1.ARPU
Average Revenue Per User,即每用户平均收入
在一定时间内,ARPU=总收入/用户数,一般是计算长期的 ARPU 比较有意义,如平均每月每用户收入。
而用户数可以是总平均在线用户数、付费用户数或是活跃用户数,不同产品标准可能存在差别。
ARPU 注重的是一个时间段内从每个用户所得到的收入,衡量互联网公司业务收入的指标。ARPU 值高说明平均每个用户贡献的收入高,但高未必说明利润高,因为利润还需要考虑成本。ARPU 的高低没有绝对的好坏之分,分析的时候需要有一定的标准。
2.用户流失率
用户流失率=总流失用户数/总用户数,流失用户数依产品而定,并且有各自的不同标准。
分析用户的流失情况可以找到流失的原因,针对产品所处的时期再找到解决办法。一般流失用户都是对于那些需要注册、提供应用服务的网站而言的,比如微博、邮箱、电子商务类网站等。对于流失用户的界定依照产品服务的不同而标准不同,对于微博和邮箱这类用户几乎每天登录查看的网站而言,可能用户未登录超过 1 个月,我们就可以认为用户可能已经流失了;而对于电子商务而言,可能 3 个月未登录或者半年内没有任何购买行为的用户可以被认定是流失用户。因此这里有个流失期限。
3.活跃用户
活跃用户用于衡量网站的运营现状,而流失用户则用于分析网站是否存在被淘汰的风险,以及网站是否有能力留住新用户。
每个产品活跃的定义千差万别,如果是有帐号的客户端产品,例如IM、端游等,通常以帐号登录作为活跃标识。如果是某些工具软件,有的以启动作为活跃,例如看天气的。有些需要进行一些核心操作,例如拍照软件,至少是完成一张照片拍摄,才能算活跃吧。
4.日活跃用户
DAU,Daily Active User,指某个自然日内启动过应用的用户,该日内的多次启动只记一个活跃用户。
5.月活用户
MAU,Monthly Active User,指某个自然月内启动过应用的用户,该月内的多次启动只记一个活跃用户。
这两个指标一般出现在在线服务的分析统计指标中,比如在线文档,或者是网页邮箱服务,网络游戏,SNS 游戏等等。一般用来衡量服务的用户粘性以及服务的衰退周期。
DAU/MAU 比例是 SNS 游戏的重要参数,一般最低极限是 0.2,这保证游戏能够达到临界规模的病毒式传播和用户粘性。
6.周活跃用户
WAU,Weekly Active User,指某个自然周内启动过应用的用户,该周内的多次启动只记一个活跃用户。这个指标是为了查看用户的类型结构,如轻度用户、中度用户、重度用户等。
7.用户保有率
用户保有率指在单位时间内符合有效用户条件的用户数在实际产生用户量的比率,也叫用户留存。
保有率=保有量/实际量
次日留存率:(当天新增的用户中,在第 2 天还登录的用户数)/第一天新增总用户数。因为都是新用户,所以结合产品的新手引导设计和新用户转化路径来分析用户的流失原因,通过不断的修改和调整来降低用户流失,提升次日留存率,通常这个数字如果达到了 40%就表示产品非常优秀了。
第 3 日留存率:(第一天新增用户中,在往后的第 3 天还有登录的用户数)/第一天新增总用户数。
周留存率:(第一天新增的用户中,在往后的第 7 天还有登录的用户数)/第一天新增总用户数。在这个时间段里,用户通常会经历一个完整的使用和体验周期,如果在这个阶段用户能够留下来,就有可能成为忠诚度较高的用户。
月留存率:(第一天新增的用户中,在往后的第 30 天还有登录的用户数)/第一天新增总用户数。通常移动 APP 的迭代周期为 2-4 周一个版本,所以月留存是能够反映出一个版本的用户留存情况,一个版本的更新,总是会或多或少的影响用户的体验,所以通过比较月留存率能够判断出每个版本更新是否对用户有影响。
渠道留存:因为渠道来源不一,用户质量也会有差别,所以有必要针对渠道用户进行留存率分析。而且排除用户差别的因素以后,再去比较次日,周留存,可以更准确的判断产品上的问题。
留存用户和留存率通常反映了不同时期获得的用户流失的情况,表现
不同时期用户对产品的适应性和黏性,分析这个结果往往是为了找到用户
流失的具体原因。
(以上内容综合整理自网络)
网友评论