用户进来以后怎么办?

　　我们可以预估月活跃，用户进来不是我们的目的，流向和投放是我们的最终目的。要对一个月之后的日活跃度有一个判断，意味着在产品第一天上线开始对它的每一天都要做出判断，要画出曲线图来。

　　在日活跃的关注度上，这一部分群体是可以剖开来看的。这一天日活跃相当于昨天的用户流到今天，我们把每一天的活跃用户剖析来看，每一天的日活跃用户和每一天新进用户的后续留存有直接的关系，这部分数据是我们每一个产品都可以算出来的数据。不同的产品每一天的用户都有不同的留存率，不同的产品每一天有不同的留存率，所以这是两个维度。

　　同一个产品每一天都不一样，不同产品也会不一样。在这种情况下，我们需要知道留存曲线满足什么样的规律，才能说今天新进 50 万，第二天、第三天、第四天留存多少，在广泛的数学模型里我们选择满足的模型来。后来明显的看出来它满足指数衰减的模型曲线，把我们的数据导入进去，就可以算出来这一款产品留存曲线是什么，系数和你的品质有关，和我们每一天的运营有关。

　　通过刚才讲到的留存曲线，我们把每一天的日活跃用这个公式算出来。因为我有每天的新进，我去算一下每一天的留存情况，得出来日活跃的曲线。后来实际证明，我们预估的日活跃和实际的日活跃之间模拟是很好的，产品预估误差值和实际值差距很小。

　　如何为预算决策提供服务?

　　一款产品上线以后，我们只需要看用户来了以后会不会留下来，留下来之后会不会付费，如果付费能付多久。在你进行判断的时候，我投入多少，能产出多少，最后看出投入和产出满不满足我心中的期望。大概的模型就是根据资源可以判断用户的规模，根据留存可以判断日活跃，这款产品的生命周期我们做出基本的判断之后就能得出产出是多少。

　　我们不会在一条错误的道路上越走越远，这就是数据决策可以给整个预算决策带来的有效的东西。老板最不希望看到的就是他做决策之前不知道决策做完是对还是错，我们可以通过这种方式告诉他这一点。