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数据分析基本指标

一.市场营销指标

1.客户/用户生命周期

传统营销行业分为:潜在用户,新客户,老/成熟客户,流失客户。

更细粒度划分还分为潜在用户,兴趣用户,二次回购用户等,视不同业务而定。

2.用户价值

计算方式千千万,举例如下:(指数法

用户贡献= 产出量/投入量*100%

用户价值 = (贡献1+贡献2+……)

3.RFM模型

英文:Recency Frenquency Monetary

用户生命周期中,衡量客户价值的立方体模型。

R:最近一次消费时间

F:消费频次

M:总消费金额

将用户划分成多个群体。

时间维度很重要,比如A用户最近一周消费了2000元,B用户一年内消费了5000元,显然A用户价值大一些。(对比法

4.用户分群,营销矩阵

用户分群是市场营销中的一种常见策略,它提取用户的几个核心维度(标签或指标),用象限法将其归纳和分类。

二.产品运营指标

1.AARRR框架

Acquisition:用户获取

Activation:用户活跃(提高活跃)

Retention:用户留存(提高留存)

Revenue:营收(营收获利)

Refer:传播(自传播)

1)用户获取:

1.渠道到达量(曝光量)

2.渠道转化率:有多少用户因为曝光而心动Cost Per,包含CPM、CPC、CPS.
CPD、CPT(具体解释见文末)等。

3.渠道ROI:推广营销的熟悉KPI,投资回报率,利润/投资*100%。

4.日应用下载量:主要指点击下载。

5.日新增用户数:主要指用户提交资料为准。

6.获客成本:不同行业的获客成本与收益相关。

7.一次会话用户数:一次会话用户数占比:指新用户下载完App,仅打开过产品一次,且该次使用时长在2分钟以内。

2)用户活跃:

1.日/周/月活跃用户应用下载量:活跃标准是用户用过产品,广义上,网页浏
览内容算「用」,在公众号下单算「用」,不限于打开APP。

2.活跃用户占比:活跃用户数在总用户数的比例,衡量的是产品健康程度

3.用户会话session次数:用户打开产品操作和使用,直到退出产品的整个周期。5分钟丙没有操作,默认会话操作结束。

4.用户访问时长:一次会话的持续时间。

5.用户平均访问次数:一段时间内用户平均产生会话次数。

3)用户留存:

次日留存率,第七日留存率等,根据时间维度进行设置。

4)营收:

1.付费用户数

2.付费用户数占比:每日付费用户占活跃用户数比,也可以计算总付费用户占总用户数比。

3.ARPU:某段时间内每位用户平均收入。

4.ARPPU:某时间段内每位付费用户平均收入。

5.客单价:每位用户平均购买商品的金额(一般来说不考虑时间维度,为了精细化分析可加上时间维度),销售总额/顾客总数。

6.LTV:用户生命周期价值,类似客户价值。LTV=ARPU*1/流失率

例如:一月份有100个用户,流失率是30%,1/流失率=3.33,代表一月份的用户数将在3.33个月份后流失光,那么就计算一月份这些用户在一个月内能给我贡献多少收入即LTV

5)传播:

1.K因子:每一个用户能够带来几个新用户。(数据角度来说,K因子大于等于1,代表产品可以通过传播带动自增长)

K因子=用户数*平均邀请人数*邀请转化率

2.用户分享率:某页面中,分享用户数占浏览页面人数之比。

3.活动/邀请曝光量:线上传播活动中,该页面被浏览的次数,如微信朋友圈。

三.用户行为指标:

用户行为:

1.功能使用率/渗透率:使用某功能的用户占活跃用户之比。

2.会话session:用户在—次访问过程中,从开始到结束的整个过程。一般在网页端,30分钟内没有操作,默认会话操作结束。

用户路径:

3.路径图:用户在一次会话的过程中,其访问产品内部的浏览轨迹。通过此,可以加工出关键路径转化率。

四.电子商务指标

笔单价,件单价,成交率,购物篮系数(连带率),复购率,回购率等。

五.流量指标

浏览量和访客量:

1.PV:浏览次数。(容易虚高)

2.UV(独立访客数):一定时间内访问网页的人数。同一时间维度内,一个用户访问页面多次也只算一个独立访客。

访客行为:

3.新老访客占比:衡量网站生命力。

4.访客时间:衡量内容质量(排除标题党)。

5.访客平均访问页数:衡量网站对方可的吸引力,是访问的深度。

6.用户行为转化率:有操作行为的用户在总访客数上的占比。

7.首页访客占比:只访问首页的用户在总访客数上的占比。

退出率和跳出率:

8.退出率:从该页退出的页面访问数/进入该页的访问数。

9.跳出率:浏览单页即退出的次数/访问次数。

跳出率─般衡量各个落地页,营销页等页面。退出率则更偏产品,任何页面都
有退出率。


不同结算形式:CPC/CPM/CPD/CPT/CPA/CPS

详见知乎解答:https://www.zhihu.com/question/26506736

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