ผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่
จำนวนผู้ใช้งานใหม่และผู้ใช้งานปัจจุบันในอินโดนีเซียระหว่างเดือนกันยายน 2553 ถึงเดือนมีนาคม 2555
ข้อมูลทั่วไป
ระบบหน่วย	ตัวชี้วัดผลิตภัณฑ์
หน่วยของ	การบริโภคสื่อ
เครื่องหมาย	DAU, WAU, MAU

จำนวนผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่ ( Active users ) เป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพ ของซอฟต์แวร์ ที่ใช้กันทั่วไปในการวัดระดับการมีส่วนร่วมกับ ผลิตภัณฑ์หรือวัตถุ ซอฟต์แวร์ ใดๆ โดยการนับจำนวนการโต้ตอบที่ใช้งานอยู่จากผู้ใช้งานหรือผู้เยี่ยมชมภายในช่วงเวลาที่เกี่ยวข้อง (รายวัน รายสัปดาห์ และรายเดือน)

ตัวชี้วัดนี้มีประโยชน์มากมายในการจัดการซอฟต์แวร์เช่น ในบริการเครือข่ายสังคมเกมออนไลน์หรือแอปพลิเคชันมือถือในการวิเคราะห์เว็บเช่น ในแอปพลิเคชันเว็บในการค้าเช่น ในการธนาคารออนไลน์และในแวดวงวิชาการ เช่น ในการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้และการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ แม้ว่าจะมีการใช้งานอย่างกว้างขวางในการเรียนรู้พฤติกรรมดิจิทัล การพยากรณ์ และการรายงาน แต่ก็มีผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยและควรพิจารณาปัจจัยด้านจริยธรรมอย่างถี่ถ้วน ตัวชี้วัดนี้วัดจำนวนผู้ใช้ที่เข้าชมหรือโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์หรือบริการในช่วงเวลาที่กำหนด^{[ 1 ]}อย่างไรก็ตาม ไม่มีคำจำกัดความมาตรฐานของคำนี้ ดังนั้นการเปรียบเทียบรายงานระหว่างผู้ให้บริการตัวชี้วัดนี้ที่แตกต่างกันจึงเป็นปัญหา นอกจากนี้ ผู้ให้บริการส่วนใหญ่มีความสนใจที่จะแสดงตัวเลขนี้ให้สูงที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ดังนั้นจึงกำหนดแม้แต่การโต้ตอบที่น้อยที่สุดว่าเป็น "การใช้งาน" ^{[ 2 ]}ถึงกระนั้น ตัวเลขนี้ก็ยังถือเป็นตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องในการประเมินการพัฒนาการโต้ตอบของผู้ใช้ของผู้ให้บริการที่กำหนด

ตัวชี้วัดนี้โดยทั่วไปจะประเมินเป็นรายเดือนในรูปของผู้ใช้งานรายเดือน ( MAU ) ^{[ 3 ]}รายสัปดาห์ในรูปของผู้ใช้งานรายสัปดาห์ ( WAU ) ^{[ 4 ]}รายวันในรูปของผู้ใช้งานรายวัน ( DAU ) ^{[ 5 ]}และผู้ใช้งานพร้อมกันสูงสุด ( PCU ) ^{[ 6 ]}

จำนวนผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่จริงในช่วงเวลาใดๆ ก็ตาม จะช่วยให้เห็นภาพรวมคร่าวๆ ของจำนวนลูกค้าที่กลับมาใช้บริการผลิตภัณฑ์นั้นๆ และการเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงของจำนวนนี้ สามารถนำมาใช้ในการคาดการณ์การเติบโตหรือการลดลงของจำนวนผู้บริโภคได้ ในบริบททางการค้า ความสำเร็จของเว็บไซต์เครือข่ายสังคมออนไลน์โดยทั่วไปจะเกี่ยวข้องกับเครือข่ายผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่จริงที่เติบโตขึ้น (ปริมาณการเข้าชมเว็บไซต์ที่มากขึ้น) ความสัมพันธ์ทางสังคมระหว่างผู้ใช้งานเหล่านั้น และเนื้อหาที่สร้างขึ้นผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่จริงสามารถใช้เป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพ หลัก (KPI) ในการจัดการและคาดการณ์ความสำเร็จในอนาคต โดยการวัดการเติบโตและปริมาณผู้ใช้งานปัจจุบันที่เข้าชมและใช้งานเว็บไซต์ อัตราส่วนของ DAU และ MAU เป็นวิธีการพื้นฐานในการประมาณการอัตราการมีส่วนร่วมและการรักษาลูกค้า เมื่อเวลาผ่านไป ^{[ 7 ]} อัตราส่วนที่สูงขึ้นแสดงถึงความน่าจะเป็นในการรักษาลูกค้าที่มากขึ้น ซึ่งมักบ่งชี้ถึงความสำเร็จของผลิตภัณฑ์ อัตราส่วน 0.15 ขึ้นไปเชื่อว่าเป็นจุดเปลี่ยนสำหรับการเติบโต ในขณะที่อัตราส่วน 0.2 ขึ้นไปที่คงที่ แสดงถึงความสำเร็จที่ยั่งยืน^{[ 8 ]}

Chen, Lu, Chau และ Gupta (2014) ^{[ 9 ]}โต้แย้งว่าจำนวนผู้ใช้ที่มากขึ้น ( ผู้ใช้งานกลุ่มแรก ) จะนำไปสู่เนื้อหาที่สร้างโดยผู้ใช้ มากขึ้น เช่น การโพสต์รูปภาพและวิดีโอ ซึ่ง "ส่งเสริมและเผยแพร่" การยอมรับสื่อสังคมออนไลน์ ซึ่งมีส่วนทำให้เว็บไซต์เครือข่ายสังคมออนไลน์เติบโต การเติบโตของการใช้สื่อสังคมออนไลน์ ซึ่งมีลักษณะเป็นการเพิ่มขึ้นของผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่ในช่วงเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า อาจเพิ่มการมีปฏิสัมพันธ์ทางสังคม ของแต่ละบุคคล การมีปฏิสัมพันธ์ทางสังคมสามารถนิยามได้ว่าเป็นระดับที่สื่อการสื่อสารเครือข่ายสังคมออนไลน์ทำให้บุคคลรู้สึกว่าตนเองอยู่ร่วมกับผู้อื่น^{[ 10 ] [ 11 ]}

ผลการวิจัย ของ Moon และ Kim (2001) ^{[ 12 ]}พบว่าความเพลิดเพลิน ของแต่ละบุคคล ที่มีต่อระบบเว็บมีผลกระทบเชิงบวกต่อการรับรู้ ของพวกเขา ที่มีต่อระบบ และด้วยเหตุนี้จึงก่อให้เกิด "ความตั้งใจเชิงพฤติกรรมสูงในการใช้งาน" Munnukka (2007) ^{[ 13 ]}พบความสัมพันธ์ ที่แข็งแกร่ง ระหว่างประสบการณ์เชิงบวกก่อนหน้านี้ของการสื่อสาร ประเภทที่เกี่ยวข้อง และการยอมรับบริการสื่อสารเว็บไซต์มือถือใหม่อย่างไรก็ตาม ยังมีกรณีที่ผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่และรายได้ดูเหมือนจะมีความสัมพันธ์ เชิงลบ ตัวอย่างเช่น จำนวนผู้ใช้งานรายวัน (DAU) ของ Snap Inc. มีเสถียรภาพหรือลดลงในช่วงการระบาดของ COVID-19แต่รายได้ยังคงเกินกว่าที่คาดการณ์ไว้ โดยมีแนวโน้มที่แข็งแกร่งเช่นเดียวกันในปัจจุบัน^{[ 14 ]}

