新增數據是每個產品都繞不開的部分，也是衡量業務最基礎的指標。本文將從的三個方面來分析新增數據，促進業務增長。

產品上線前，都需要考慮“引流、截流、回流、裂變”。（線下門店主要為“拓留鎖升”，本文主要講互聯網產品）

• 所謂引流，就是怎么把用戶吸引過來；
• 所謂截流，就是怎么把用戶留下來；
• 所謂回流，就是怎么讓用戶二次續費或者多次消費；
• 所謂裂變，就是怎么讓客戶轉介紹。

在引流過程產生的“新增數據”，是每個產品或者線下門店（商家）都繞不開的，是開展各個業務線以及運營等工作的基礎。

即便在互聯網后半場，一些大平臺依然會用燒錢補貼等方式吸引用戶進來。

而新增數據是衡量引流（用戶獲取）效果的最基礎指標，分析新增數據，找到有效的推廣渠道以及發力點，實現精準推廣引流，從而驅動業務實現增長。

一、新增數據的定義

那么，首先來看一下新增的定義（以互聯網產品hr考勤APP為例）。

新增用戶：首次使用APP的注冊成功的用戶為新增用戶。

新增數據：根據運營的分析需求，可以分為日新增，周新增、月新增。新增數據又可分為自然流量和付費流量。

1. 自然流量，無推廣費用，通過自身產品亮點以及內容營銷等運營手段引來的。
2. 付費流量，有推廣費用，這部分用戶在通過渠道推廣、aso優化、百度競價等手段來的。

二、新增數據統計哪些數據

接下來，新增數據都統計哪些數據呢？

所有的新增用戶都離不開“渠道”，且用戶的獲取很接近線性思維。

如考勤hr軟件APP，用戶獲取渠道的行為路徑就是：用戶接觸→用戶認知→用戶興趣→用戶行動／下載→用戶激活→用戶注冊→創建企業客戶。

在統計新增用戶數據會看各獲取渠道路徑的曝光量、下載量、推廣費用、新增用戶轉化成本等等一系列數據。

而值得注意的是在《精益創業》書中提到過，曝光量、下載量都為“虛榮指標”。真正能衡量用戶價值的新增數據指標，為新增用戶次日、7日留存率、新增用戶的付費用戶數量。

新增用戶數據統計時：

1. 統計曝光量、新增下載量、激活量來評估渠道的引流效果；
2. 統計新增注冊用戶、企業創建、1次訪問用戶來評估渠道轉化用戶的質量；
3. 最重要的是加入了“活躍度”“企業拉人率”的統計指標，通過統計活躍用戶占比，評估有效用戶數量，進一步評估轉化成本。

注：統計渠道維度僅供參考，還有日、周、月等時間維度未展示。

埋點好用戶的不同來源渠道數據后，其中有幾個維度的數據需要特別說明：

• 下載激活率：激活量/新增下載量；注冊轉化率：注冊量/激活量；
• 1次訪問用戶：是指下載后僅打開過1次，當天甚至未來7天內都沒有產生訪問行為的用戶；
• 活躍度：活躍度數據是指評估用戶產生價值的用戶，產品不同對活躍的定義也有所不同。如短視頻類產品可以定義為瀏覽視頻時長大于1分鐘的用戶，電商類產品可以定義為瀏覽商品詳情頁大于3次的用戶，有的產品打開即為活躍用戶，具體衡量維度需要考慮產品業務線核心指標（北極星指標）以及產品屬性。

以tob產品hr考勤APP為例，會關注新增企業創建數、會員成功轉化率2個關鍵指標，來評估用戶質量。

三、分析新增數據

現在，我們來梳理一下如何分析新增數據，挖掘業務增長的發力點？

1. 了解產品業務線的整體新增數據增長趨勢情況

通過新增數據整體趨勢情況，分析出趨勢高低的原因以及是否為周期性增長，找到在哪些時間節點加大或者減少投放費用和優化運營策略等。

如下圖，可看出企業創建數周末影響較大，周末都為較低點，具有周期性，可在周末時段減少投放費用，節約無效成本，但也可加大推廣及活動力度，使增長趨勢平穩，但要綜合考慮產品屬性和用戶屬性。（tob考勤類APP用戶決策人都在工作日工作，而toc短視頻類APP用戶都集中在周末或者業余時間）

還可以看出企業創建數在9月28、29日出現異常，可能是由于運營策略以及推廣的優化出現增長。

注：為九月份新增數據趨勢圖，已做數據脫敏處理。

2. 區分新增數據的來源渠道占比，實現精細化運營

新增數據的主要渠道來源有應用市場（主流的有vivo、華為等）、蘋果aso、SEO、360搜索、內容營銷（知乎、微信公眾號等）、活動等，分析出獲取用戶較大的渠道，做渠道精細化運營。

如下圖，可看出華為應用市場占比較大，而vivo占比較小，由此可見華為獲客能力較強，還可持續通過擴充調整渠道關鍵詞，優化渠道獲客能力，并做好標簽，實現精細化運營。（優化渠道就是渠道推廣人員處理，這里不做詳細描述）

注：為某時間段的渠道來源占比，已做數據脫敏處理。

3. 通過獲取新增用戶質量衡量推廣成本，調整渠道策略

通過各種付費投放方式所帶來的用戶到底產生了什么價值，這是運營推廣人員必然要關心的指標。

根據上述表格數據統計，可衡量下載成本，更衡量產生關鍵價值的用戶來源渠道及高質量用戶成本，通過質量分析調整渠道投放策略。

4. 通過新增用戶質量調整營銷推廣活動，提升轉化率

根據上述表格除了用于常規渠道的轉化數據統計，還適用于營銷推廣活動的用戶轉化情況，通過關注不同活動形式、主題轉化用戶的后續行為。

如通過優惠券活動轉化的用戶后續活躍是否有提升，以此找出營銷推廣等活動的策劃規律。

5. 找出自然流量的影響因素，提升產品自身的自然流量

除了付費渠道外，各應用市場、官網的自然流量不穩定，通過上述表格維度，可建立每日的新增用戶統計情況，連續多日統計后，針對自然流量趨勢的低點做營銷推廣活動。

例如周末下載量低，可增加付費投放預算，設立特惠日等引流等運營手段 。(但要綜合考慮產品屬性和用戶屬性)

四、總結

總之，常規意義上的新增數據統計出各渠道曝光、下載量，對渠道效果有一個淺層的認知。

而通過表格以及可視化建立新增用戶數據的分析維度，以用戶行為為中心，關注新增用戶數據增長趨勢以及后續轉化行為，不斷地優化引流策略，區分不同維度的新增數據渠道來源標簽，實現精細化運營，衡量新增轉化用戶的質量，及時地調整渠道投放預算，更關注新增用戶的后續價值，找到業務增長的發力點。

作者：木兮，數據運營小白；公眾號：木木自由