么高，每周或每月的频率就足够了。因此，应根据产品的特点以及用户的实际需求和使用习惯来估算出科学的理想频率。 ）分析长期留存用户的实际使用频率除了定性分析之外，还需要数据分析。运营人员需要深入挖掘产品现有的忠实用户，确定那些使用该产品半年以上的老用户的平均使用频率。该数据比较接近用户养成习惯后的稳态水平，可以作为确定理想频率的重要参考。但要注意排除极端用户的数据，他们虽然活跃度很高，但只能是少数特殊情况，并不具有普遍性。 ）理想频率一般要高于产品的自然使用周期频率，通过以上两种方法，我们可以得到理想频率的一个大概范围。这个频率率，因为习惯的形
成过程需要刻意的引导和激励。就像上面提到的英语学习
应用程序的例子一样，如果没有每 阿曼电话号码库 天学习的习惯，大多数人只能花三天钓鱼和两天上网。但如果APP每天推送一个小动作，久而久之，日常学习就会成为用户的自觉行为。当然，理想的频率不能设置得太高，否则会给用户带来负担并导致流失。 。根据理想频率寻找习惯用户 1）习惯用户：长期使用产品并达到理想的使用频率当我们确定了产品的理想使用频率后，我们需要在产品现有的用户群体中找到习惯的用户。习惯性用户需要满足两个条件：第一，他们有很长的产品使用历史，通常是——几个月以上，第二，统计期间的平均使用频率必须达到或超过我们设置的理想频率。虽然这群用户可能只占整体用户的一小部分，但他们对产品的依赖性和忠诚度很高，是用户运营的核心。 ）以他们为榜样，分析相似的行为模式 在识别出习惯性用户后，运营商应对这些用户对产品的使用行为进行彻底的分析。
他们通常在什么场景下使用该产品？每次使用需
多长时间？使用了哪些关键功能？通过数据分析 2022 年 MH Thamrin 大学学习的最新理由 和用户访谈，我们可以总结出习惯用户的典型行为模式。这些行为模式可以作为其他用户效仿的榜样。如果我们能够将更多普通用户的行为调整得更加贴近习惯用户，那么整体的用户粘性将会得到很大的提升。 。分析习惯用户的行为特征）习惯用户是否有不同类型？在详细分析用户习惯行为时，我们需要判断这些用户是否因职业、兴趣、生活环境等多种因素而自然地划分为多个类别。以英语学习PP为例，习惯性用户可以分为两类：专业人士和在校学生。如果不同类型的习惯性用户的行为模式差异很大，未来可能需要为他们设计不同的行为闭环路径。相反，如果习惯用户的行为模式相似，适应就会容易得多。 ）习惯性用户的类似高频周期性行为就是习惯性行为 接下来，我们需要找出习惯性用户中最常见、最频繁、最有规律的行为。例如，对于英语学习应用，用户
可以每天第一次打开PP来完成单词学
习任务。这说明学习单词已经成为用户的日常习惯。就移动阅 bw 列表 读应用而言，习惯性用户每晚睡前阅读小说的时间最长。这些高频、可追溯的行为为产品运营提供了良好的切入点，引导普通用户向习惯用户看齐。 ）在明确了习惯行为的关键路径、节点和行为使用场景后，运营团队需要梳理用户完成一项习惯性行为时经常走的关键路径，以及沿途的关键节点是什么。例如，y的典型用户路径可能是：启动PP→浏览视频源→点赞和评论→观看相关视频→分享→再次浏览源→结束。每个阶段都是优化的重点。同时，不同场景下用户参与度也不同。以y为例