จำนวนผู้ใช้งานที่เพิ่มมากขึ้นจะช่วยเพิ่มจำนวนการเข้าชมเว็บไซต์ต่างๆ เมื่อมีปริมาณการเข้าชมมากขึ้นก็จะดึงดูดผู้ลงโฆษณา ได้มากขึ้น ซึ่งส่งผลให้ มีรายได้เพิ่ม ขึ้น ^{[ 15 ]}ในปี 2557 ร้อยละ 88 ของวัตถุประสงค์การใช้งานโซเชียลมีเดียของบริษัทต่างๆ คือ การโฆษณา^{[ 16 ]}การเพิ่มขึ้นของผู้ใช้งานทำให้เว็บไซต์เครือข่ายสังคมออนไลน์สามารถสร้างและติดตามโปรไฟล์ลูกค้าได้มากขึ้น ซึ่งอิงตามความต้องการและรูปแบบการบริโภคของลูกค้า^{[ 17 ]}ข้อมูลผู้ใช้งานสามารถนำมาใช้เพื่อกำหนดช่วงเวลาที่มีปริมาณการเข้าชมสูงและสร้างแบบจำลองพฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อใช้ในการโฆษณาแบบกำหนดเป้าหมาย การเพิ่มขึ้นของโปรไฟล์ลูกค้าเนื่องจากการเพิ่มขึ้นของผู้ใช้งานทำให้มั่นใจได้ ว่าโฆษณา ที่เกี่ยวข้องและเป็นส่วนตัว มากขึ้น Bleier และ Eisenbeiss (2015) ^{[ 18 ]}พบว่าโฆษณาที่เป็นส่วนตัวและเกี่ยวข้อง มากขึ้นจะเพิ่ม "การตอบ สนองการดูผ่าน " และเสริมสร้างประสิทธิภาพ ของ " แบนเนอร์โฆษณา" อย่างมีนัยสำคัญ DeZoysa (2002) ^{[ 19 ]}พบว่าผู้บริโภคมีแนวโน้มที่จะเปิดและตอบสนองต่อโฆษณาส่วนบุคคลที่เกี่ยวข้องกับพวกเขามากขึ้น

คณะกรรมการมาตรฐานการบัญชีทางการเงินกำหนดวัตถุประสงค์ของการรายงานทางการเงินไว้ว่าคือการให้ข้อมูลทางการเงินที่เกี่ยวข้องและสำคัญแก่ผู้ใช้รายงานทางการเงินเพื่อให้สามารถตัดสินใจและรับประกันการจัดสรรทรัพยากรทางเศรษฐกิจที่มีประสิทธิภาพ^{[ 20 ]}หน่วยงานที่ต้องรายงานทั้งหมด โดยเฉพาะบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์และบริษัทเอกชน ขนาดใหญ่ จะต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดมาตรฐานการเปิดเผยข้อมูลและการบัญชีตามกฎหมาย ตัวอย่างเช่น ในออสเตรเลีย บริษัทต่างๆ จะต้องปฏิบัติตามมาตรฐานการบัญชีที่กำหนดโดยคณะกรรมการมาตรฐานการบัญชีของออสเตรเลียซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของพระราชบัญญัติบริษัท ค.ศ. 2544ในบริบทของบริษัทสื่อสังคมออนไลน์ ยังมีการรายงานข้อมูลที่ไม่ใช่ทางการเงิน เช่น จำนวนผู้ใช้ (ผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่) ตัวอย่างอาจรวมถึง:

วิธีการทางเลือกในการรายงานตัวชี้วัด เหล่านี้ คือผ่านเครือข่ายสังคมและเว็บ ซึ่งได้กลายเป็นส่วนสำคัญของ "สภาพแวดล้อมข้อมูล" ของบริษัทในการรายงานข้อมูลทางการเงินและไม่ใช่ทางการเงิน ตามที่ Frankel (2004) ^{[ 22 ]}กล่าวไว้ โดยข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับบริษัทจะถูกเผยแพร่และกระจายออกไปในช่วงเวลาสั้น ๆ ระหว่างเครือข่ายของนักลงทุน นักข่าว และตัวกลางและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่น ๆ^{[ 23 ]}ผู้รวบรวมบล็อกการลงทุน เช่นSeeking Alphaได้กลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักวิเคราะห์ทางการเงิน มืออาชีพ [ ^{24 ]}ที่ให้คำแนะนำ เกี่ยวกับการซื้อและขายหุ้น ^การศึกษาโดย Frieder และ Zittrain (2007) ^{[ 25 ]}ได้ก่อให้เกิดความกังวลใหม่เกี่ยวกับวิธีที่เทคโนโลยีการสื่อสาร ดิจิทัล ในการรายงานข้อมูลมีศักยภาพที่จะส่งผลกระทบต่อผู้ เข้าร่วมตลาด

