（1）数量指标
获客量：下载APP或成功注册的新用户数，通常以设备信息作为标识。
新增用户数：成功注册的新用户数，通常以账号信息作为标识。用户注册能帮助我们进一步获取用户信息，以便于后续进行各种营销推广活动。
（1）数量指标
获客量：下载APP或成功注册的新用户数，通常以设备信息作为标识。
新增用户数：成功注册的新用户数，通常以账号信息作为标识。用户注册能帮助我们进一步获取用户信息，以便于后续进行各种营销推广活动。
（2）质量指标
网站渠道指标有PV ：网页浏览数量，UV：独立访客数量
活跃用户数：通常有日活（DAU）,周活（WAU），月活（MAU），活跃度（=活跃用户/总用户），活跃用户构成（新老用户、性别、年龄等）等指标。
留存：通常有次日留存、7日留存、月留存等概念，留存在一定程度是能够反映出渠道的质量、渠道与产品的契合度、以及渠道是否存在作弊等信息。
付费客户数：通常有首日消费客户数、次日消费客户数、7天消费客户数、30天消费客户数等。
客户转化率：指由用户转变为客户的数量占比，是用于评估渠道或活动效果的一个重要指标。
（3）收入指标
渠道ROI：即该渠道带来的收入/该渠道投入的成本
ARPU值：平均活跃用户收入
ARPPU值：平均付费用户收入
客单价：顾客平均购买商品的金额
GMV：成交总额
等等
从以上指标不难看出，渠道的指标流程与AARRR漏斗模型重合度较高。AARRR漏斗模型是Dave McClure 在2007提出的客户生命周期模型，解释了实现用户增长的5个指标，分别是：Acquisition（获取）、Activation（激活）、Retention（留存）、Revenue（收入）、Referral（自传播），也被称为海盗模型，可以帮助我们更好地理解获客和维护客户的原理，也能很好地对渠道质量进行判断。
1、渠道考核的指标
（1）按照线上渠道从广告曝光到用户点击、激活、注册、登录、付费的流程，我们可以推出如下指标：
CPC：单个点击成本。 CPC=广告投入金额/广告带来的点击用户数
CPA：每个激活用户的成本。 CPA=广告投入金额/广告带来的激活用户数
CPR：每个注册用户的成本。 CPR=广告投入金额/广告带来的注册用户数
CPL：每个登录用户的成本。 CPL=广告投入金额/广告带来的新登录用户数
注册转化率：用户从激活到注册的转化比例。
如上指标，也常常是出资方与渠道广告结算的计算方式。
（2）按渠道收益的评估方式，可以推出指标：ROI，即投资回报率，指投资后所得收益与成本间的百分比率。主要用来衡量付出与收获是否成正比。
（1）象限法
之前讲解分析方法论时提到过象限法，也就是按照XY轴对内容进行分类。在渠道质量评估中，我们也可以按照象限法设定2~3个指标的考核方式，对指标进行分类，由此可以找出几个指标都很优秀的渠道。
比如，可以考核ROI和DAU（日活跃），就可以将渠道分为多个分类，如图就会看到第一象限中就是我们认为优质的渠道，第二象限是DAU不错但ROI较低的渠道，第三象限是两个指标都不好的渠道，第四象限是DAU不高但ROI高的渠道。根据这样的分类，就可以采用不同的运营策略。
（2）综合评价法
象限法最多只能考核2-3个指标，如果要考核多个指标，那象限法就不够用了，因此我们就想到了综合评价法。
综合评价分析，是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标进行评价。在综合评价中，有两个关键步骤：数据标准化和赋予权重。
数据标准化：
0-1标准化：将数据缩放到0-1之间的范围内。主要方法是：利用最大最小值来压缩数据
Z标准化：主要针对符合正态分布的数据。通过对数据进行标准化，数据会呈现标准正态分布的特性，即均值为0，标准差为1
赋予权重：
主观法：主观赋予权重，大致可以分为个人主观和专家打分。个人主观赋予权重，主要是根据业务特性，主观给予权重数据；专家打分，主要是将这些变量进行两两对比打分，具体的打分规则可以根据情况设定。
变异系数：用变异系数来确定权重，是因为变异系数可以反映数据的波动性。变异系数越大，数据越不稳定，则说明该变量的取值差异越大，该变量越是难以实现，那么就越能将评价对象的差异拉开，就要赋予更高的权重。
主成分或因子分析的方差解释：利用主成分或者因子分析，我们可以在计算时获取到主成分提前变量时的方差解释率，这个也可以直接来当作权重。
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