目次
データ指標は、主に「次元」と「計算方法」の2つの部分で構成されています。
データ指標システムは、機能モジュール、ビジネスモジュール、およびその他の分割方法に従って編成できるデータ指標を体系的に整理することです。データ索引システムの役割には、主に、現状の監視、問題の反映、傾向の予測、評価と分析、意思決定支援の 5 つの側面があります。
細分化されたさまざまな業界のデータ指標システムには、共通点と相違点の両方があります。
共通点は、ほぼすべての業界が DAU や MAU などのアクティブ ユーザー指標に注意を払っていることです。アプリが生き残るか、後で実現するかにかかわらず、アクティブなユーザーの数が基盤です。
違いは、異なる業界が異なるポイントに焦点を当てているという事実を指します。たとえば、ソーシャル アプリはレートやコメント率などのユーザー インタラクション インジケーターに注意を払い、e コマース アプリは取引金額や取引回数などに注意を払い、音楽アプリは再生時間や回数に注意を払います。演奏曲数など
1. インターネット製品の代表的なデータ索引体系
1. 新しい指標を引き出す
新しいインデックスは、新規ユーザーの成長と顧客獲得のコストを表すために使用されます. 主な目的は、一定のコストと収入を維持しながら、新規ユーザーが着実に成長できることを期待することです.
● 露出数: APP によって露出されたユーザーの数。この APP を見たユーザーの数を示します。
● ダウンロード数: アプリのダウンロードに成功した人の数。
● 登録数: APP への登録に成功した人の数。
● 露出ダウンロード コンバージョン率: ダウンロード数/インプレッション数。
●ダウンロード登録換算率：登録数／ダウンロード数。
● 新規ユーザーを獲得するための平均コスト: 総支出額/支出に対応する新規ユーザー数。
● 新規ユーザー獲得の ROI: 新規ユーザーが支払った金額 / 新規ユーザーを獲得するためのコスト。
2. アクティブ指標
新規ユーザーが APP にアクセスするための最初のステップです。2 番目のステップは、私たちが獲得した新しいユーザーが、APP に十分な時間滞在するのに十分な時間アクティブでアクティブになることを期待することです。アクティビティ インジケーターは、ユーザー アクティビティを表すために使用されるインジケーターです。
● DAU: 1 日のアクティブ ユーザー数。1 日のアクティブなデバイスの数に基づく重複排除。
● WAU: 1 週間のアクティブ ユーザー。1 週間のアクティブなデバイスの数に基づく重複排除。
● MAU: 月間アクティブ ユーザー。1 か月のアクティブなデバイスの数に基づく重複排除。
● アクティブ回数: ユーザーが APP でアクティブになった回数を示します。
● アクティブ時間: ユーザーが APP でアクティブであった合計時間を指します。
3. リテンション指標
ユーザーがアプリでアクティブな場合、ユーザーが引き続きアクティブであり、アプリに十分な粘着性を持っていることを願っています. リテンション インジケーターは、ユーザーの粘着性を表すために使用されるインジケーターです.
● 日々の維持率: その日にアクティブだったユーザーが、翌日もアクティブである割合。
● 3 日間の維持率: 当日アクティブなユーザーのうち、3 日目にアクティブなユーザーの割合。
● 7 日間の維持率: 当日アクティブなユーザーのうち、7 日目にアクティブなユーザーの割合。
● 週の維持率: 今週アクティブなユーザーの割合は、次の週も引き続きアクティブです。
4.有料インジケーター
ユーザーがアプリに十分依存している場合、ユーザーが収入に貢献できることを願っています。支払い関連の指標は、支払いの頻度、金額、およびユーザーのロイヤルティを表すために使用されます。
●総売上：総購入金額。
● 有料ユーザーの総数: 有料ユーザーの数は、デバイスの数によって重複除去されてからカウントされます。
● ARPU (ユーザーあたりの平均収益): 各ユーザーが貢献した平均収益。
● ARPPU (有料ユーザーあたりの平均収益): 各有料ユーザーが貢献した収益。
● 注文合計数量: 注文の合計数量。
●一人当たり注文数：総注文数÷注文利用者数。
●有料普及率：注文したユーザー数／全ユーザー数。
● 再購入率: 注文して再度注文したユーザーの割合。
5.スプレッドインジケーター
ユーザーがプラットフォームにとどまった後、ユーザーがアプリをより多くの人に転送できることを願っています. 関連するコミュニケーション指標は次のとおりです.
