首页  思维导图  详情

数据指标有哪些？常见的数据指标和数据分析模型

2023-08-20 14:36:46   2  举报





AI智能生成

产品经理

数据分析

数据指标

数据分析模型

作者其他创作

大纲/内容

常见数据指标

什么是数据指标

不是所有的数据都叫指标，
指标必须对业务有参考价值。

数据指标很多，好的数据指标能改变商业行为，主要是留住用户，
口碑传播，使品牌最大化，从而树立品牌正面形象，获取有效用户，
创造更多营收。好的数据指标，更应该为产品业务线所在的发展阶段提供指引。

监控产品，发现问题：通过数据埋点监测，实时监测产品状况，为改版提供方
向和参考。
验证设计：通过定性、定量手段，衡量改版效果。
发掘机会点，助力增长：发现新的商业机会和产品爆发点，着力用户、数据增长。

常见的数据指标

综合性指标：
反映产品的整体情况

活跃用户：
在特定的统计周期内，
成功启动或操作过
产品核心功能的用户
（按照设备去重）

日活（DAU）：一天内日均活跃设备数(去重，每个公司活跃的定义不一样)
周活跃数（WAU）：一周内活跃设备数(去重，每个公司活跃的定义不一样)
日新增DNU：一周内的日均新增人数,计算方式：一周新增设备数(不去重)/自然周天数
最高活跃（PCU）：一周内的最高活跃设备数
月活（MAU）：一个月内的活跃设备数(去重)。
活跃度（DAU/MAU）：体现用户的总体粘度，衡量期间内每日活跃用户的交叉重合情况。

新增用户：
安装应用后，
首次成功启动
产品的用户
新增用户按照设备
维度进行去重统计

日新增注册用户量：统计一天内，即指安装应用后，注册APP的用户数。
周新增注册用户量：统计一周内，即指安装应用后，注册APP的用户数。
月新增注册用户量：统计一月内，即指安装应用后，注册APP的用户数。
注册转化率：从激活到注册的转化。
DNU占比：新增用户占活跃用户的比例，可以用来衡量产品健康度。

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

留存率 = 仍旧使用的用户/ 当初的总用户量。

次日留存率：
新增用户在第二天再次成功启动应用的比例。

7 日（周）留存率：
新增用户在第 7 天再次成功启动该应用的比例。
经历了完整的体验周期，有机会成为忠实用户

30 日（月）留存率>：
新增用户在第 30 天再次成功启动该应用的比例。
经历了1-2个版本迭代，可以作为改版好坏的依据

Facebook 曾提出 4：2：1 理论，
次日留存能达到 40%，
7 日留存达 20%，
30 日留存达 10%，
就是相当不错的留存指标。

使用时长指标

使用总时长：在某一统计周期内所有从APP启动到结束使用的总计时长(不去重)。
人均使用时长（分）：同一统计周期内的使用总时长/活跃用户数。
单次使用时长（分）：同一统计周期内使用总时长/启动次数。
新用户时长（分）：某一统计周期新用户app时长某一统计周期的新用户数(不去重)
老用户时长（分）：某一统计周期老用户app时长/某一统计周期的老用户数(不去重)。
使用时间间隔：指同一用户相邻两次启动的时间间隔。
使用时长相关指标也是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标。
比如现在很流行的短视频APP，主要指标就要看时长指标了

用户构成指标

回流用户：上周未启动过APP，本周启动APP的用户；
连续活跃n周用户：连续n周，每周至少启动过一次APP的活跃用户；
重要用户：连续活跃4周及以上的用户；
连续活跃用户：连续活跃1周及以上的用户；
流失用户：连续n周（大等于1周，但小于等于2周）没有启动过APP的用户。
流失率、回流率等
用户构成指标是对已注册用户的构成进行分析，
有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。
每个公司对重要、回流、流失用户的定义不一样的，
我们可以根据产品业务需要，制定回流、流失预警，来对用户健康度进行监控。