Admiraal (2009) ^{[ 26 ]}เน้นย้ำว่าตัวชี้วัดที่ไม่ใช่ทางการเงินที่รายงานโดย บริษัท สื่อสังคมออนไลน์รวมถึงผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่ อาจไม่ให้ความมั่นใจที่พึงประสงค์ในการวัดความสำเร็จ เนื่องจากคำแนะนำและข้อบังคับ การรายงาน ที่ปกป้องความน่าเชื่อถือและคุณภาพของข้อมูลมีน้อยเกินไปและยังไม่ได้มีการกำหนดมาตรฐาน Cohen et al. (2012) ^{[ 27 ]}ได้ทำการวิจัยเกี่ยวกับชุดตัวชี้วัดประสิทธิภาพทางเศรษฐกิจและพบว่ามีการเปิดเผยข้อมูล ไม่ครอบคลุม และมีความแปรปรวน อย่างมาก ระหว่างแนวทางการเปิดเผยข้อมูลตามอุตสาหกรรมและขนาด ในปี 2551 คณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ของสหรัฐอเมริกาได้ใช้แนวทางที่ระมัดระวังในการแก้ไขคำแนะนำ การเปิดเผยข้อมูลต่อสาธารณะ สำหรับบริษัทสื่อสังคมออนไลน์และอ้างว่าข้อมูลดังกล่าวเป็น " ส่วนเสริมมากกว่าที่จะเพียงพอด้วยตัวมันเอง" ^{[ 28 ]} Alexander, Raquel, Gendry และ James (2014) ^{[ 29 ]}แนะนำว่าผู้บริหารและผู้จัดการควรใช้ แนวทาง เชิงกลยุทธ์ มากขึ้น ในการจัดการความสัมพันธ์กับนักลงทุนและการสื่อสารขององค์กรเพื่อให้มั่นใจว่าความต้องการของนักลงทุนและนักวิเคราะห์ได้รับการตอบสนองร่วมกัน

ตัวชี้วัดผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่สามารถเป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการวิเคราะห์พฤติกรรมและการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ตัวชี้วัดผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่ในบริบทของการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์สามารถนำไปใช้ในหลากหลายสาขา รวมถึงวิทยาศาสตร์ประกันภัยการตลาดบริการทางการเงินการดูแลสุขภาพเกมออนไลน์และเครือข่ายสังคม ตัวอย่างเช่น Lewis, Wyatt และ Jeremy (2015) ^{[ 30 ]}ได้ใช้ตัวชี้วัดนี้ในการวิจัยในสาขาการดูแลสุขภาพเพื่อศึกษาคุณภาพและผลกระทบของแอปพลิเคชันมือถือ และคาดการณ์ขีดจำกัดการใช้งานของแอปพลิเคชันเหล่านี้

ผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่ยังสามารถใช้ในการศึกษาที่กล่าวถึงปัญหาด้านสุขภาพจิตซึ่งอาจทำให้เศรษฐกิจโลก เสียหาย ถึง 16 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2030 หากไม่มีการจัดสรรทรัพยากรสำหรับสุขภาพจิตอย่าง เพียงพอ ^{[ 31 ]}จากการวิเคราะห์พฤติกรรมบนเว็บ Chuenphitthayavut, Zihuang และ Zhu (2020) ^{[ 32 ]}พบว่าการส่งเสริมการสนับสนุนด้านข้อมูล สังคม และอารมณ์ซึ่งแสดงถึงการรับรู้ของสื่อและสาธารณชน มีผลในเชิงบวกต่อความตั้งใจเชิงพฤติกรรมของผู้เข้าร่วมวิจัยในการใช้การแทรกแซงด้านสุขภาพจิตออนไลน์ พบว่าโปรแกรมการศึกษาจิตวิทยาออนไลน์ ซึ่งเป็นการแทรกแซงด้านสุขภาพจิตออนไลน์ประเภทหนึ่ง ช่วยส่งเสริมความเป็นอยู่ที่ดีและลดความคิดฆ่าตัวตาย^{[ 33 ]}

