最全数据指标分析141723.pdf
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1、志不强者智不达,言不信者行不果。墨翟非淡泊无以明志,非宁静无以致远。诸葛亮最全数据指标分析 一、常见指标 先来看一看常见的一些数据指标们 1、DAU:Daily Active User 日活跃用户量。统计一日(统计日)之内,登陆或使用了某个产品的用户数(去重)2、WAU:Weekly Active Users 周活跃用户量。统计一周(统计日)之内,登陆或使用了某个产品的用户数(去重)3、MAU:Monthly Active User 月活跃用户量。统计一月(统计日)之内,登陆或使用了某个产品的用户数(去重)4、DNU:Day New User 日新增用户,表示当天的新增用户 5、DOU:Day
2、 Old User 日老用户。当天登陆的老用户,非新增用户 6、ACU:Average Concurrent Users 平均同时在线人数 7、PCU:Peak Concurrent Users 最高同时在线人数 8、UV:Unique Visitor 唯一访问量,即页面被多少人访问过 9、PV:Page View 页面浏览量,即页面被多少人看过 10、ARPU:Average Revenue Per User 平均每个活跃用户收益。11、ARPPU:Average Revenue Per Paying User 平均每个付费用户平均收益。统计周期内,付费用户对产品产生的平均收入。老当益壮,宁
3、移白首之心;穷且益坚,不坠青云之志。唐王勃好学近乎知,力行近乎仁,知耻近乎勇。中庸12、LTV:Life Time Value 生命周期价值。产品从用户所有互动中获取的全部经济收益的总和 13、CAC:Customer Acquisition Cost 用户获取成本 14、ROI:Return On Investment 投资回报率。ROI=利润总额/投入成本总额*100%15、GMV:Gross Merchandise Volume 成交总额。是指下单产生的总金额 CMV=销售额+取消订单金额+退款金额 16、支付 UV:下单并成功支付的用户数 二、如何获取指标 对于上述这些指标,如果你很陌
4、生,那么首先可能就会问“这些指标来的呢”,“有些指标直接获取不到呀”。说到这,不得不提到数据采集的基础:埋点。一般在设计好数据指标后,我们会有一个“数据埋点”的工程,通常是由产品经理输出埋点需求文档,然后交予开发进行埋点部署,关于埋点的几种方式已经在埋点系列里面,在此不复述了。埋点是互联网领域最重要的数据采集手段之一。通俗讲就是在 web 或app 植入埋点代码,用以监控用户行为事件。通过埋点,我们可以:获得用户行为轨迹 古之立大事者,不惟有超世之才,亦必有坚忍不拔之志。苏轼百川东到海,何时复西归?少壮不尽力,老大徒伤悲。汉乐府长歌行追踪任一时间段数据的变化 验证可行性 找出产品设计漏洞等 以
5、电商网站为例,想要统计用户访问网站、访问商品详情页、加入购物车、支付订单到支付成功的转换率。发现从订单支付到支付成功转换率仅有 4%,明显过低。即可分析支付节点是否存在 bug,由什么原因导致。三、数据指标分类 大致的,我认为可以将数据指标分为三大类:综合性指标、流程性指标、业务性指标。人之为学,不日进则日退,独学无友,则孤陋而难成;久处一方,则习染而不自觉。顾炎武吾日三省乎吾身。为人谋而不忠乎?与朋友交而不信乎?传不习乎?论语 1、综合性指标 综合性指标是能体现产品目前综合情况的指标。在非交易网站,比如社交网站,数据指标的用途偏向于了解产品的用户增长或减少等情况。综合性指标通常:DAU、留存
6、数、留存率、人均使用时长、PV、UV 等。对于交易型网站,那么平台关注的综合性指标通常是:GMV、支付 UV、人均订单数、人均客单价等。2、流程性指标 百川东到海,何时复西归?少壮不尽力,老大徒伤悲。汉乐府长歌行我尽一杯,与君发三愿:一愿世清平,二愿身强健,三愿临老头,数与君相见。白居易流程性指标是指与用户操作行为相关的指标。点击率:有 PV 点击率和 UV 点击率,一般使用 PV 点击率。转换率:下一步操作用户数/上一步操作用户数 流失率:(上一步用户数-下一步用户数)/上一步用户数 完成率:完成率相对于转化率而言,是最终的结果数值。转化率是过程值,完成率是结果值。3、业务性指标 业务性指标
7、是跟产品业务相关的指标。例如视频网站,则可能需要的业务指标有:视频播放数、人均观看时长、人均播放数、播放率等。四、数据分析与设计方法 数据分析和设计的方法有:事件分析、留存分析、漏斗分析、分步分析、对比分析和多维度拆解。1、事件分析 事件是追踪或记录的用户行为或业务过程。事件是通过埋点记录,通过 SDK 上传的用户行为或业务过程记录。例如,一个视频内容产品可能包含的事件:1)播放视频;2)暂停;3)继续播放;4)分享;5)评论。一寸光阴一寸金,寸金难买寸光阴。增广贤文好学近乎知,力行近乎仁,知耻近乎勇。中庸一个事件可能包含多个事件属性,例如,“播放视频”事件下可能包含的属性:1)来源;2)是否
8、自动播放;3)播放形态。2、留存分析 留存率是验证用户粘性的关键指标,设计师和产品经理通常可以利用留存率与竞品对标,衡量用户的粘性和忠诚度。通常重点关注次日、3 日、7 日、30 日即可,并观察留存率的衰减程度。留存率跟应用的类型也有很大关系。通常来说,工具类应用的首月留存率可能普遍比游戏类的首月留存率要高。勿以恶小而为之,勿以善小而不为。刘备好学近乎知,力行近乎仁,知耻近乎勇。中庸 3、漏斗分析 漏斗分析就是转化率分析,是通过计算目标流程中的起点,到最后完成目标节点的用户量与留存率,流量漏斗模型在产品中的经典运用是AARRR 模型。衡量每一节点的转换率,通过异常数据(转换率过低)找出异常节点
9、,进而确定各个环节的流失率,分析用户怎么流失、为什么流失、在哪里流失。根据数据改进产品,最终提升整体转化率。古之立大事者,不惟有超世之才,亦必有坚忍不拔之志。苏轼良辰美景奈何天,便赏心乐事谁家院。则为你如花美眷,似水流年。汤显祖 4、用户分群分析 用户在某个特定条件下的用户分组或占比。例如:注册 7 天内下单的用户组、参与过 A 活动的用户等。5、对比分析 将不同时段的数据进行对比,找出差值,进行产品优化或验证设计。自身产品对比:对比产品不同模块相似场景的数据,找出问题点。行业产品对比:与同行业产品进行对比,找出优劣势,并持续优化。6、多维度拆解 好学近乎知,力行近乎仁,知耻近乎勇。中庸百学须
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