一、厦门抖音现在日活用户数据在哪里查

打开抖音，在我的选项下点击三横线处。在弹出的菜单栏，点击创作者服务中心。进入服务中心界面，点击数据中心。

日活是指日活跃用户数。6亿日活就是在某一天，有6亿个抖音用户打开抖音。不是每天6亿，而是在某一天达到过6亿。这个是可以通过某些手段达到的，比如抖音好物节。通过某一个时段的活动宣传让更多用户在那个时段同时使用抖音，从而去突破日活跃用户数。

二、日活比预估多十倍什么意思

每天使用产品或网站的用户数量比预估数量多十倍。日活意思是日活跃用户数量，常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。预估则是收集与服务对象有关资料，判断服务对象问题，并为服务对象的问题提出解决建议的过程。

三、数据之于平台本身，日活有多重要？

互联网造就了各种平台，论坛、电商购物平台，交易数据、用户数据，现如今数据已经作为平台的重要指标，是绩效考核、融资数据的基本之一，互联网平台如果没有亮眼的数据如何吸引用户眼球，如何赢得投资者信赖?

特别是今年崛起的自媒体平台，平台在积攒用户的同时还需要针对数据来进行平台的调整和规划。因为数据对于平台来说就是生命。数据在平台的应用上已经起着越来越重要的作用，扮演的角色也由过去的鸡肋到现在的“鸡脖子”。

首先说一说淘宝、京东这些电商平台。起初在这些平台入驻的大咖都已经赚取了多桶百万金，迎娶白富美，登上人生的巅峰。每一个平台都针对商家和用户做了严格的等级制度，商家的订单交易数、产品销量、评价数等，用户的购买数、购买金额相对应的集分宝、评价数等，这些不仅是电商平台的重要数据，更是平台的价值所在。如果一个平台吸引了亿万用户，而活跃用户作为平台的商品活跃购买者，活跃用户越多，平台的交易额越稳定，平台的价值就越高。相反，活跃用户越少，平台价值越低。

在互联网发展的现阶段，平台数据已经成为各大企业最重视的企业指标，通过对数据的分析企业会获取有用的价值信息，例如如何通过爬楼率来确定楼层的业态设置是否合理，如何通过进店率来查看该店铺的热度等，商业中心根据这些基础数据进行运营分析，及时调整业态搭配，为运营提供决策支撑。在今天的互联网上，每60秒会产生10万个微博信息、400万次搜索、Facebook上会产生50万次新内容。而对于一些稍大的互联网公司，他们都会与第三方数据机构合作采集一些行为数据，比如页面的点击量，阅读量，评论量等，但是这些行为数据与商业数据有什么关系呢，绝大多数公司甚至包括凡客诚品这样著名的电子商务公司，都不知道如何利用成千上万的零散数据。这些互联网公司根据基础数据进行分析就会得出有价值的信息，这就是数据分析的作用。

对于今日头条、一点资讯等自媒体平台来说，用户数据就更重要了。日活用户就是单日的活跃用户数量，这里数据主要体现一个平台用户的活跃度，活跃度越高的平台在用户质量上更有优势。特别是对于媒体平台，作为为用户提供内容服务的平台，用户的数量、活跃度直接决定这个平台是否有必要存在下去，而活跃度高的媒体平台相对来说的优势是有更多的用户愿意使用该平台。这些数据一方面可以作为融资的数据，另一方面对于广告商来说，活跃度高的平台也是他们的首选。

资讯平台对于用户的资讯推荐大都是基于用户的兴趣来推荐的。一个用户在使用平台的过程中对那些数据进行过针对性的阅读，后台的机器人会根据用户的阅读痕迹来判断该用户的属性标签，对于不同的标签用户平台会推荐不同的阅读内容。而对于平台作者来说，每一篇文章的阅读量、评论量、收藏量的高低直接影响平台的推荐数据，推荐越多其他数据才有可能越多，写手的文章曝光量才会越多。笔者看来，今日头条日工的广告收入和微信公众号提供的流量主有异曲同工之处，都是通过广告的曝光量来决定写手们的收益，因此用户之争已经成为平台之间最本质的竞争。

笔者曾经在一家APP平台就职，该平台的O2O系统打通了APP、BI数据、商家交易数据等多个平台，有的使用者不愿意接入客户系统，有商户还要把数据系统方本地管理。这种现象现在更凸显了出来，第三方机构与与企业之间的数据归属一直是一个争论点。在互联网监管机制不完善的今天，企业谨慎一些没什么不对，而对于第三方数据机构来说，数据也是他们进行后续发展的重要指标。如何解决好第三方数据商与企业之间的数据之争，是行业发展需要重视的，也是未来从事数据分析平台要考虑的问题。

或许对于企业来说，日活数据是其经营的重要数据，但是对于第三方数据平台机构来说他们更关注的是行业数据，总量才是更重要。多家平台的数据本来就没有统一，那么又何必为了一家之言的日活数据而同室操戈呢?

