当你遇到任何数据波动的疑问，首先细分用户活跃状态，明确导致问题用户所处的活跃状态，对你的帮助一定很大。
新增用户数+老用户数=活跃用户数
先说活跃这个词，一说活跃用户，会有很多人认为所谓活跃用户，就是在产品中非常活跃的用户。量化一下，比如至少一周有两三天在使用，才是所谓的活跃用户。
对不起，不是这样的。
首先要明确一个概念，所谓活跃，或者活跃用户，在业内通用的定义指：这个用户在选定的时间周期内，有打开过产品，就算作活跃，就是一个活跃用户。
所以，活跃定义的是一个状态，而不是程度。而活跃用户，分为两类用户，即：新增用户和老用户。
新增都懂就不说了，而所谓老用户，即不是第一次访问产品的用户，都是老用户。所以这三个概念的关系是，同一时间周期内，新增用户数+老用户数=活跃用户数。
打个比方，你每天看到的新增活跃数据，比如：平均日新增4k人，日活1w 人，那就意味着平均每天访问的老用户有6k人。
流失用户+沉默用户=不活跃用户
那么，既然是细分用户活跃状态，有活跃的阶段，就一定有不活跃的阶段。如果你去关注下不活跃用户，可能会被小小的颠覆一下，那就是不活跃的用户数量是极其庞大的。
不活跃的用户里，也分两部分：即流失用户和沉默用户。
其中数量上占绝对大头的是流失用户，所谓流失用户，就是曾经使用过我们产品。但是已经连续有一段时间没有启动过产品了，而且这个时间段已经长到我们认为用户已经否定或者忘记了产品，那么我们把这样的用户定义为流失用户，根据不同产品的业务特点，一般按照30天，60天，或者90天以上进行划分。
另一部分是沉默用户，同样，沉默用户也曾经使用过我们产品，同样也是有一段时间没有启动过产品了。但是这个时间段，是一个有最大值和最小值的时间区间，最大值不能超过定义流失用户的那个值，最小值一般是定义流失用户天数的三分之一。
比如，某业内名气一般的内容社区产品，可定义：如果连续30天以上没有启动过产品，那就认为这样的用户是流失用户。定义沉默用户的时间区间，可以是连续7天到连续30天没有启动过产品的用户。
好，这里有一个关键点，很多人都会问：“你怎么判断或者定义流失用户？”
答案是：“这个阈值就是基于我们对自家业务和用户的理解，定义且通过数据逐步校准的，并没有一个官方的公式。”
