周期价值Lifetime Value：用户创造的价值总和
用户生命周期价值曲线LVCurve，回访用户会开始新的LC
考察期
形成期
稳定期
退化期：并非四个阶段都会出现，随时可能步入退化期