ในด้านเกมออนไลน์ ผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่มีประโยชน์อย่างมากในการทำนายพฤติกรรมและอัตราการเลิกเล่นเกมออนไลน์ ตัวอย่างเช่น คุณลักษณะของผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ เช่น "ระยะเวลาการใช้งาน" และ "จำนวนครั้งที่เล่น" อาจมีความสัมพันธ์ แบบผกผัน กับอัตราการเลิกเล่น โดย "เวลาเล่นที่สั้นลงและจำนวนครั้งที่เล่นน้อยลง" จะสัมพันธ์กับอัตราการเลิกเล่นที่สูงขึ้น^{[ 34 ]} Jia et Al. (2015) ^{[ 35 ]}แสดงให้เห็นว่ามีโครงสร้างทางสังคมที่เกิดขึ้นหรือปรากฏขึ้นโดยมีศูนย์กลางอยู่ที่ผู้เล่นที่ใช้งานอยู่สูง โดยมี ความคล้ายคลึงกัน ทางโครงสร้างระหว่างเกมออนไลน์แบบผู้เล่นหลายคนเช่น StarCraft IIและDota

ตัวชี้วัดผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่สามารถใช้ในการทำนายลักษณะบุคลิกภาพ ของบุคคล ซึ่งสามารถจำแนกและจัดกลุ่มเป็นหมวดหมู่ได้ หมวดหมู่เหล่านี้มีความแม่นยำอยู่ในช่วง 84%–92% ^{[ 36 ]}โดยพิจารณาจากจำนวนผู้ใช้ในกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง วัตถุอินเทอร์เน็ตที่เกี่ยวข้องกับกลุ่มนั้นสามารถถือได้ว่าเป็น "กำลังเป็นที่นิยม" และเป็น "พื้นที่ที่น่าสนใจ"

ด้วย วิวัฒนาการของอินเทอร์เน็ตที่กลายเป็นเครื่องมือสำหรับการสื่อสารและการเข้าสังคมการพิจารณาด้านจริยธรรมจึงเปลี่ยนจากที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลไปเป็น "การมุ่งเน้นมนุษย์" ซึ่งทำให้ประเด็นด้านจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดเรื่องสาธารณะและส่วนตัวในโดเมนออนไลน์มีความซับซ้อนมากขึ้น โดยที่นักวิจัยและผู้เกี่ยวข้องไม่เข้าใจข้อกำหนดและเงื่อนไข อย่างถ่องแท้ ^{[ 37 ]}การพิจารณาด้านจริยธรรมจำเป็นต้องคำนึงถึงความยินยอมโดยมีส่วนร่วม การรักษาความลับ ความเป็นส่วนตัว และความสมบูรณ์ของข้อมูล รวมถึง บรรทัดฐานและมาตรฐานที่ยอมรับได้ของวงการอุตสาหกรรมและวิชาชีพใน การวิจัยด้าน คลาวด์คอมพิว ติ้ง และบิ๊กดาต้า Boehlefeld (1996) ^{[ 38 ]}ตั้งข้อสังเกตว่านักวิจัยมักจะอ้างอิงถึงหลักการทางจริยธรรมในสาขาวิชาของตน เนื่องจากพวกเขาแสวงหาแนวทางและแนะนำแนวทางปฏิบัติโดยสมาคมเครื่องจักรคำนวณเพื่อช่วยเหลือนักวิจัยในการปฏิบัติตามความรับผิดชอบในการศึกษาค้นคว้าวิจัยในด้านเทคโนโลยีหรือไซเบอร์สเปซ

