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数据分析(三):业务数据指标

一. 概述 产品业务是一个复杂体系,数据分析也从来不简单,两者结合的产品运营数据业务指标。可以有效地衡量产品的业务,才能促进业务的增长。产品业务和数据分析相辅相成。业务的洞悉决定了数据分析结果的上限,熟悉数据指标更好的理解业务。

二. 常见的业务指标 2.1 用户数据指标:包括新增用户,活跃用户(活跃率),留存用户(留存率) v2-b50081777db27f1bdda5814d7da13545_1440w.jpg 新增用户:产品每天新增的用户人数,分析不同渠道新增的用户数量来评估不同渠道的推广效果

活跃用户:用来衡量用户与产品的粘性。日活跃用户数DAU,周活跃用户数WAU,月活跃用户数MAU。一段时间内(去重)至少使用过一次产品的用户。活跃率=(一段时间内)活跃用户数/总用户数。

留存用户:用来评估不同时期用户的流失情况。所有用户经过一段时间的流失,继续留下来使用产品的用户。留存率=第1天新增的用户数,在第N天依然使用产品的用户数/第一天新增的用户数。次日留存率N=2,第7日留存率N=7,第30日留存率=30。 v2-fa8f42d1a9b9397221986cc99b8efdb1_1440w.jpg 2.2 行为数据指标:包括PV(访问次数),UV(访问次数),转发率,转化率,K因子

v2-7bcd7f3ef0fde2a7ca93d65c908b499a_1440w.jpg PV(访问次数):用户对于产品页面的访问次数

UV(访问次数):一段时间内用户多次打开同一个产品页面的次数(去重)

转发率:很多产品都有转发分享功能,为了实现用户的自主传播效应。转发率=已使用产品并转发分享该产品的用户数/已使用产品的用户数(包含未转发分享的用户数)

转化率:评估产品功能的用户体验,根据业务不同计算也不同。例如购物转化率=购买当前商品的人数/浏览当前商品的人数,广告转化率=点击广告的人数/浏览到广告的人数

K因子:用来衡量渠道推荐效果。K因子=平均每个用户向N个用户发出邀请 X 收到邀请的人转化为新用户的转化率。且K因子>1,用户在增长,渠道推荐效果不错。反之小于1,用户停止自增长。

2.3 产品数据指标:v2-65c5ea31787fdb573bbe525bf59c0f6b_1440w.jpg 总量指标:成交总额(GMV)=销售金额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额。成交数量=电商商品下单的订单数量。访问时长=用户使用产品的总时长

人均指标:人均付费(ARPU/客单价)=总收入/总用户数。付费用户的人均付费(APPPU)=总收入/付费人数。人均访问时长=总时长/总用户数

付费指标:付费率=付费人数/总用户数。复购率=消费两次以上的用户数/付费的用户数

推广付费指标:展示位广告:按展示的次数付费(CPM),例如打开微博的广告。搜索广告:按搜索出来的广告,点击广告的次数付费(CPC)。信息流广告:按点击次数(CPC)或按投放的实际效果(CPA)。

CPA分为:按app的下载数付费(CPD),按app的激活数付费(CPI),按完成购买的用户数或销售额付费(CPS)

三.如何选择指标 有效的评估数据指标都以百分比形式显示:比率%。在与行业平均比率%进行对比,衡量出产品业务的实际情况

北极星指标即产品的核心指标,用来衡量产品核心的业务数据指标。每一个产品在某个时期都以一个核心的业务指标,比如Instagram的照片分享率,Facebook的月活跃用户率。

喜马拉雅FM指标分析:整体方向的选择,阶段性节奏的把控 v2-3130c351415e7ff8f368a58a4cae9b57_1440w.jpg 1.用户场景数据分析(音频为伴随性的媒体)以及群体特征,小规模验证用户需求行为迭代优化产品到稳定期

2.用户生产优质内容对新用户的吸引效果,通过引导用户去评论,转发,分享,实现用户间的自增长。

3.核心数据指标,音频作为消费成本高的产品,追踪用户收听的时长数据评估产品内容体验,进而提高用户的活跃率和用户留存

4.激活用户,提升用户留存。前期通过运营活跃产品的内容。让用户感知到产品提供的内容是有价值的,是用户所需要的

5.核心流程转化率:分析不同环节用户的流失情况,提升用户体验

6.渠道推广:分析不同渠道的推广方式,衡量渠道分析效果,减低企业推广成本

四. 电商数据指标 以上一篇的电商数据集为例,获取到的数据都是什么类型?这些数据指标反应代表业务问题? 微信截图_20230203182313.png

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