之前做过的数据分析项目挺多的，最近有一位朋友，他们公司是一家年销售额勉强破千万的电商企业，因为之前的品牌红利期，加上成本优势、野蛮生长，今年后端成本上涨，前端销量也在下滑，想总结一下之前的数据情况，并为之后发展看看有没有哪些突破点。
于是拿着前几个月的原始数据找到我，一起研究怎么构建他们的业务分析指标，聊了一下午发现这位朋友企业的一个特点：注重结果而非原因。
数据分析有什么用这个话题不用多说，大家都看过很多“科学数据增长，用数据指导业务增长”这些话题。但是，要想对数据分析有所了解，最少，基础的指标应该知道，能够快速的通过行业常见模型来拆解自己的业务，心里有个谱，在运营中方能胸有成竹，下面会通过用户指标、行为指标、业务指标3个大类来分享。
什么是指标？
现代管理学之父 彼得·德鲁克 提出用管理促进企业增长，他讲过一句非常经典的话：如果你不能衡量，那么你就不能有效增长。
那么如何去衡量？就是用某个统一标准去衡量业务，这个统一标准就是指标。
用户指标
用户数据是指用户的基本情况，包括姓名、性别、邮箱、年龄、家庭住址、教育水平、职业等。
1、为什么要关注用户指标？
如果把一款产品看作我的一个鱼塘，那么使用产品的用户就是鱼塘里的鱼，而我们赚钱就靠这些鱼，我们必须找到合适的指标来衡量里面的鱼从而来制定相应的运营策略，才能用鱼实现最大化收益。
2、常见的用户指标有哪些？
日新增用户： 就是产品每天新增用户是多少。 比如微信公众号的日新增用户是指每天新关注微信公众号的人数。一个产品如果没有用户增长，用户数就会慢慢减少，越来越惨淡，比如人人网。同时，新增用户来自产品推广的渠道，如果按渠道维度来拆解新增用户，我们可以看出不同渠道分别新增了多少用户，从而判断出渠道推广的效果。
活跃率：活跃用户数按时间又分为日活跃用户数(简称日活,DAU)，周活跃用户数（WAU），月活跃用户数（MAU）。需要注意的是，统计人数要去掉重复的数据。
留存率：通过渠道推广过来的新用户，经过一段时间可能会有一部分用户逐渐流失了，那么留下来的用户就称为留存，也就是有多少人留下来了。
留存用户=新增用户-流失用户
留存率=（新增-流失）/新增
为什么要关注留存呢？
因为可以评估产品功能对用户的黏性。如果一个产品留存低，那么说明用户对产品的黏性就小，就要想办法来提高留存了。留存反映了不同时期获得新用户的流失情况，如果留存低，就要找到用户流失的具体原因。
举个例子，某个app，我们把打开app定义为使用过产品。第一天新增用户100个，第二天这100个人里有40个人打开过app，那么次日留存率=40/100=40%。如果第七天这100个人人里有20个人打开过app，那么称七日留存率=40/100=20%
Facebook有一个著名的40-20-10法则，即新用户次日留存率为40%，7日留存率为20%，30日留存率为10%，有这个表现的产品属于数据比较好的。
行为数据指标
PV：页面访问或页面点击，指页面刷新次数，还是以公众号来举例，一个人点击文章链接访问文章1次，记为1次PV,1个人点击5次，记为5次PV.
UV：独立IP访问，和PV含义类似，区别在于，1个人点击链接访问5次，还是记为1个UV,这里计数是以人为单位而非次为单位。
转化率：“资深”用户/总用户 ，以单次活动来看，则是完成了期望行为的用户/参与活动总用户，比如说我们单独搞了一次促销活动，页面UV=10000 消费用户=500，转化率=500/10000 =5%
访问时长：一般用来和PV/UV做关联分析，意思是：单个用户在访问页面的停留时间，可以理解为，用户在我家产品中逛了多久时间。
访问深度：现在无论是交易类产品或者社区类产品都有很多页面和跳转， 网站访问深度就是用户在一次浏览的过程中浏览了的页数，简单来说可以这么算 DV=PV/UV 这个比值越大，用户体验度越好，产品的粘性也越高。
弹出率： 弹出率是产品是否满足用户需求的重要的数值。如果用户来到我们这，大部分只打开第一个页面，再也没有点击其他链接看其他网页就离开，就说明产品不吸引人或易用性差 不能满足他的需求。计算方式：只访问一个页面的用户数/活跃用户数。
业务数据指标
GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额，电商平台利用GMV可以进行交易数据分析，虽然GMV不是实际的购买交易数据，但同样可以作为参考依据的，因为只要你点击了购买，无论你有没有实际购买，都是统计在gmv里面的。所以，可以用gmv来研究顾客的购买意向，顾客买了之后发生退单的比率，gmv与实际成交额的比率等等，类似于百度统计里边研究的用户粘度。
ARPU：ARPU的全称是Average Revenue Per User，也就是每用户平均收入。这个指标计算的是某时间段内平均每个活跃用户为应用创造的收入，
ARPU的计算中，所有的用户都被纳入了计算范围——无论是付费用户或非付费用户。ARPU是评估应用变现有效性的指标：ARPU越高，就代表用户在这段时间内为应用带来的变现收入就越多。
ARPU可用于评估应用中的变动是否能有效提升变现收益：如果ARPU提升，证明应用的变动有利于提升应用变现收益；如果ARPU不升反降，应用开发者可能就需要确认一下变动的有效性了。
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