การยินยอมโดยแจ้งให้ทราบหมายถึงสถานการณ์ที่ผู้เข้าร่วมเข้าร่วมการวิจัยโดยสมัครใจโดยรับทราบวิธีการวิจัย ความเสี่ยง และผลตอบแทนที่เกี่ยวข้องอย่างครบถ้วน ด้วยการเพิ่มขึ้นของการใช้อินเทอร์เน็ตเป็นเครื่องมือเครือข่ายสังคม ผู้ใช้งานอาจเผชิญกับความท้าทายที่ไม่เหมือนใครในการขอความยินยอมโดยแจ้งให้ทราบ ข้อควรพิจารณาทางจริยธรรมอาจรวมถึงระดับความรู้ของผู้เข้าร่วมและความเหมาะสมกับวัยวิธีการและความเป็นไปได้ในการที่นักวิจัยแจ้งให้ทราบ และ "เมื่อใด" จึงจะเหมาะสมที่จะยกเว้นการขอความยินยอม^{[ 39 ]} Crawford และ Schultz (2014) ^{[ 40 ]}ได้ตั้งข้อสังเกต ว่า การขอความยินยอมนั้น "นับไม่ถ้วน" และ "ยังไม่ได้รับการกำหนด" ก่อนที่จะดำเนินการวิจัย Grady et al. (2017) ^{[ 41 ]}ชี้ให้เห็นว่าความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีสามารถช่วยในการขอความยินยอมโดยไม่ต้องมีการพบปะกันแบบตัวต่อตัวระหว่างนักวิจัยและ ผู้เข้า ร่วม การวิจัย

งานวิจัยจำนวนมากใช้ข้อมูลเฉพาะบุคคล ซึ่งครอบคลุมถึงตัวตนออนไลน์ ของผู้ใช้ (การคลิก การอ่าน การเคลื่อนไหว) และเนื้อหาที่บริโภค พร้อมทั้งมีการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่ออนุมานถึงความชอบความสัมพันธ์ทางสังคมและพฤติกรรมการเคลื่อนไหวหรือการทำงาน ในบางกรณี บุคคลอาจได้รับประโยชน์อย่างมาก แต่ในบางกรณีก็อาจได้รับอันตราย Afolabi และ García-Basteiro (2017) ^{[ 42 ]}เชื่อว่าการให้ความยินยอมโดยสมัครใจในการศึกษาวิจัยนั้นไม่ใช่แค่ "การคลิกบล็อกหรือการลงนาม" เท่านั้น เพราะผู้เข้าร่วมอาจรู้สึกถูกกดดันให้เข้าร่วมการวิจัยโดยที่นักวิจัยไม่ทราบสถานการณ์ ยังไม่มีมาตรฐานและบรรทัดฐาน ของ อุตสาหกรรม ที่เป็นที่ยอมรับในระดับสากล ในแง่ของความเป็นส่วนตัวของข้อมูลการรักษาความลับและความสมบูรณ์ของข้อมูล ซึ่งเป็นข้อพิจารณาทางจริยธรรมที่สำคัญ แต่ก็มีความพยายามในการออกแบบกระบวนการเพื่อกำกับดูแลกิจกรรมการวิจัยและการเก็บรวบรวมข้อมูลเพื่อให้ตรงกับความคาดหวังของชุมชนและผู้ใช้ปลายทาง มากขึ้น ^{[ 43 ]}นอกจากนี้ยังมีการถกเถียงเชิงนโยบายเกี่ยวกับประเด็นด้านจริยธรรมเกี่ยวกับการบูรณาการเทคโนโลยีการศึกษา (edtech)เข้ากับ สภาพแวดล้อมการศึกษา K-12เนื่องจาก เด็ก เล็กถือเป็นกลุ่มที่เปราะบางที่สุดในประชากรทั้งหมด^{[ 44 ]}

