偷偷摘套内射激情视频,久久精品99国产国产精,中文字幕无线乱码人妻,中文在线中文a,性爽19p

數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該如何構(gòu)建指標(biāo)體系

大數(shù)據(jù)
在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中,對指標(biāo)的一般定義為:指標(biāo),是反映某種事物或現(xiàn)象,描述在一定時間和條件下的規(guī)模、程度、比例、結(jié)構(gòu)等概念,通常由指標(biāo)名稱和指標(biāo)數(shù)值組成。

1. 什么是數(shù)據(jù)指標(biāo)

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中,對指標(biāo)的一般定義為:

指標(biāo),是反映某種事物或現(xiàn)象,描述在一定時間和條件下的規(guī)模、程度、比例、結(jié)構(gòu)等概念,通常由指標(biāo)名稱和指標(biāo)數(shù)值組成。

2. 為什么要搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

[[395288]]

2.1 搭建數(shù)據(jù)運營分析框架

一個APP的構(gòu)建與運營工作通常由多個角色分工實現(xiàn),由于大家的工作重點不同,僅關(guān)注一個方面的數(shù)據(jù)就如同管中窺豹,無法全面了解產(chǎn)品運營情況,不能提出行之有效的分析建議。因此,只有搭建完善的數(shù)據(jù)運營分析框架,才能全面的衡量移動應(yīng)用產(chǎn)品運營情況。除此之外,完整的數(shù)據(jù)運營分析框架還可以讓產(chǎn)品經(jīng)理和開發(fā)者不僅知道產(chǎn)品運營的基本狀況和使用狀況,更了解用戶到底是誰,深入發(fā)現(xiàn)用戶的需求。

2.2 用數(shù)據(jù)推動產(chǎn)品迭代和市場推廣

基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)運營分析框架對公司產(chǎn)品的整體發(fā)展?fàn)顩r會有一個很好的展現(xiàn),但是創(chuàng)業(yè)者會關(guān)注更加細(xì)節(jié)的部分。

比如,誰在用這個產(chǎn)品?用戶是否喜歡?是如何使用的?都有什么特征?哪些渠道帶來的用戶質(zhì)量更高….我們可以用數(shù)據(jù)來回答這些問題。

產(chǎn)品設(shè)計人員可以有針對性的對產(chǎn)品使用情況進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,了解用戶對不同功能的使用,行為特征和使用反饋,這樣可以為產(chǎn)品的改進(jìn)提供很好的方向。

市場推廣人員也不應(yīng)該僅僅關(guān)注“什么渠道帶來了多少用戶”,更應(yīng)該關(guān)注的是哪一個渠道帶來的用戶質(zhì)量更高一些。

2.3 產(chǎn)品盈利推手

盈利是公司的最終目的,無論一款產(chǎn)品是否已經(jīng)探索出一個成熟的商業(yè)模式,創(chuàng)業(yè)者都應(yīng)該借助數(shù)據(jù)讓產(chǎn)品的盈利有一個更好進(jìn)程。在產(chǎn)品商業(yè)的路上,數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)完成兩件事:①發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品盈利的關(guān)鍵路徑;②優(yōu)化現(xiàn)有的盈利模式。

3. 搭建指標(biāo)體系應(yīng)該關(guān)注哪些指標(biāo)

一個APP在構(gòu)建指標(biāo)體系時所關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)可以從六個維度來看:用戶規(guī)模與質(zhì)量、參與度分析、渠道分析、功能分析、用戶屬性分析和收入分析。接下來我們將一一道來。

3.1 用戶規(guī)模和質(zhì)量

這是最重要的維度,相對應(yīng)的指標(biāo)也比較多。

(1) 活躍用戶指標(biāo)

如果要通過一個指標(biāo)衡量一款A(yù)PP是否成功,那一定是活躍用戶數(shù),通常一般是DAU??梢苑Q之為北極星指標(biāo)。

活躍用戶指在統(tǒng)計周期內(nèi)啟動過APP的用戶。根據(jù)不同的統(tǒng)計周期可以分為:日活(DAU)、周活(WAU)、月活(MAU)。

(2)新增用戶指標(biāo)

