Day1 数据指标与分析流程
1.你为什么要学习数据分析
数据分析是所有运营岗位的底层能力
2.你的基础数据字段够全吗？
数据分析的底层关键支撑是基础数据字段，没有它，任何的数据分析方案都执行不了。无法数据驱动运营。
为了做好数据分析，需要尽可能全面提出你的数据字段需求：
一、用户信息数据字段
用户的社会信息数据，如姓名、性别、出生年月、籍贯、婚姻、学历、手机号、邮箱
对电商、母婴来说，还要基于【用户行为数据】推导家庭类型、家庭人数、小孩标签、工作岗位、所处行业等高级用户信息字段
二、用户行为数据字段
格式：Userid（哪个用户）+Active（哪种操作）+Time（何时产生）
Active：
社区产品---阅读内容、点赞、评论、分享
电商产品---点击产品、添加购物车、下单、付费、评价
3.促进业务增长的指标都有哪些
如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。
按照AARRR模型，指标分为5类：拉新指标、活跃指标、留存指标、转化指标、传播指标
4. 4个产品拉新指标
1)浏览量（曝光量）
曝光量：产品推广信息在渠道中被多少人看到
CTR=点击量/浏览量
2）下载量
app安装次数
注意--应用大小、介绍文案的打磨
3）新增用户
用户注册了才算有效的用户
4）获客成本
CPM千次曝光成本
CPC单次点击成本
CPA单次获客成本
5. 5个产品活跃指标
1）活跃用户数--衡量产品的市场体量
DAU--日活跃用户数
2）活跃率--产品健康程度
3）在线时长（视频类网站核心数据指标）
4）启动次数--用户使用频率
用户日启动次数越高，说明对产品依赖性越高，活跃度就越好
社交产品人均启动次数3-5次/天
5）页面浏览量
PV--页面浏览量
UV--一定时间内访问网页的人数
6. 2个产品留存指标
1）用户留存率
留存率=留存用户/当初总用户量
2）用户流失率--预测产品的生命周期、发展趋势
用户流失率=1-用户留存率
生命周期=(1/流失率)*流失率的时间维度
7. 13个产品转化指标
一、交易类产品转化指标
1）GMV-（成交总额）
虚荣指标，只要用户下单生成订单号就算数
2）成交额
用户付款的实际流水，用户购买后的消费金额
3）销售收入
成交金额减去退款，内部机密数据
2个新指标：
订单支付率--支付流畅度
退款率--产品质量
4）付费用户量
细分为首单用户、忠诚消费用户（持续购买的用户）、回流消费用户（流失后又回来）
付费用户比例=付费用户/总注册用户
5）ARPU
单个活动：平均每笔订单收入=总收入/订单数
整个生命周期：用户平均付费=总收入/总用户数
普通用户占比太大：付费用户平均付费=总收入/付费用户数
6）复购率
单位时间内，消费两次以上用户数占购买总用户数的比例
二、社区型产品转化指标
首要目的：聚集用户，引导用户产生内容
核心关键：培养一个能产生内容的活跃用户社区
1）内容生产者
参与内容生产的用户总量
内容生产比例=内容生产者/用户总量---社区内容生成健康度
2）内容互动者
有生成内容、阅读、评论、分享、收藏、投票任意行为其一的用户总量
内容互动比例=内容互动者/用户总量----用户参与度
3）内容价值
通过内容产生的实际收入，包括广告收入、分成收入、订阅付费
三、企业型产品转化指标
免费试用/分级收费模式
1）体验用户量
申请体验企业服务的用户总量
体验率=体验用户量/访客用户（含注册用户）--衡量产品包装吸引力
2）付费用户量
转化率=付费用户量/体验用户总量------衡量市场匹配度
3）追加销售量
多少用户升级到更贵的服务级别
追加销售比例=追加销售用户/总付费用户----售后服务能力
4）平均客户营收
单位时间内平均每位客户带来营收=销售额/付费用户
客户终身价值=客户使用产品过程中付费总额
8. 2个产品传播指标
1)病毒k因子
国外很常用的概念，现有用户能带来的新用户数。
k=邀请率*邀请接受率
邀请率=总邀请数/现有用户数
邀请接受率·=新用户数/总邀请数
k>1时，每位用户至少能带来一位新用户，用户量会滚雪球一样，最后达成自传播。
2）传播周期
用户从传播到转化新用户所花时间，传播周期越短，说明传播效果越好。
9. 你该如何选择业务数据指标
1）明确目的
2）梳理流程
3）对应指标
乘法逻辑
二级指标
10. 1个运营必会数据分析流程
1)梳理业务流程
2）根据流程确定核心数据指标（比例比绝对值更能指导工作），形成数据指标报表
3）对数据分析指标进（指标拆解）行预测，给出异常值的应对措施
4）每日统计数据报表，观察业务指标数据状态
5）跟据数据指标结果，最终产出运营决策。
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