投机大拿建议，如果投资者手中有额外的现金，并且认为市场会发生牛熊切换，不会一直在3000点，那就不需要犹豫。即使在短期内以较高价格买入，最终也能获得收益。
在数字时代，用户行为的每一次跳动都是企业关注的焦点。用户活跃、留存、流失——这三个指标如同企业的脉搏，跳动着市场的真实节奏。然而，它们之间的纷繁交织，常常让分析师们陷入迷雾。本文，我们将揭开这三大用户行为指标的神秘面纱，探索它们背后的逻辑与真相。从活跃的定义到留存的周期，再到流失的判定，每一步都是对用户心灵的深度解读。
很多同学都抱怨：用户留存、用户活跃、用户流失三大问题很难搞。
一来，这三个问题看似相同，可又不全一样，不太清楚到底是啥。
二来，这三个问题常常相互牵扯，相互影响，讲着讲着就晕了。
三来，这三个问题都很难给分析建议，往往把数值算出来，就不知道说啥了。
每次做分析，不是说：“要搞高！要搞低！”，就是战战兢兢地写上：具体情况得同业务沟通/得去问用户，给不出啥建设性意见。今天我们先正本清源，搞清楚这仨是啥。
一、三个各自是啥意思
用户留存，用户活跃，用户流失，三者其实是用户活跃行为的三种不同统计方式。
用户活跃：首先给出“活跃”行为定义，如登录一次、访问时长超过10分钟、消费1次等等，之后用户每次做出活跃行为，即记录为：活跃一次（如下图）。
用户留存：用户从指定时间开始，经历一段时间以后仍然有活跃行为，则记为1次留存。最常见的是新用户留存（如下图）。
用户流失：人为定义一个时间点为流失节点，比如用户12个月未登录之类。达到节点的，即为流失用户。注意和用户活跃、用户留存不同，用户流失不是个客观事实，而是个主观认定。理论上只要企业不主动销户，你可以认为用户永远没有流失。当然我们知道这是自欺欺人，所以一般会给定一个具体的流失标准。
二、三者的联系和区别
反应快的同学已经注意到，这三者之间有明显联系。
用户活跃与用户留存间关系如下图：
用户留存与用户流失间关系如下图：
因此，如果活跃标准是登录，流失标准是三个月未登录：
1、小明2月1日注册，计入当月活跃用户
2、小明3月、4月、5月未登录，计入不活跃用户、非留存用户
3、小明6月份仍未登录，计入不活跃用户、非留存用户、流失用户
既然三个指标都是指向活跃行为，为啥还要区分成三个呢？因为这三个指标，其实代表了业务能行动的三个方向：
1、用户活跃，是可以即时统计的指标。因此短期内行动会马上反应在它身上。正向行动，比如大促销，做推广能立马见到反馈；负向行动，比如服务器宕机能马上看到影响。
2、用户留存，需要观察较长时间。因此能更多地反映系统性、结构性问题。比如产品体验不好，竞争力不足，运营不到位等等。
3、用户流失，则是挽救用户的底线。用户越久不来，唤回的成本越高，甚至用户早就忘了还有这么个产品。设置流失指标，可以更好地提醒：有多少用户触及底线，要注意！
做业务，讲究长短棍结合。用户活跃，用户留存，用户流失三个指标指向的，就是业务的短期举措、中期举措、长期举措。因此需要分开统计和分析。
实际上，当用户群体活跃度下降的时候，这三个指标经常一起异动，导致分析很难进行。然而，导致分析难做的，可不止是数字计算上的问题。下边这些才是真正的麻烦。
三、为啥分析很难做
难做的根源，是：如果用户登陆的话，我们很清楚他登录以后干了什么，但是用户未登录的话，我们不清楚他为什么不登录。未登陆的理由，只能去猜。这就是这三大问题难缠的核心之处。如果领导问我们：“今天登录用户访问了哪些页面？”估计各个对答如流。但是如果领导反问：n 不活跃的原因是什么？n 留存率低的原因又是什么？n 流失率上升的原因又是什么？
估计很多人都一脸黑线。如果后边再加一句：“说具体原因！不要光扯数字！”估计很多人就直接崩溃了。满脑子想的都是：“我找产品经理问问”，“我找几个用户聊聊”，小手估计都已经开始往电话那摸了……
然而这只是第一重麻烦，第二重麻烦更难搞。就是除了微信这种超级应用以外，没有啥应用是必须用户每天打开的。n 有些应用就是窗口期很明显，比如租房、旅游；n 有些应用就是天生不活跃，比如互联网金融产品；n 有些应用爱的爱死，不爱的转头就丢，比如游戏、短视频、社交产品。
所以就会衍生出来一个概念：自然生命周期。
n 用户自然状态就是寒暑假才登陆
n 用户自然状态然就是使用XX天以后流失
n 用户自然状态就是每个季度才登录1、2次
难就难在“自然”这俩字上。你会发现这个“自然生命周期”就像空气一样，大家都知道它会存在，但是就是看不见摸不着。谁规定自然周期就是这么多？有什么理由你确定这用户属于自然流失，而不是产品做得不好？看似这个数值存在，可真要具体到某个用户头上，似乎又都不存在。
于是和自然增长率一样，所谓的自然生命周期，很容易沦为运营们甩锅的主战场。活跃率高了、留存率高了是我做出来的。活跃率低了、留存率低了是自然原因，我不做就更低。
这种论调会直接导致老板的不满，也导致对数据分析的要求更高——大家都希望数据分析师能清楚地说：张梓涵是自然原因流失的，他对我们的产品非常满意，就是自然而然不用了，没有其他理由。嗯嗯，是不是很想往张梓涵查数据线直接读取脑电波了……
然而这只是第二重麻烦，第三重麻烦更难搞。就是大家都本能的，以为只要搞清楚了用户不活跃、留存低、流失的原因，就能把用户拽回来。这是非常徒劳和愚蠢的想法，就像分手的时候，男生拽着女生的手苦苦的问“你为什么要离开我，为什么，为什么，这是为什么，你给我个理由”
但凡看过两集言情剧，都知道这么干毫无意义。但是事情轮到自己头上，却又总是忍不住去问“为什么，为什么，这是为什么！”唯一的区别，是这次是老板问的。你不能像言情剧里那样，找个宵夜摊来上几支啤酒一把烤串，把他灌醉了事。
以上三重问题，使得算用户活跃率，用户留存率，用户流失率三个数值很容易，但是想要分析清楚背后的原因，找到针对性的对策，就非常地困难。特别是在用户活跃率下降，用户留存率下降，用户流失率上升的时候，业绩压力会让各个部门相互甩锅、胡搅蛮缠的动力急剧上升。
这时候做数据的同学想要全身而退股票交易网上平台，就得牢记“战场上，真理第一个阵亡”的原则，认真分析具体问题中的利害得失，找到解决办法。