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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 03:05:23 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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4、用户分群分析

用户在某个特定条件下的用户分组或占比。例如:注册7天内下单的用户组、参与过A活动的用户等。

5、对比分析

将不同时段的数据进行对比,找出差值,进行产品优化或验证设计。

自身产品对比:对比产品不同模块相似场景的数据,找出问题点。

行业产品对比:与同行业产品进行对比,找出优劣势,并持续优化。

6、多维度拆解

用不同的维度视角拆分分析统一类数据指标。例如按照不同的省市地区分析、不同的用户人群、不用的设备等。通过不同维度拆解,找到数据背后的真相。

五、建立数据模型

引入数据分析,就要引入数据模型。数据模型的核心是“分类”,如何选择或创造适合自身产品的数据模型,我们可以先了解市面上熟知几大模型。

1、AARRR

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral,这个五个单词的缩写,分别对应用户生命周期中的5个重要环节。

获取用户(Acquisition):首先,你需要从广告/渠道等去拉新,获取用户。然而用户下载了不一定会安装,安装了不一定会使用该应用。所以激活成了这个层次中最关心的数据。

关注指标:CAC(用户获取成本 Customer Acquisition Cost)

提高活跃度(Activation):然后,通过引导用户注册等方式来激活他们。

关注指标:DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)、每次启动平均使用时长、每个用户每日平均启动次数、日活跃率、周活跃率、月活跃率

提高留存率(Retention):用户被激活后,剩余的工作就是如何让他们留下来,产生粘性。

关注指标:1-Day Retention(次日留存率)、7-Day Retention(D+7日留存率)。曾经有游戏行业的行家指出,如果想成为一款成功的游戏,1-Day Retention要达到40%, 7-Day Retention要达到 20%。

获取收入(Revenue):收入一般有三种,付费应用、应用内付费及广告。

关注指标ARPU(平均每用户收入)、ARPPU(平均每付费用户收入)、CAC(用户获取成本)、LTV(生命周期价值)。LTV – CAC的差值,就可以视为该应用从每个用户身上获取的利润。所以最大化利润,就变成如何在降低CAC的同时,提高LTV,使得这两者之间的差值最大化。

用户推荐(Referral):以前的运营模型到第四个层次就结束了,但是社交网络的兴起,使得运营增加了一个方面,就是基于社交网络的病毒式传播,这已经成为获取用户的一个新途径。这个方式的成本很低,而且效果有可能非常好;唯一的前提是产品自身要足够好,有很好的口碑。

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在整个AARRR模型中,这些量化指标都具有很重要的地位,而且很多指标的影响力是跨多个层次的。及时准确地获取这些指标的具体数据,对于应用的成功运营是必不可少的。

2、RARRA

RARRA模型本质上是通过AARRR模型调整顺序得来的,其原因是AARRR专注于获客(Acquisition),且是McClure是在2007年编写的,当时的CAC还比较低廉,上架应用即容易获得用户。在互联网流量高速增长的今天,获取用户(Acquisition)已变得非常昂贵,所有应用商城都有百万个APP,市场竞争激烈,简单发布一个应用就有用户早已已不再是赚钱的方式。所以,以拉新获客的增长模式不再适用。现在黑客增长的真正关键是留存(Retention)。

RARRA模型是托马斯·佩蒂特Thomas Petit和贾博·帕普Gabor Papp对于AARRR模型的优化。

用户留存(Retention):是RARRA最重要的指标,留存率是反应用户留存最重要的指标之一。

用户激活(Activation):加速用户激活,为用户的第一次使用提供尽可能愉快的体验。确保他们在首次使用时就看到产品的价值所在。

用户推荐(Referral):建立有效的推荐系统,让用户主动分享和讨论你的产品。

商业变现(Revenue):提高用户的LTV(Lifetime Value),用户留存越长,对业务的价值越大。

用户拉新(Acquisition):鼓励老用户带来新用户;优化获客渠道,通过渠道群组分析找出最适合你产品的获客渠道。

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3、Google’s HEART

Google’s HEART是一个用来评估以及提升用户体验的模型,它由五个维度组成:Engagement(参与度)、Adoption(接受度)、Retention(留存度)、Task Success(任务完成度)和Happiness(愉悦度)。

4、Customer Experience Index (CX Index)

用户体验指数的维度有三个,分别为:满足需求、简单地和愉快地。

以上就是几个常见的数据指标模型,我们可以通过分析每个模型的背景和用途来学习其中的指标思路,并创造出适合自己团队的数据模型。

六、指标字典

为了对指标进行统一管理,方便维护和共享,我们需要创建指标字典。指标字典可以是Excel表,或者其他记录形式。在数据量大的复杂环境中,一般将指标管理功能放在数据管理系统中。

指标一般分为三类:基础指标、普通指标、计算指标。

1、基础指标

指没有更上游的指标,即它的父级指标就是它自身。例如“团购交易额”、“订单量”、“日活跃用户数”。

2、衍生指标

指在单一父级指标的基础上限定某个维度得到的指标。例如“PC端团购交易额”,限制条件为“下单平台=PC”。

3、计算指标

指在若干个描述型指标上通过四则运输、排序、累计或汇总定义出的指标为计算指标。例如“客单价”、“ARPU”等

(编辑:厦门网)

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