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用时间来区分新老用户，会不会还有细分？是的。引入活动用户的时间不仅仅是使用时间，还包括非活动用户。为什么好的指标可以对比呢？
下面定义更的指标：
失落的用户：一段时间没有再打开产品，那么我们就视为流失了用户，或者认为卸载了。可按30天、60天、90天等划分产品属性。
无效用户：在一段时间内没有打开产品，为了与流失区分开，需要选择一个不相交的时间范围。例如失去用户60天以上没有打开的产品，那么不活跃的用户是0~60天没有打开。
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回用：一段时间没有用过的产品，然后突然又回来再用，叫做回流用户。返回用户是一个活跃的用户，并且被流失的用户或者不活跃的用户唤醒。
活动用户：在特定的时间段内打开过一个产品。
忠诚度：也可以称为*活跃用户，长时间使用产品，如连续使用四周，或每月15天等。(有些产品是不忠诚度的指标，还是取决于产品场景)
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5)正向激励任何一种好的产品都应该有一个链接，那就是让用户有参与感。例如手游的签到有奖，让用户可以获得虚拟奖品；圈内的说话者、图片、视频帮助用户建立社交行为，让用户满足虚荣心，也能刷出刷出存在感；而知乎的感谢是对一个优i秀回答者的肯定；上述事例足以说明，必须在产品中加入互动环节，能够满足人性至底层的欲望，才能有效推动使用者更多地参与到产品中。
上面提到的是产品本身的问题，影响数据留存的另一个因素是用户的质量。在很大程度上，用户的质量也将决定留存数据的高低。
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用户作为产品的使用主体，也是影响数据留存的重要因素。所以在用户获取渠道的选择上，需要做更多的工作。只要选择了错误的渠道，即使产品做得再完i美，也会导致整体的留存数据下降。
现在作为推广渠道主要有：应用商店、积分墙、广告网络、社交网络、促销换量、手机预装等渠道。虽然应用商店作为获得应用程序的第i一入口，但应用程序商店的数据获取能力非常重要，流量变现的手段有哪些，但随着应用商店的竞争日益激烈，一些应用商店已经开始出现刷数据的行为，至终的结果是，新增的用户数据很*亮，但留存数据并不好看，因此要比早期下降很多；
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02广告强化针对性
使用者之所以讨厌广告，多数是因为广告“没用”，给 ta带来麻烦。如果 app能够准确地洞察到用户的*兴趣，并根据其需求进行个性化广告展示：即在适当的时间、适当的地点、适当的场景下向用户推荐合适的价值信息，与用户自然、有温度的“交流”，则广告与用户体验必然能够实现完i美平衡，也就能提升 app广告收入。
并且关于如何充分了解用户，实现广告与人的精i确匹配，枣庄流量变现的手段，美数 admate提供了解决方案——它通过完整记录用户在线(近期活跃应用、搜索行为、实时在线行为等)线下(实时位置等)线下(实时位置等)的行为轨迹，并结合独i家动态权重算法、大数据挖掘技术等对用户广告进行全i面记录，从而实现用户与品牌广告的有效衔接。
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03广告人的选择
假设 app中出现了“不靠谱”的广告主，如广告主行业涉及“黑五类”，广告主与 app调性严重背道而驰(少儿学习类 app，出现游戏广告)等，则不仅 app的流量低，更容易引起用户的“黑心”。与之相比，用户对优i质广告主的接受度和信任度较高，也更容易产生点击，从而带来可观的变现收益。
但是 app该如何过滤那些不适合出现在 app中的广告客户呢？这样就要求 app有一套健全的广告客户审核和过滤机制，如美数广告发布之前， app通过美数 admate审核和过滤系统，自主审核广告主名称、行业类别、组织机构代码证、所属 dsp渠道方等；同时，对广告主名称、行业类别、组织机构代码证、所属 dsp渠道等进行实时审核。
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