四、运营常用的11个基础概念

1、用户

运营常说的用户 / 用户量，大都是在说，注册了用户 ID 的个体，而不同公司对于注册用户 ID 的限制不同，如同一手机号只能注册一个，同一身份证只能注册一个，这样的用户 ID 更接近现实中的每一个人。而在 游客 （未注册 / 登录用户）占比较大的 APP 中，常常会将每个设备视为一个用户。两种方法各有优劣，以用户 ID 为标准的统计方式，能够方便跟踪到用户切换设备的行为，但也需要注意游客用户的情况。而以设备为标准的统计方式，则需要注意保证设备的唯一识别性，否则可能导致用户数量上的虚高；同时对于有多个设备的用户，还是需要结合用户身份信息，关联分析。

2、新增用户 / 老用户

运营在做用户分析时，会把当天新增的用户视为新用户，新增之后的第二天即视为老用户，在某些场景下，可能需要注意这样的新老用户定义会有所不足。 试想一下，一个新增用户第一天没有尝试任何功能就离开了，当他第三天再次被激活进入产品时，他应该算老用户吗？这种情况下，可能采取针对新用户的运营策略会更有效。如果这类型的用户占比较大，则会很影响老用户的数据表现，需要更精细化地拆分运营和分析。比如，是否可采用活跃天数作为新老用户策略的区分指标？抑或者是否使用过核心功能？这个就需要结合具体业务具体分析了。

3、日活：DAU（Dialy Active User） / 月活：MAU（Monthly Active User）

运营常说的日活、月活，是在上述用户定义的基础上，更进一步细化为活跃用户数。日活表示的是每个自然日活跃的去重用户数量，月活表示的是每个自然月活跃的去重用户数量，去重意味着每个用户，无论活跃多少次，都只会计为一个日活 / 月活用户。日活 / 月活也需要注意两个点：第一，活跃的定义，大部分可能会定义为打开 APP，倘若这样的活跃用户很多并没有使用产品功能，那就需要在进一步往下细分为，使用了产品某项功能的用户数量，也称之为功能日活 / 月活，这样更能代表真正的有效活跃用户；第二，活跃的时间维度，对于现在越来越多的国际化产品，需要考虑不同国家 / 时区，时间维度是不一样的，需要拆分来看，这样对于一些周期性的数据变化才会更加直观，比如不同国家周期性节假日的活跃用户数波动。

4、留存

留存的意思是用户使用产品 1-N 个自然天之后，再次使用产品的用户比例，留存下来的用户就叫留存用户。注意，一定是使用过产品的用户，才能计算其后续留存。运营经常关注的留存有日留存（第 1 / 3 / 7 / 30 天留存，注册当天视为第 0 天）、周留存（自然周活跃用户，在次周的留存）、月留存（自然月活跃用户，在次月的留存），计算方式都是，下一时间周期仍活跃的用户数 / 当前时间周期活跃用户数。例如，1 月份月活 100，这 100 个用户在 2 月份有 30 个使用过产品，那 1 月份的月留存就是 30 / 100 = 30%。

5、渗透率 / 转化率 / 跳出率

渗透率 / 转化率 = 某个步骤 or 某个功能的使用用户数 / 上一步的用户数，跳出率则是渗透率 / 转化率的反向指标（1 - 渗透率 / 转化率），可以用来判断某个流程步骤、某个功能是否合理，是否吸引用户，在做活动流程、功能使用分析时，常常用到。例如，在电商 APP 常规购买路径上，从商品列表-商品详情-购物车-下单这个路径上，可以通过每个步骤的渗透率 / 转化率 / 跳出率，判断整个路径是否通畅，是否某个步骤存在卡点问题。

6、营收 / 流水 / GMV

三者的概念其实都是指商品成交的总金额，电商 GMV 还会包含购物车的商品金额。无论哪个概念，相关运营人员最核心的是要清楚，公司真正收到多少钱，这些收入的构成是怎么样的，成本是多少，这样才能根据实际情况去提高最终的利润。

7、付费用户数

提到付费用户数时，有时候数据统计会犯一个错误，把购买过商品作为付费的判断标准，这样在某些场景下可能会有误差，比如系统赠送的货币 / 服务，这样不能算做真正的付费用户。注意，一定是真正花过钱的用户，才能算作付费用户，而不是通过其他非付费渠道获得的产品货币。

8、付费率

付费率 = 付费用户数量 / 全部用户数量，再加上时间维度，可分为日付费率、月付费率。结合付费功能，也可计算某个付费功能的付费率，同时也是该付费功能的渗透率。付费率代表了整体用户的消费意愿，很大程度上会收到价格因素的影响。

9、ARPU（Average Revenue Per User） / ARPPU（Average Revenue Per Paying User）

ARPU 指的所有用户人均付费金额，等于付费总额 / 整体用户数量，而 ARPPU 指的是付费用户人均付费金额，等于付费总额 / 付费用户数量。根据他们的定义，不难发现 ARPU = ARPPU * 付费率。

ARPPU很大程度上代表了付费用户的付费能力。

10、ROI：投入产出比

ROI 一般用在获客成本计算上，单个用户的 ROI = 一段时间内平均单个用户的付费金额 / 平均获取单个用户的金额，当 ROI = 1时，达到了盈亏平衡，意味着可以持续投入去获客。 当然，一般 ROI 要达到 1，可能需要 N 天，这个代表着 N 天能够回收获客成本。 ROI 是判断获客投入的重要指标。

11、LTV：Lifetime Value，用户生命周期价值

LTV表示的是每个用户生命周期内的总收益，计算方式首先通过现有留存数据做散点图，然后按下图操作可得出拟合函数，根据拟合函数就能推导出每一天的留存，加上每一天的留存就可以得出一段时间内活跃的总用户数，再乘以月付费率和 月 ARPPU 值，就能得出这段时间内的 LTV。

例如，上图中单用户 20 天的 LTV = 0 到 20 的留存之和 乘以 付费率和 ARPPU，最终就能计算出这 20 天的单用户 LTV，这个也可以用以计算获客成本回收周期。以星巴克咖啡为例，上述概念你掌握的多少呢？还有什么运营概念没有提到，也欢迎在评论区留言~