2. 活跃用户分类：根据用户的使用频率和时长，将用户分为高活跃、中活跃和低活跃三类。高活跃用户通常每天多次使用插件，且每次使用时间较长；中活跃用户每周使用几次，时长适中；低活跃用户则偶尔使用，甚至长时间不打开插件。
3. 功能使用分析：统计各功能的使用次数和占比，找出最受欢迎的核心功能以及使用率较低的边缘功能。例如，某些插件的“一键翻译”功能可能被频繁使用，而“高级设置”功能则较少被访问。通过分析功能使用情况，可以优化插件的功能布局，提升用户体验。
4. 用户留存率分析：计算不同时间段内的用户留存率，即新增用户在后续几天、几周或几个月内仍然活跃的比例。留存率低可能意味着插件的吸引力不足或存在使用门槛，需要进一步改进。
5. 地域与设备分布：分析用户的地域分布和设备类型（如Windows、Mac、Android等），了解插件的主要用户群体和使用场景。例如，某些插件可能在教育类用户中更受欢迎，或者在移动设备上的使用率更高。
6. 用户反馈与建议：收集用户的评价、评分和反馈意见，了解用户对插件的满意度和改进建议。通过分析用户反馈，可以发现插件的痛点和优化方向，例如界面设计不合理、功能不够完善等。