GMV
总成交金额，指的是拍下订单金额，
包含已付款、未付款、取消订单、退货的部分，
即一旦生成订单号，就算在 GMV 内

GMV 肯定大于实际销售额，
经常看到报道都是用 GMV 来展示平台规模。

人均客单价>（ARPU）：

ARPU=总收入 GMV/支付 UV。

流程性指标：
反映用户的使用行为

PV（页面浏览量）：

用户每一次对页>面访问均被记录 1 次，
多次访问，访问量累计

UV（独立访客人数）：

访问网站的一个 IP 地址为一个访客。

固定时段内，相同的客户端只被计算一次。

转化率：

转化率=(转化次数/点击量)×100%

流失率：
曾经使用过产品，
由于各种原因不再使用产品的用户。

对于流失用户的界定
依照产品类型的不同而不同

功能使用率

关注活跃用户，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

跳出率 BR (Bounce Bate)：
用户来到落地页后，
没有进行操作就直接离开的比例。

评估落地页对用户是否有吸引力的关键指标

跳出率高，原因可能是产品/活动本身不够吸引，
也可能是此类用户本身就不是产品的目标群体。

退出率 ER（Exit Rate）：
指该页面是会话中“最后一页”的浏览量
占该网站浏览量的百分比。

退出率=当页退出次数/会话总访问量*100%

退出率反映了对用户的吸引力，
如果退出百分比很高，
说明用户仅浏览了少量的页面便离开了

访问深度
用户对产品的访问深度（产品流程的完成程度）

使用时长

统计时间段内，某个设备从启动应用到结束使用的总计时长。

人均使用时长、次均使用时长、单次使用时长进行分析，
衡量用户产品着陆的粘性，也是衡量活跃度，产品质量的参考依据

启动次数

统计时间段内，用户打开应用的次数。
重点关注人均启动次数、结合使用时长可进行分析

使用间隔

上次使用应用的时间与再次使用时间的时间差。

使用频数分布，观察应用对于用户的粘性，
以及运营内容的深度。

业务性指标：
反映具体业务情况

付费率

愿意付费用户在所有用户中的占比

复购率

营收届的留存率

退货率

退货率是一个风险指标，越低的退货率一定越>好

不同业务关注的具体的指标不同

不同行业
关注的数据
指标举例

电商平台类指标

PV/UV/当前在线人数、平均在线时长
平均访问量/日均流量/跳出率、收藏率、成交转化率
客单价/销售额/连带率

会员指标

会员客单价/连带率/购物平均停留时间/会员增长率、贡献率
有效会员数/会员流失率/会员回购频率/平均年龄

游戏类指标

人均游戏时长/游戏活跃用户次留/单游戏日均时长

社交类指标

P2P消息量/个人资料页UV/好友渗透率/添加好友渗透率

直播类指标

渗透率：进入房间人数/活跃人数
停留率：进入房间人超过1min/活跃人数
功能次日留存：某天进入房间的人数，第二天仍然在房间的比例
充值金额：每天的充值金额,
消费总金额：每天的消费金额
人均充值金额ARPU：活跃玩家的平均付费金额
人均消费金额：活跃玩家的平均消费金额
总实收(RMB):游戏内付费金额的统计

线下实体店指标

销售额、客单价
销售坪效=销售额/店铺面积
人效=店员人数/店铺面积
进店率=进店人数/路过人数
试用率=试用顾客数/进店顾客数
成交率=成交顾客数/进店顾客数
新客户成本=投入的营销费用/营销生成的新客户数量
毛利率 =（销售收入一营业成本）/ 销售收入
纯利率 =（销售收入一营业成本一费用）/ 销售收入

数据的获取方式

二手资料数据：
别人的调研结果

目标资讯：行业数据、竞品数据。

获取手段：
百度指数、企鹅智酷、艾瑞、尼尔森、各大科技资讯平台

问卷调研数据：
收集用户“说的话”

向目标用户发放问卷并收集，进行数据整理和分析

常用指标：NPS（Net Promoter Score）推荐净值。

应用埋点数据：
看到用户“做的事”

曝光埋点：捕捉页面被展示的次数，可以针对整个页面，
或者页面中的某个区域。如，常说的 PV、UV。

操作埋点：用户对页面的某个区域进行手势操作时，打点记录。
对应，也称之为某个操作的 PV、UV。

时长埋点：标记以上两类埋点并计算时间差获得。

根据埋点计算出点击率、功能渗透率、人均点击次数、人均使用时长等具有对比价值的数据。