不同运营环节核心数据指标
2023-08-18 17:08:49 0 举报AI智能生成
归纳整理产品运营过程中不同环节需要关注的数据指标
作者其他创作
大纲/内容
营销数据
用户生命周期
一种是针对用户个体/群体的营销生存窗口；另外一种是用户关系管理层面的生命周期
LTV
用户生命周期价值（Life Time Value）
LTV=LT×ARPU
LTV=LT×ARPU
用户忠诚指数
忠诚指数是对活跃留存的再量化。活跃仅是产品的使用与否，A用户和B用户都是天天打开App，但是B产生了消费，那么B比A更忠诚。
数据往往需要更商业的指标描述用户，消费与否就是一个好维度
数据往往需要更商业的指标描述用户，消费与否就是一个好维度
RFM模型
利用R最近一次消费时间，M总消费金额，F消费频次，将用户划分成多个群体。
不同群体即代表了不同的价值指数
不同群体即代表了不同的价值指数
矩阵法
将指标划分出多个象限，如用户价值指数和用户流失指数。
对于用户价值高且流失指数高的用户，应该采取积极的唤回策略，
对于用户价值低且流失指数高，那么考虑成本的平衡适当运营即可
对于用户价值高且流失指数高的用户，应该采取积极的唤回策略，
对于用户价值低且流失指数高，那么考虑成本的平衡适当运营即可
传播活动数据
K因子
每位用户平均向多少用户发出邀请，发出的邀请又有多少有效的转化率，
即每一个用户能够带来几个新用户
即每一个用户能够带来几个新用户
病毒传播周期
活动、广告、营销等任何能称之为传播的形式都会有传播周期。
理论上，通过K因子和传播周期，能预测依赖传播带来的用户量，
可实际的操作意义不大，它们更多用于各类活动和运营报告的解读分析
理论上，通过K因子和传播周期，能预测依赖传播带来的用户量，
可实际的操作意义不大，它们更多用于各类活动和运营报告的解读分析
用户分享率
现在产品都会内嵌分享功能，对内容型平台或者依赖传播的产品，
分享率是较为重要的指标，它又可以细分为微信好友/群，微信朋友圈，微博等渠道
分享率是较为重要的指标，它又可以细分为微信好友/群，微信朋友圈，微博等渠道
活动曝光/浏览量
传播和线上活动是息息相关的，这两者的差异不大。
想要做好一个活动，单纯知道活动的浏览量是不够的，好的活动一定是数据分析出来的
想要做好一个活动，单纯知道活动的浏览量是不够的，好的活动一定是数据分析出来的
活动参与率
活动参与率衡量活动的整体情况，可以套用用户活跃的分析指标
参与率详细解读
这个活动的参于人数(活跃数)多少?有多少老用户参与了这个活动?
有多少新增用户因为这个活动来，传播类的活动分享数据怎么样?
活动中的各个流程转化如何?活动带来多少新订单。
其实运营活动可以看作一个短生命周期的产品，产品的一切指标都能应用于其中
有多少新增用户因为这个活动来，传播类的活动分享数据怎么样?
活动中的各个流程转化如何?活动带来多少新订单。
其实运营活动可以看作一个短生命周期的产品，产品的一切指标都能应用于其中
营收数据
活跃交易用户数
从产品曝光到用户下载，用户打开活跃到产生收入，产品的指标在一步步往商业靠拢，
活跃交易用户则是核心指标。整个流程呈现漏斗状
活跃交易用户则是核心指标。整个流程呈现漏斗状
活跃用户交易占比
统计交易用户在活跃用户中的占比。当产品活跃用户足够多，但是交易用户少，
此时的商业化是有问题的，俗称的变现困难，很多公司都倒在这一步
此时的商业化是有问题的，俗称的变现困难，很多公司都倒在这一步
GMV
成交总金额，只要用户下单，生成订单号，
便可以算在GMV里不管用户是否真的购买了。互联网电商更偏好这个指标
便可以算在GMV里不管用户是否真的购买了。互联网电商更偏好这个指标
实际流水
用户购买后的消费金额。销售收入则是成交金额减去退款。
至于利润、净利率，涉及到财务成本，数据分析挺难拿到这类数据，所以不太用到
至于利润、净利率，涉及到财务成本，数据分析挺难拿到这类数据，所以不太用到
客单价
客单价是一位消费者每一次到场消费的平均金额。
在互联网中，则是每一笔用户订单的收入总收入/订单数
在互联网中，则是每一笔用户订单的收入总收入/订单数
付费转化率
不同场景计算方式会有一些差异，通常来讲
付费转化率=付费人数/活跃用户数
付费转化率=付费人数/活跃用户数
ARPU
每用户平均收入（average revenue per use）
ARPU=总收入/总用户数
ARPU=总收入/总用户数
ARPPU
每付费用户平均收益（Average Revenue Per Paying User）
ARPPU=总收入/总付费用户数
ARPPU=总收入/总付费用户数
复购率
复购率更多用在整体的重复购买次数统计：单位时间内，消费两次以上的用户数占购买总用户数。
例如某电商4月的消费用户数1000，其中600位在5月继续消费，则回购率为60%
例如某电商4月的消费用户数1000，其中600位在5月继续消费，则回购率为60%
用户获取
渠道到达量
即产品推广页面有多少用户流量（产品有效曝光）。
可以在应用商店，在朋友圈，在搜索引擎，只要有流量的地方，都会有渠道曝光。
