“本文总结工作中用到的数据指标，它们代表的意义，以及怎么正确地统计”

工作中可能遇到这些问题：数据不准、数据没帮助、不知道看什么数据。

原因是没有一个数据建模的思维方式。

一个案例来看看数据建模的重要性。

1 常见的数据指标

对当前业务有参考价值、可统计的数据。

- 用户数据（谁）

存量 - DAU/MAU

增量 - 新增用户

健康程度 - 留存率

从哪儿来 - 渠道来源

- 行为数据（干了什么）

次数/频率 -  PV、UV、访问深度

路径走通程度 - 转化率

做了多久 - 时长

质量 - 弹出率

- 业务数据（结果怎样）

总量 - GMV（成交总额）、访问时长

人均 - ARPU（每用户平均收入）、 ARPPU（每付费用户收入）、 人均访问时长

人数 -付费人数、 播放人数

健康程度 -付费率、付费频次、观看率

    （多少人完成我们的业务目标）

被消费对象 -SKU视角（某个商品被浏览过、购买过）

2 DAU/MAU因产品而异

没有内部统一好数据统计方式，沟通的时候会发现讲的不是一回事，数据结果不统一。

- Daily

一般是按照 自然日

也可能是按照 最近24h（如跨时区、海外）

- Monthly

注意用户需去重

- Active

方法一：上报事件，则认为用户活跃。

坑例：活跃是根据有上报事件，但一些后台行为会上报（非用户主动操作），导致没操作的用户也被当成活跃用户。

方法二：业务的角度上，关键事件

需维护一个 日活事件的列表：访问首页、推送的landingPage等

- User

1. 认人。通过给每一个用户一个唯一的专属ID

局限：只适合强注册/登录的用户

2. 认设备

在网页cookie中买下一个随机字符串，标识设备

局限：无法对应用户

3. 选择哪个的思路

无账号体系：认设备

强依赖登录：认人（为主） + 认设备（辅助，识别游客用户）

不登录的用户对业务有价值：认设备

不登录的用户对业务无价值：认人

3 新增用户怎么计算

需选择合适的节点，定义新增。

渠道是根据新增用户算钱，哪个节点应该先谈清楚。

可视情况，按照以下不同节点，去计算新增用户。

- 点击渠道链接

优势：统计简单

劣势：离激活太远

适用：量级不大、免费渠道，不需精打细算

- 下载

优势：反应了用户的真实意愿

劣势：数据源可作假、刷量

适用场景：渠道坚持依赖应用商店，而我们找不到更好的渠道

- 安装/启动

优势：离激活最近，便于统计

劣势：渠道不一定配合、也无法避免刷量

适用场景：我方比较强势，量极大，说了算

- 激活

优势：最真实的数据

劣势：渠道费激增

适用场景：对用户质量要求高，且产品ARPU高，如金融APP

如何判断是【新】用户？

基于设备：是否是一个新的设备ID

基于账号：是否是一个新的用户ID

4 留存怎么算？

-如何定义7日留存？

取决于业务特性：

①一般情况下，是第1天新增用户中，在第7天（or第8天）活跃的用户，占这些新增用户的占比；（选择第7天或第8天都可，只要内部统一。选择用第8天，还可以抵消星期级别的周期性差异）

②有特定使用时间（如周末）的应用，则只要7天内活跃过的都算，也就是 7日内留存。

xx日留存的意义：了解一个渠道的质量。

-周留存、月留存

周留存计算方式：下周的周活跃用户数/新增当周活跃用户数

（务必去重）

意义：观察整个大盘的表现。

5 用户行为数据

一个案例，看用户行为数据的使用。

PV-（Page Views) 浏览次数

UV-（Unique Visitors）人数

PV/PV：某页面的PV/某页面的PV，可观察一个功能的转化率

PV/UV：某个页面的人均行为次数，可了解例如人均评论次数

访问深度- 将功能分成几个层级，以用户访问过最深的一级计算。（如：首页-搜索-详情页-查看图片，分别为1-4级）

访问时长- 回归业务，通过统计特殊事件。如视频关闭时的播放进度。

弹出率 - 用户进入网站的某个页面后立马就走（不进入第二个页面）的行为。如果一个用户，进行多次会话访问，计算的时候是针对会话的，而不是针对用户。

6 业务数据

可根据工作中要解决的问题，选择合适的业务数据指标。如下图所示。

总结

实际工作中，同事之间对数据指标的认知可能存在分歧。不强求以谁的认知为正确标准。只求基于同样的认知，才能正确地分析数据，避免被数据误导。

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