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做数据分析常用的数据指标都有哪些

发布时间:2020-06-20 10:05:28 所属栏目:教程 来源:站长网
导读:副标题#e# 在刚迈入数据的大门时,我经常对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊,尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候,会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。为了更好的在行业里面摸打滚爬,花了很多时间阅读一些指标相关的文章、书籍,总算解决了这个问
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在刚迈入数据的大门时,我经常对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊,尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候,会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。为了更好的在行业里面摸打滚爬,花了很多时间阅读一些指标相关的文章、书籍,总算解决了这个问题。

作为互联网从业人员,目前看来对数据指标、指标的运用还是需要再深入学习下。终于挤出一些时间重新梳理了关于数据指标相关的一些知识,先梳理下数据指标基础知识。

一、常见指标

先来看一看常见的一些数据指标们

1、DAU:Daily Active User 日活跃用户量。统计一日(统计日)之内,登陆或使用了某个产品的用户数(去重)

2、WAU:Weekly Active Users 周活跃用户量。统计一周(统计日)之内,登陆或使用了某个产品的用户数(去重)

3、MAU:Monthly Active User 月活跃用户量。统计一月(统计日)之内,登陆或使用了某个产品的用户数(去重)

4、DNU:Day New User 日新增用户,表示当天的新增用户

5、DOU:Day Old User 日老用户。当天登陆的老用户,非新增用户

6、ACU:Average Concurrent Users 平均同时在线人数

7、PCU:Peak Concurrent Users 最高同时在线人数

8、UV:Unique Visitor 唯一访问量,即页面被多少人访问过

9、PV:Page View 页面浏览量,即页面被多少人看过

10、ARPU:Average Revenue Per User 平均每个活跃用户收益。

11、ARPPU:Average Revenue Per Paying User 平均每个付费用户平均收益。统计周期内,付费用户对产品产生的平均收入。

12、LTV:Life Time Value 生命周期价值。产品从用户所有互动中获取的全部经济收益的总和

13、CAC:Customer Acquisition Cost 用户获取成本

14、ROI:Return On Investment 投资回报率。

ROI=利润总额/投入成本总额*100%

15、GMV:Gross Merchandise Volume 成交总额。是指下单产生的总金额

CMV=销售额+取消订单金额+退款金额

16、支付UV:下单并成功支付的用户数

二、如何获取指标

对于上述这些指标,如果你很陌生,那么首先可能就会问“这些指标来的呢”,“有些指标直接获取不到呀”。说到这,不得不提到数据采集的基础:埋点。一般在设计好数据指标后,我们会有一个“数据埋点”的工程,通常是由产品经理输出《埋点需求文档》,然后交予开发进行埋点部署,关于埋点的几种方式已经在埋点系列里面,在此不复述了。

埋点是互联网领域最重要的数据采集手段之一。通俗讲就是在web或app植入埋点代码,用以监控用户行为事件。通过埋点,我们可以:

获得用户行为轨迹

追踪任一时间段数据的变化

验证可行性

找出产品设计漏洞等

以电商网站为例,想要统计用户访问网站、访问商品详情页、加入购物车、支付订单到支付成功的转换率。发现从订单支付到支付成功转换率仅有4%,明显过低。即可分析支付节点是否存在bug,由什么原因导致。

三、数据指标分类

大致的,我认为可以将数据指标分为三大类:综合性指标、流程性指标、业务性指标。

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1、综合性指标

综合性指标是能提现产品目前综合情况的指标。

在非交易网站,比如社交网站,数据指标的用途偏向于了解产品的用户增长或减少等情况。综合性指标通畅有:DAU、留存数、留存率、人均使用时长、PV、UV等。

对于交易系型网站,那么平台关注的综合性指标通常是:GMV、支付UV、人均订单数、人均客单价等。

2、流程性指标

流程性指标是指与用户操作行为相关的指标。

点击率:有PV点击率和UV点击率,一般使用PV点击率。

转换率:下一步操作用户数/上一步操作用户数

流失率:(上一步用户数-下一步用户数)/上一步用户数

完成率:完成率相对于转化率而言,是最终的结果数值。转化率是过程值,完成率是结果值。

3、业务性指标

业务性指标是跟产品业务相关的指标。例如视频网站,则可能需要的业务指标有:视频播放数、人均观看时长、人均播放数、播放率等。

四、数据分析与设计方法

数据分析和设计的方法有:事件分析、留存分析、漏斗分析、分步分析、对比分析和多维度拆解。

1、事件分析

事件是追踪或记录的用户行为或业务过程。事件是通过埋点记录,通过SDK上传的用户行为或业务过程记录。例如,一个视频内容产品可能包含的事件:1)播放视频;2)暂停;3)继续播放;4)分享;5)评论。

一个事件可能包含多个事件属性,例如,“播放视频”事件下可能包含的属性:1)来源;2)是否自动播放;3)播放形态。

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2、留存分析

留存率是验证用户粘性的关键指标,设计师和产品经理通常可以利用留存率与竞品对标,衡量用户的粘性和忠诚度。通常重点关注次日、3日、7日、30日即可,并观察留存率的衰减程度。留存率跟应用的类型也有很大关系。通常来说,工具类应用的首月留存率可能普遍比游戏类的首月留存率要高。

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3、 漏斗分析

漏斗分析就是转化率分析,是通过计算目标流程中的起点,到最后完成目标节点的用户量与留存率,流量漏斗模型在产品中的经典运用是AARRR模型。

衡量每一节点的转换率,通过异常数据(转换率过低)找出异常节点,进而确定各个环节的流失率,分析用户怎么流失、为什么流失、在哪里流失。根据数据改进产品,最终提升整体转化率。

(编辑:52站长网)

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