บริษัท สื่อสังคมออนไลน์หลายแห่ง มีคำจำกัดความและวิธี การคำนวณตัวชี้วัดผู้ใช้งานที่แตกต่างกัน ความแตกต่างเหล่านี้มักทำให้เกิดความแตกต่างในตัวแปรที่ตัวชี้วัดนั้นวัด Wyatt (2008) ^{[ 45 ]}โต้แย้งว่ามีหลักฐานว่าตัวชี้วัดบางอย่างที่รายงานโดยบริษัทสื่อสังคมออนไลน์ดูเหมือนจะไม่น่าเชื่อถือเนื่องจากต้องอาศัยการตัดสิน เชิงหมวดหมู่ แต่ยังคงมีความเกี่ยวข้องกับมูลค่าสำหรับ ผู้ใช้ รายงานทางการเงิน Luft (2009) ^{[ 46 ]}ระบุว่าตัวชี้วัดที่ไม่ใช่ทางการเงิน เช่น ผู้ใช้งาน มีความท้าทายในด้านความแม่นยำในการวัดและความเหมาะสมในการถ่วงน้ำหนักเมื่อเชื่อมโยงกับ มาตรการการรายงาน ทางการบัญชีมีการสังเกตเพิ่มมากขึ้นจากสื่อธุรกิจและสถาบันการศึกษาเกี่ยวกับธรรมเนียมปฏิบัติขององค์กรในการเปิดเผยข้อมูลเหล่านี้^{[ 47 ]}

จำนวนผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่จะคำนวณโดยใช้ข้อมูลภายในของบริษัทนั้นๆ ข้อมูลจะถูกรวบรวมโดยอิงจากผู้ใช้งานที่ไม่ซ้ำกันซึ่งดำเนินการเฉพาะอย่าง ซึ่งผู้รวบรวมข้อมูลถือว่าเป็นสัญญาณของการใช้งาน การกระทำเหล่านี้รวมถึงการเยี่ยมชมหน้าแรกหรือหน้าเริ่มต้นของเว็บไซต์ การเข้าสู่ระบบ การแสดงความคิดเห็น การอัปโหลดเนื้อหา หรือการกระทำที่คล้ายคลึงกันซึ่งใช้ผลิตภัณฑ์ จำนวนผู้ที่สมัครใช้บริการอาจถือเป็นผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่ตลอดระยะเวลาการใช้งาน บริษัทแต่ละแห่งมีวิธีการกำหนดจำนวนผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่ของตนเอง และหลายบริษัทไม่ได้เปิดเผยรายละเอียดเฉพาะเกี่ยวกับวิธีการคำนวณ บางบริษัทอาจเปลี่ยนแปลงวิธีการคำนวณเมื่อเวลาผ่านไป การกระทำเฉพาะที่บ่งชี้ว่าผู้ใช้งานใช้งานอยู่ส่งผลกระทบอย่างมากต่อคุณภาพของข้อมูล หากการกระทำนั้นไม่ได้สะท้อนถึงการมีส่วนร่วมกับผลิตภัณฑ์อย่างแม่นยำ ส่งผลให้ข้อมูลไม่ถูกต้อง^{[ 48 ]}การกระทำพื้นฐาน เช่น การเข้าสู่ระบบผลิตภัณฑ์ อาจไม่ใช่ตัวแทนที่ถูกต้องของการมีส่วนร่วมของลูกค้าและทำให้จำนวนผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่สูงเกินจริง ในขณะที่การอัปโหลดเนื้อหาหรือการแสดงความคิดเห็นอาจเฉพาะเจาะจงเกินไปสำหรับผลิตภัณฑ์และแสดงถึงกิจกรรมของผู้ใช้งานน้อยเกินไป