● 招待率: 送信ユーザー数/既存ユーザー数で、共有を希望するユーザーの割合を表すために使用されます。
● 受け入れ率: 受け入れ数 / 送信された招待の数。招待を受け取ったユーザーの何人が新しいユーザーに変換されるかを表すために使用されます。
● K 係数: 招待率 × 承認率。共有の変換と承認の変換を同時に考慮し、通信リンク全体を完全に特徴付けます。
2. 電子商取引プラットフォームのデータ指標システム
電子商取引プラットフォームのデータ指標システムは、主にユーザー、製品、プラットフォームの 3 つの側面から分解できます (図を参照)。
1. ユーザー
(1) 新規追加。
● 1 日あたりの新規ユーザー数: 毎日新しく追加されたデバイスの数が重複排除されます。
● 単一の顧客獲得コスト: 総コスト/新規ユーザーの総数。
● ROI (投資収益率): 投資収益率。
(2) 活動状況。
● DAU: 1 日のアクティブ ユーザー数。
● WAU: 1 週間のアクティブ ユーザー数。
● MAU: 1 か月のアクティブ ユーザー数。
● 1 日のアクティブ時間: 1 日あたりのアクティブ回数。APP を開くたびにアクティブ時間になります。
● 週ごとのアクティブ時間: 1 週間の合計アクティブ時間。
● 月間アクティブ時間: 1 か月のアクティブ時間の合計。
(3) リテンション（購入）。
● 翌日継続率：当日購入したユーザーのうち、翌日も継続して購入する割合。
● 3 日継続率：同じ日に購入したユーザーのうち、3 日以内に継続して購入したユーザーの割合。
● 7 日間継続率: 同じ日に購入したユーザーのうち、7 日以内に継続して購入したユーザーの割合。
(4) 支払状況。
● 総売上: 総収益額。
● 有料ユーザーの総数: 有料ユーザーの総数。
● 注文総数: 注文の総数。
● 一人当たりの注文数：総注文数／総有料ユーザー数。
● 購入アイテムの総数: ユーザーが購入したアイテムの総数。
● 一人当たり商品購入数：商品購入総数／有料ユーザー総数。
(5) 状況についてコメントしてください。
● コメントしたユーザーの数: 正常にコメントしたユーザーの数。
● 肯定的なコメントを持つユーザーの数、肯定的なコメントの開始に成功したユーザーの数。
● プラス率：好意ユーザー数／コメントユーザー数。
● 悪いレビューを持つユーザーの数: 否定的なレビューを正常に送信したユーザーの数。
● 否定的なレビュー率: 否定的なレビューのあるユーザーの数/ユーザーの総数。
2.プラットフォーム
● 訪問したページの合計: 開いたページの合計数。
● 訪問ユーザーの総数: ページを開いたユーザーの総数。
● 1 人あたりの訪問ページ数: 訪問したページの合計数/訪問したユーザーの合計数。
● 直帰率: ページを訪問した後にサイトを離れた回数/合計訪問数。
● 検索率: 検索したユーザー数 / アクティブ ユーザー数。
● 平均ページ読み込み時間: ページが読み込みの開始から正常に表示されるまでにかかる時間。
3.商品
● 新発売商品数：当日発売の新商品の数です。
●旧商品の棚卸数：旧商品の棚卸数。
● オンライン商品の総数: その日のオンライン商品の総数。
● 新規リスティングの割合: 新規リスティング/オンライン リスティングの合計。
●旧在庫率：旧在庫商品数÷オンライン商品総数。
● 購入数量: 購入した製品の数。
● 購入した商品の合計金額: 購入した商品の合計金額です。
● 商品あたりの平均価格: 購入した商品の合計金額/購入した数量。
● 総利益率: (総収益 - 総コスト)/総コスト。
さて、ここでインデックスシステムを紹介しますが、次回は「データインデックスシステムの構築方法」を紹介します。
この記事は、本「Data Analysis Methodology and Practice」を参照しています。