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产品笔记|数据分析之常见数据指标

产品笔记|数据分析之常见数据指标

作者: 朱二呀 | 来源:发表于2019-04-10 01:04 被阅读0次
图片来自百度

什么是数据指标?对当前业务有参考价值的统计数据

不是所有的数据指标都叫指标,只有对当前业务有参考价值的指标才可称作指标,同时要是可统计和记录,可被观测。

数据需要高清楚谁,干了什么,结果怎么样。

一、常用数据指标及定义

数据可分为三类:用户数据、行为数据、业务数据

(一)用户数据

1.存量(规模)

DAU/MAU:日跃用户(一个自然日内活跃用户)/月活用户(当月至少活跃一次的用户总数)

注意:MAU不等于当月个日的DAU之和单纯将日活相加不具有参考价值,应该进行去重处理 。

活跃用户和用户的统计方法:

活跃用户:有上报事件,这个用户是活跃用户

数据统计系统上的定义,今日上报事件,这个用户活跃。假定了事件上报一定来自于用户主动操作

业务上的定义,用户执行了关键事件,这个用户是活跃的

用户

按人统计给每个注册用户一个ID。用户数=访问过服务的ID,只适合强注册/登录环境,未登录用户会被漏掉。

按设备统计在网页cookie中埋下一段随机字符串,作为设备唯一标识符。用户数=访问过服务的设备数,无法对应设备后的用户。

按人或设备的统计判断:

是否有账号体系;否,按设备统计。

业务场景是否强登录;是,按人+设备统计。

不登陆用户对业务是否有价值;否,按人+设备统计。

2.增量(增长速度)

新增用户怎么定义新增?

选择合适的节点,定义增用户完成某些行为算新增(比如完成注册或认证);用合适的方法,判别新(基于设备和账号关联)。

3.留存率(健康程度)

为什么要看留存?

了解某一个渠道的质量——日留存

以日为单位,衡量这个渠道来的用户当下&接下来的表现。以(X日日留存)作为比较标准时,可以避免其他日数据的干扰。常见的有次日留存和七日留存。七日留存分为:七日日留存、七日内留存。

七日日留存,只关心到特定日的留存情况,避免了其他日数据的干扰。新增当日为第0天,下一日为第一天,使第七日与新当日对齐,有利于抵消某些星期级别的周期性差异。

七日日留存=第二天~第七天去重/第一天

七日内留存,引入了其他日数据,适用于有固定使用周期,且周期较长的业务。

七日内留存=第七天/第0天

观察整个大盘——周留存/月留存

以周/月为单位,衡量产品的健康情况,观察用户在平台上的粘性,务必要做去重。

4.从哪来

看用户的渠道来源

(二)行为数据

1.次数/频率

PV(页面浏览量,次数)/UV(独立访问数,人数);访问深度(用户对产品的了解程度)。

访问深度算法:对用户某些关键行为的访问次数,将网站/内容分成几个层级,以用户本次访问过最深的一级计算。

2.转化率(路径走通程度)

转化率:流程转化(PV/PV,UV/UV),人均行为次数(PV/UV)

3.时长(做了多久)

如何统计?

web时代=页面打开时长

APP时代=前台驻留时长

通过统计特殊事件,支持业务需求。统计视频被消费程度,评价内容质量;记录暂停/关闭页面后的进度。

4.弹出率(质量)

弹出率用户来了立即就走了,只访问了一个页面,通常是统计整个网站产生的所有会话的弹出率。

(三)业务数据(描述业务本身的发展)

1.总量(GMV,访问时长)

GMV:描述交易完成金额总规模,目标完成数。

2.人均(ARPU/ARPPU,人均访问时长)

ARPU:每个用户的贡献价值

ARPPU:每个用户的平均贡献价值

3.人数(付费人数)

付费人数:描述愿意为服务付费的人数总规模,完成人数

4.健康程度(付费率/付费频次)

付费率/付费频次:描述总体上的用户付费意愿评判一个服务的健康程度,以及某个行为的完成率

5.被消费对象(SKU视角)

SKU视角:需要分析消费品本事的运营情况

数据没有绝对的对错,只求彼此认同;不同指标有不同定义标准。

二、选好数据指标的方法

(一)从业务的最终目的出发梳理业务模块

判断业务模块所属类型:

工具类:省时间,产品对用户价值来自产品本身

内容浏览模块:杀时间,产品对用户价值来自产品本身

交易模块:省时间,产品对用户价值来自链接其他资源

社区模块:杀时间,产品对用户价值来自链接其他资源

(二)根据业务模块所属类型选择数据指标

工具类:使用量(累计量,用户粘性强)、目标达成率(是否正常运转)、频次(能不能让用户养成固定习惯)

内容浏览模块:浏览数(累计有多少人阅读)、浏览广度(覆盖内容库存情况)、浏览时长(占据用户多少时间、减少竞品使用时间)、内容互动(用户对内容的粘性)

交易模块:详情页转化率(核心场景转化率)、金额(总的交易规模)、客单价(单个用户价值)、复购率(收入持久度)

社区模块:发布量(用户创造数量有更多话题源头)、互动量(用户和用户之间互动的次数)、关系密度(用户和用户之间的关系,更有可能长期留存)

选择数据指标的核心是能否根据数据还原业务全貌,是否能用指标描述公司业务,要选择真正能够展现业务的指标。

作者:朱 二,微信:朱二(xiaopihai0610)一个待业的产品,爱拍照,爱旅游。

期待能与你一起交流,一起进步。

来源参考三节课

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