Weitz, Henry และ Rosenthal (2014) ^{[ 21 ]}แนะนำว่าปัจจัยที่อาจส่งผลต่อความแม่นยำของตัวชี้วัด เช่น ผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่ ได้แก่ ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับคำจำกัดความและการคำนวณ สถานการณ์ของการปั่นตัวเลขที่หลอกลวง ความไม่แน่นอนในการระบุ และ บัญชีที่ผู้ใช้แชร์ บัญชีซ้ำ หรือบัญชีปลอม ผู้เขียนอธิบายเกณฑ์ผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่รายเดือนของ Facebookว่าเป็นผู้ใช้ที่ลงทะเบียนในช่วง 30 วันที่ผ่านมา ใช้ Messenger และดำเนินการแชร์เนื้อหาและกิจกรรม ซึ่งแตกต่างจากLinkedInที่ใช้สมาชิกที่ลงทะเบียน การเข้าชมเพจ และการดู ตัวอย่างเช่น ลูกค้าที่ใช้ Facebook เพียงครั้งเดียวเพื่อ "แสดงความคิดเห็น" หรือ "แชร์เนื้อหา" อาจถูกนับเป็น "ผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่" ได้เช่นกัน^{[ 49 ]}สาเหตุที่เป็นไปได้ของความไม่แม่นยำในการวัดเหล่านี้คือระบบการจ่ายตามผลงาน ที่นำมาใช้ ซึ่งส่งเสริมพฤติกรรมที่ต้องการ รวมถึงระบบการทำงานที่มีประสิทธิภาพสูง^{[ 50 ]}ในบริษัทโซเชียลมีเดีย ผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่เป็นหนึ่งในตัวชี้วัดที่สำคัญที่ใช้วัดความสำเร็จของผลิตภัณฑ์ Trueman, Wong และ Zhang (2000) ^{[ 51 ]}พบว่าในกรณีส่วนใหญ่ จำนวนผู้เข้าชมที่ไม่ซ้ำกันและการดูหน้าเว็บเป็นตัววัดการใช้งานเว็บ ซึ่งส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงของราคาหุ้นและรายได้สุทธิในบริษัทอินเทอร์เน็ต Lazer, Lev และ Livnat (2001) ^{[ 52 ]}พบว่าเว็บไซต์ที่ได้รับความนิยมมากกว่าจะสร้างผลตอบแทนจากหุ้นได้มากกว่า ในการวิเคราะห์ข้อมูลการเข้าชมเว็บไซต์ของบริษัทอินเทอร์เน็ตโดยแบ่งข้อมูลการเข้าชมออกเป็นสองกลุ่ม คือ กลุ่มที่สูงกว่าและต่ำกว่าค่ามัธยฐาน ผลตอบแทนที่มากขึ้น ของพอร์ตโฟลิโออาจโน้มน้าวให้นักลงทุนลงคะแนนเสียงให้กับแพ็คเกจโบนัสที่เอื้อประโยชน์ต่อผู้บริหาร มากขึ้น งานวิจัย ของ Kang, Lee และ Na (2010) ^{[ 53 ]}เกี่ยวกับวิกฤตการณ์ทางการเงินปี 2008เน้นย้ำถึงความสำคัญของการป้องกัน " แรงจูงใจ ในการยึดทรัพย์ " ของนักลงทุน ซึ่งมีนัยสำคัญอย่างมากต่อธรรมาภิบาลขององค์กรโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงที่เกิดภาวะเศรษฐกิจตกต่ำ

ผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่มีข้อจำกัดในการตรวจสอบพฤติกรรม ก่อน และหลังการใช้งานของผู้ใช้ ความมุ่งมั่นของผู้ใช้ต่อผลิตภัณฑ์ ออนไลน์เฉพาะ อาจขึ้นอยู่กับความไว้วางใจและคุณภาพของทางเลือกอื่นด้วย^{[ 54 ]} ผลกระทบของพฤติกรรม ก่อนการใช้งานต่อพฤติกรรมหลังการใช้งาน ซึ่งคาดการณ์ได้จากการวิจัยในอดีต^{[ 55 ]}พบว่ามีความเกี่ยวข้องกับปัจจัยต่างๆ เช่น นิสัย เพศ และข้อมูลประชากรทางสังคมและวัฒนธรรม อื่น ๆ ^{[ 56 ]} Buchanan และ Gillies (1990) ^{[ 57 ]}และ Reichheld และ Schefter (2000) ^{[ 58 ]}โต้แย้งว่าพฤติกรรมหลังการใช้งานและการใช้งานอย่างต่อเนื่องนั้น "มีความสำคัญมากกว่าการใช้งานครั้งแรกหรือการใช้งานเริ่มต้น" เนื่องจากแสดงให้เห็นถึง "ระดับความภักดีของผู้บริโภค " และในที่สุดก็สร้างมูลค่าผลิตภัณฑ์ ในระยะ ยาว