每个周期的活跃用户中包含多个群体，新增用户、忠诚老用户、通过活动运营唤回的用户。如果我们只看每个周期的活跃用户量，只能知道活跃数据的结果，却无法知道活跃数据的原因，到底每个周期有多少新用户访问、有多少用户流失、我们的用户运营又唤回多少用户。
在用户活跃度分析模块，每个周期的活跃用户被拆解成五类用户群，清晰地向您展示活跃用户的构成及变化情况。
有了这些数据，您就可以聚焦针对每一类人群进行分析。
- 流失新用户，是否在拉新渠道上有显著差异，或是新用户onboarding质量不高、新用户没有快速发现兴趣点或价值点。
- 流失老用户，为什么流失了，产品无法长久的吸引用户？是不是应该做一下用户访谈找到他们不再使用的原因。
- 观察留存用户，分析他们为什么爱用我们的产品，有什么特征，最常用的功能是什么？如果能让更多用户留存？
- 回流用户，是通过产品更新还是运营活动将用户召回了，什么用户运营的手段效率最高？
- 新用户，每个周期拉新的量是否有大幅变化，哪个渠道拉新能力更强？
我们希望通过对用户进行这样的细分，帮助您了解用户的构成，更有针对性的分析和改进。
上图表示了10月到11月的用户迁移情况，11月的总活跃用户量为8000，比10月的7000人上升了14.2%。
10月7000个活跃用户中，2500个新用户在11月没有回访网站，1500个老用户没有回访网站，有3000个用户在11月回访了网站，成为留存用户，而在11月又召回了1000个用户，拉新了4000个用户，最终11月的总活跃用户为8000人。
从这个用户构成图中可以看出我们的活跃用户量在上升，但其实拉新的量有大幅上升，而较多的老用户却流失了，这并不一定是健康的。
监控每一类用户量变化趋势、用户量占比情况，针对每一类人群深入分析，可以找到更多提升产品用户的好办法。
您可以鼠标hover到图表旁的信息icon查看指标定义
- 流失新用户：上个周期新用户中本周期没有回访的用户量
- 流失老用户：上个周期老用户中本周期没有回访的用户量
- 留存用户：上个周期用户中本周期又回访的用户量
- 回流用户：老用户中上个周期没有访问，本周期又回访的用户量
- 新增用户：本周期首次访问用户量
- 新用户留存：本周期新用户中下周期又访问的用户
- 老用户留存：本周期老用户中下周期又访问的用户量
从业务角度可以理解为，业务意义上的好转用绿色字体标识来显示，变差用红色字体标识来显示 例如：留存率下降会用红色标识，流失率下降会用绿色标识