可以在应用商店，在朋友圈，在搜索引擎，只要有流量的地方，都会有渠道曝光。
渠道转化率
比较笼统的讲法，是应用广阔的指标。
业界将成本和转化率结合，衍生出CPM、CPC、CPS、CPD、CPT等
业界将成本和转化率结合，衍生出CPM、CPC、CPS、CPD、CPT等
CPM
每千人成本（Cost Per Mille），按广告曝光的人数/人次计费，
CPM（千人展现成本）=（广告费用/到达人数）×1000
CPM（千人展现成本）=（广告费用/到达人数）×1000
CPC
每用户点击成本（Cost Per Click），按广告点击次数计费
CPC（点击成本）=广告费用/广告点击次数
CPC（点击成本）=广告费用/广告点击次数
CPE
互动成本，指广告互动次数成本（互动一般为转评赞总和），一般小红书等种草投放需要关注此指标
CPE（互动成本）=广告费用/互动次数（转评赞总和）
CPE（互动成本）=广告费用/互动次数（转评赞总和）
CPA
每行动成本（Cost Per Action），按指定用户行为计费，行为可以是下载/注册/购买等
eCPM
每千次展现可得收益（effective cost per mille），是广告主预估自身收益的指标
eCPM =收入/广告展示次数×1000=出价（Pbid）*预估点击率（eCTR）*预估转化率（eCVR）*1000
eCPM =收入/广告展示次数×1000=出价（Pbid）*预估点击率（eCTR）*预估转化率（eCVR）*1000
CTR
点击通过率（Click-Through-Rate），指广告页面的点击比率
CTR（点击通过率）=广告实际点击量/广告展示量
CTR（点击通过率）=广告实际点击量/广告展示量
渠道ROI
投资回报率（Return-on-investment），当ROI大于1，说明活动/渠道运营是成功的，能赚钱的
ROI（投资回报率）=收入/投入成本
ROI（投资回报率）=收入/投入成本
日下载量
第三方平台下载到用户注册App，这一步骤数据容易出错，主要是用户对不上。技术上一般通过唯一设备ID进行匹配
日新增用户数
用户获取的核心指标。新增用户可进一步分为自然增长与推广增长
用户获取成本
每用户获取成本CAC
CAC=推广费用/推广带来的新增用户数
CAC=推广费用/推广带来的新增用户数
用户活跃
活跃用户
活跃指标是用户运营的基础，按时间维度，则有日活跃DAU、周活跃WAU和月活跃MAU。
可以进一步计算活跃率：某一时间段内活跃用户在总用户量的占比。
可以进一步计算活跃率：某一时间段内活跃用户在总用户量的占比。
PV
PV(PageView)是页面浏览量，用户在网页的一次访问请求可以看作一个PV，用户看了十个网页，则PV为10
UV
UV(UniqueVisitor)是一定时间内访问网页的人数，正式名称独立访客数。
在同一天内，不管用户访问了多少网页，他都只算一个独立访客
在同一天内，不管用户访问了多少网页，他都只算一个独立访客
用户会话次数
用户会话也叫session，是用户在时间窗口内的所有行为集合。
用户打开App，搜索商品，浏览商品，下单并且支付，最后退出整个流程算作一次会话
用户打开App，搜索商品，浏览商品，下单并且支付，最后退出整个流程算作一次会话
用户访问时长
用户访问时长是一次会话持续的时间。
不同产品类型的访问时长不等，社交肯定长于工具类产品，内容平台肯定长于金融理财
不同产品类型的访问时长不等，社交肯定长于工具类产品，内容平台肯定长于金融理财
功能使用率
除了关注活跃，运营和数据分析师也应该关注产品上的重要功能。
如收藏，点赞，评论等，这些功能关系产品的发展以及用户使用深度
如收藏，点赞，评论等，这些功能关系产品的发展以及用户使用深度
用户留存
留存率
用户在某段时间使用产品，过了一段时间后，仍旧继续使用的用户，被称为留存用户。
留存率=仍旧使用的用户/当初的总用户量
留存率=仍旧使用的用户/当初的总用户量
40-20-10
即新用户次日留存率为40%，七日留存率为20%，三十日留存率为10%，有此表现的产品属于数据比较好的
用户流失率
用户流失率和留存率恰好相反。如果某产品新用户的次日留存为30%，那么反过来说明有70%的用户流失了
生命周期=(1/流失率)*流失率的时间维度。它是经验公式，不一定有效
生命周期=(1/流失率)*流失率的时间维度。它是经验公式，不一定有效
退出率
退出率是网页端的一个指标。网页端追求访问深度，用户在一次会话中浏览多少页面，当用户关闭网页时，可认为用户没有 (留存)留住
从该页退出的页面访问数/进入该页的页面访问数，某商品页进入PV1000，该页直接关闭的访问数有300，则退出率30%
从该页退出的页面访问数/进入该页的页面访问数，某商品页进入PV1000，该页直接关闭的访问数有300，则退出率30%
跳出率
有且仅浏览一个页面就退出的次数/访问次数，仅浏览一个页面意味着这是用户进入网站的第一个
页面，俗称落地页LandingPageo
页面，俗称落地页LandingPageo
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