如果你不能衡量它，你就无法增长它 # If you can't measure it, you can't grow it
经典的业务分析指标：
电商/活动/内容类APP的指标
指标的建立：
1，核心指标 One metric that matter OMTM：新增用户量（初创）user growth in the beginning；用户活跃度（中期）user activity in the middle；ROI（商业化）ROI is for commercialization
2，好的指标应该是比率 best fit metric is ratio
3，好的指标应该能带来显著效果：marginal thinking / immeasurable metric lead to significant result
4，好的指标不应该虚荣vanity ：需要观察关联的指标，不能单一观察 check associated metrics, don't concerns one metric
5，好的指标不应该复杂 metrics should not be complicated
marketing metrics:
客户生命周期LTV
潜在客户，新客户，老客户，流失客户，回流客户。
用户价值：
类似ROI：产出/投入，
线性加权：贡献1+贡献2+……
金融业：存款+贷款+信用卡+年费+……-风险-流失
RFM模型：在用户生命周期，衡量客户价值的立方体模型。Recency, Frequency, Monetary。
用户分群，营销矩阵：提取用户的几个核心维度，用象限法将其归纳和分类。
价值和流失度，分成2^2的4类用户。
product operation metrics：
AARRR模型：
acquisition, activation, retention, revenue, refer
用户获取：
渠道曝光量：广告，朋友圈
渠道转化率：CPC_click, CPM_mille, CPT_time, CPS_sale, CPD_download……
渠道ROI：投资回报率=利润/投资
获客成本CAC
日应用下载量：这里指点击下载，不考虑是否完成下载
日新增用户数：以用户注册提交资料为准，注册转化率CR
一次回话用户数占比：新用户下载完APP，仅打开过产品一次，且该词使用时长在2分钟以内
用户活跃：
DAU/WAU/MAU: 活跃标准是用户用过产品，不只是打开APP，要与APP核心相关
活跃用户占比：衡量产品健康程度
用户会话session次数：用户打开产品操作和使用，直到退出产品的整个周期。5分钟内没有操作，默认会话结束
用户访问时长：一次会话的持续时间
用户平均访问次数：一段时间内的用户平均产生会话次数
用户留存：次日留存率，七日留存率等
营收：
付费用户数：先不考虑退款
ARPU_Average Revenue per User：某时间段内每位用户平均收入
ARPPU_Average Revenue per Paying User：某时间段内每位付费用户平均收入
客单价ATV_Average Transaction Value：每一位用户平均购买商品的金额
LTV：用户生命周期价值
LTV = ARPU * （1/流失率), 比如说，一月份有100用户，流失率为30%，所以这100个用户需要3.3333个月流失光，即1/流失率，ARPU * 生命周期时间 = 生命周期价值
传播：
K因子：每个用户能够带来几个新用户
K因子=用户数*平均邀请人数*邀请转化率
用户分享率
活动/邀请曝光量：线上传播活动中，该页面被浏览的次数。
user behavior metrics：
功能使用率/渗透率：使用某功能的用户占总活跃数之比
用户会话
用户路径：用户在一次会话中，其访问产品内部的浏览轨迹，通过此，可以加工出关键路径的转化率
E-commerce metrics：
笔单价：与客单价对应
件单价：商品平均价格
成交率：
购物篮系数：平均每笔订单中，卖出了多少商品，购物篮系数多多益善，它和商品关联规则有关系。
复购率：一个时间段， 多次消费客人占总数的比值。描述消费欲望，外卖
回购率：两个时间段，5月消费客人1000，其中有400在六月继续消费，400/1000即时回购率。描述忠诚度。
web traffic metrics:
PV: page visit 浏览次数
UV: unique visit 独立访客数，通过cookie，IP衡量
怎么生成指标：
组合
访客访问时长+UV=重度访问用户占比 ：浏览5分钟以上的用户在整个访客中占比
用户会话次数+成交率=有效消费会话占比：用户在所有会话中，其中有多少次消费
建立业务分析框架：从指标，业务，流程角度出发
市场营销模型：
机会用户：
潜在客户转化率
机会客户转化率
新客付费转化率
不同渠道在新客中的占比
不同渠道在新客中的付费转化率
结构化分析
产品运营模型AARRR模型：从流程来建立框架
二次激活：
推送激活转化率
有效推送成功率
有效推送到达率
用户打开率
不同推送的转化率
用户行为模型（内容平台）：
点赞/评论/收藏：
点赞/评论/收藏用户活跃占比
内容指数：线性加权点赞/评论/收藏
电子商务模型：
购物车：
不同商品类别的占比（对比法）
不同价格档次的占比（象限法）
不同商品的下单支付率（漏斗法）
流量模型：
应对各类业务场景：
练习;
熟悉业务；
应用三种核心思维；
归纳和整理出指标；
画出框架；
检查、应用、修正；
应用和迭代.
MOOC data framework
网友评论