七周成为数据分析师02_业务分析指标

成为一名合格的数据分析师,业务知识很重要。光有分析技巧但没有业务知识支撑,分析出的结果也只会是空中楼阁,难以落地推行。

只有理解业务,才能建立业务数据模型。

经典的业务分析指标

指标:如果你不能衡量它,你就无法增长它。

将业务场景用指标来衡量,更有利于对业务知识的把握。

指标建立的要点:

  • 建立核心指标(明确当前核心需求)
  • 好的指标应该是比率
  • 好的指标应该能带来显著效果(易于执行落地)
  • 好的指标不应该虚荣(纯粹为了数字好看,没有考虑实际情况)
  • 好的指标不应该很复杂(直接干净简单利落)

1. 市场营销指标

1) 客户/用户生命周期

指企业/产品/消费者在整个业务关系阶段的周期。

不同业务划分的阶段不同,传统营销分为:潜在用户,兴趣用户,新客户,老客户,流失客户

2) 用户价值

应用指数法,将指标进行加工:

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

RFM:用户生命周期中,衡量客户价值的立方体模型。可以用于客户分组

R:最近一次消费时间

M:总消费金额

F:消费频次

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,他提取用户的几个核心维度,用象限法将其归纳和分类

2. 产品运营指标

AARRR

  • Acquisition 用户获取
    • 渠道到达量 (曝光量):有多少人看到了产品推广相关的线索
    • 渠道转化率:有多少用户因为曝光而心动。常用CPM、CPC、CPS、CPD、CPT
    • 渠道ROI:推广营销的投资回报率,ROI=利润/投资*100
    • 日应用下载量:app的下载量。这里指的是点击下载,不代表下载完成(数据失真)
    • 日新增用户数:以用户注册提交资料为基准
    • 获客成本:为获取一位用户需要支付的成本
    • 一次会话用户数占比:新用户下载app后仅打开过一次,且使用时长在2分钟内的用户
  • Activation 用户活跃
    • 日/周/月活跃用户:活跃标准是用户使用过产品。广义上来说,网页浏览内容/公众号/app 都属于使用产品
    • 活跃用户占比:活跃用户数、总用户数,用于衡量产品健康程度
    • 用户会话session次数:用户打开产品操作和使用直到推出产品的整个周期。5分钟内没有操作默认会话结束
    • 用户访问时长:一次会话的持续时间
    • 用户平均访问次数:一段时间内的用户平均产生会话次数(用户黏性)
  • Retention 用户留存
    • 用户在某段时间内使用产品,一段时间后仍然继续使用的用户
  • Revenue 营收
    • 付费用户数:付费的用户数
    • 付费用户数占比:每日付费用户数/活跃用户数,或总付费用户数/总用户数(营收健康)
    • ARPU:某时间段内每位用户平均收入
    • ARPPU:某时间段内每位付费用户平均收入,排除未付费用户
    • 客单价:每一位用户平均购买商品的金额。客单价=销售总额/顾客总数,同 ARPU 区别在于客单价没有时间限制
    • LTV:用户生命周期价值,和市场营销的客户价值接近。常用于游戏/电商运营中。LTV=ARPU*1/流失率(某段时间内收入*用户留存时间=生命周期内总价值)
  • Refer 传播
    • k 因子:每一个用户能够带来几个新用户。k=用户数*平均邀请人数*邀请转化率
    • 用户分享率:某功能/页面中,分享用户数/浏览页面人数
    • 活动/邀请曝光量:线上传播活动中,该页面被浏览的次数

  

3. 用户行为

用户行为的数据分析是一个很广泛的课题,不同业务领域背景的用户行为分析不一样

1) 功能使用

功能使用率/渗透率:使用某功能的用户/总活跃用户数

比如点赞、评论、收藏、关注

2) 用户会话

会话 session:也叫 session,是用户在一次访问过程中从开始到结束的整个过程。

在网页端,30分钟内没有操作默认会话操作结束

3) 用户路径

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。通过用户路径可以加工出关键路径转化率

类似于更加丰富的漏斗图。

4. 电子商务指标

购物篮分析

  • 笔单价:用户每次购买支付的金额,即每笔订单的支出。同客单价对应
  • 件单价:商品的平均价格
  • 成交率:支付成功的用户在总的客流量中的占比
  • 购物篮系数:平均每笔订单中卖出了多少商品。购物篮系数多多益善
  • 复购率:一段时间内多次消费的用户数 / 总消费用户数。例4月有1000位用户消费,其中500位消费了两次以上,复购率为50%。(消费欲望)
  • 回购率:一段时间内消费过的用户在下一阶段仍然消费的占比。例4月有1000位用户消费,其中600位在5月继续消费,回购率为60%。(忠诚度)

5. 流量指标

1)浏览量

  • PV 浏览次数:用户在网页的浏览量。一个用户看了十个网页即PV=10
  • UV 独立访客数:一段时间内访问网页的人数。一个用户看了十个网页即 UV=1。技术上,UV 通过cookies或IP来衡量

2)访客行为

  • 新老访客占比:衡量网站生命力
  • 访客时间:内容的访问时间,衡量内容质量
  • 访客平均访问页数:访问的深度,衡量网站对访客的吸引力
  • 来源:访客从哪里来。
  • 用户行为转化率:用户在网站上进行相应操作的用户数 / 总访客数
  • 首页访客占比:只看了首页的用户数 / 总访客数

3)退出率和跳出率

退出率:从该页退出的页面访问数 / 进入该页的访问数(1000人访问该页面,500人退出,退出率=50%)(退出率偏产品,任何页面都有退出率)

跳出率:浏览单页即退出的此处 / 访问次数(1000人访问该页面,500人浏览单页即退出,跳出率=50%)(跳出率一般衡量各个落地页,营销页等页面)

6. 生成指标

重要的一点是组合。

 

参考资料:

1. 深入解读RFM模型-实战应用干货

2. 用数据分析细分用户:RFM分析

3. 用AARRR模型,剖析樊登读书会增长和变现

4. 用户运营浅谈-我的AARRR模型

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