建立数据驱动的决策机制来管理和优化活跃用户的相关策略是非常重要的。首先，您需要确定活跃用户的定义和指标，这可以根据您的业务需求来定制，比如可以根据用户的登录频率、使用时长、交互次数等指标来衡量。其次，您需要收集和整理与活跃用户相关的数据，包括用户行为数据、用户特征数据等。这些数据可以通过用户行为分析工具、数据仓库等渠道进行收集和整理。
接下来，您可以利用数据分析工具对这些数据进行分析，找出活跃用户的行为特征、偏好等信息。通过数据分析，您可以发现活跃用户的行为模式，比如在哪些时间段活跃度较高，喜好哪些类型的内容等。然后，您可以针对这些行为特征和偏好制定相关策略，比如在活跃用户活跃度较高的时间段增加推送活动、根据用户偏好推荐相关内容等。
在制定策略的过程中，建议您采用A/B测试的方法来验证策略的有效性，比如可以将用户随机分成两组，一组采用新策略，另一组采用原策略，然后通过数据分析比较两组用户的活跃度变化情况，从而评估新策略的效果。
最后，建议您建立一个持续优化的机制，定期评估和调整活跃用户相关策略，根据数据分析结果对策略进行优化，不断提升活跃用户的管理和优化效果。
关键词：数据驱动、活跃用户、决策机制、策略优化、数据分析、A/B测试、策略持续优化