新增用戶是指安裝應(yīng)用后,首次啟動應(yīng)用的用戶。按照統(tǒng)計時間跨度不同分為日、周、月新增用戶。

新增用戶量指標(biāo)主要是衡量營銷推廣渠道效果的最基礎(chǔ)指標(biāo);新增用戶占活躍用戶的比例也可以用來用于衡量產(chǎn)品健康度。如果某產(chǎn)品新用戶占比過高,那說明該產(chǎn)品的活躍是靠推廣得來。這種情應(yīng)重點關(guān)注關(guān)注用戶的留存率情況。

(3)用戶構(gòu)成指標(biāo)

用戶構(gòu)成是對周活躍用戶或者月活躍用戶的構(gòu)成進(jìn)行分析,有助于通過新老用戶結(jié)構(gòu)了解活躍用戶健康度。以周活躍用戶為例,包括以下幾類用戶:

  • 本周回流用戶:上周未啟動過應(yīng)用,本周啟動應(yīng)用的用戶;
  • 連續(xù)活躍n周用戶:連續(xù)n周,每周至少啟動過一次應(yīng)用的活躍用戶;
  • 忠誠用戶:連續(xù)活躍5周及以上的用戶;
  • 連續(xù)活躍用戶:連續(xù)活躍2周及以上的用戶;
  • 近期流失用戶:連續(xù)n周(大等于1周,但小于等于4周)沒有啟動過應(yīng)用的用戶。

 

(4)用戶留存率指標(biāo)

用戶留存率是指在某一統(tǒng)計時段內(nèi)的活躍用戶中再經(jīng)過一段時間后仍啟動該應(yīng)用的用戶比例。

用戶留存率可重點關(guān)注次日、7日、14日以及30日留存率。次日留存率即某一統(tǒng)計時段活躍用戶在第二天再次啟動應(yīng)用的比例;7日留存率即某一統(tǒng)計時段活躍用戶在第7天再次啟動該應(yīng)用的比例;其他以此類推。

(5)用戶活躍天數(shù)指標(biāo)

每個用戶的總活躍天數(shù)指標(biāo)(TAD,Total Active Days per User)是在統(tǒng)計周期內(nèi),平均每個用戶在應(yīng)用的活躍天數(shù)。如果統(tǒng)計周期比較長,如統(tǒng)計周期一年以上,那么每個用戶的總活躍天數(shù)基本可以反映用戶在流失之前在APP上耗費的天數(shù)。

這是反映用戶質(zhì)量或黏性,尤其是用戶活躍度很重要的指標(biāo)。

3.2 參與度分析

參與度分析主要是分析用戶的活躍度,包括啟動次數(shù)分析、使用時長分析、訪問頁面分析和使用時間間隔分析。

(1)啟動次數(shù)指標(biāo)

啟動次數(shù)是指在某一統(tǒng)計周期內(nèi)用戶啟動應(yīng)用的次數(shù)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時,一方面要關(guān)注啟動次數(shù)的總量走勢,另一方面,則需要關(guān)注人均啟動次數(shù),即同一統(tǒng)計周期的啟動次數(shù)與活躍用戶數(shù)的比值。通常人均啟動次數(shù)和人均使用時長可以一起分析。

(2)使用時長

使用總時長是指在某一統(tǒng)計統(tǒng)計周期內(nèi)所有從APP啟動到結(jié)束使用的總計時長。使用時長還可以從人均使用時長、單次使用時長等角度進(jìn)行分析。

 


使用時長相關(guān)指標(biāo)也是衡量用戶活躍度、產(chǎn)品質(zhì)量的重要指標(biāo)。

(3)訪問頁面

訪問頁面數(shù)指用戶一次啟動訪問的頁面數(shù)。我們通常要分析訪問頁面數(shù)分布,即統(tǒng)計一定周期內(nèi)(如1天、7天或30天)應(yīng)用的訪問頁面數(shù)的活躍用戶數(shù)分布,如訪問1-2頁的活躍用戶數(shù)、3-5頁的活躍用戶數(shù)、6-9頁的活躍用戶數(shù)…同時,我們可以通過不同統(tǒng)計周期(但統(tǒng)計跨度相同,如多為7天)的訪問頁面分布的差異,以便于發(fā)現(xiàn)用戶體驗的問題。

(4)使用時間間隔

使用時間間隔是指同一用戶相鄰兩次啟動的時間間隔。一般統(tǒng)計一個月內(nèi)應(yīng)用的用戶使用時間間隔的活躍用戶數(shù)分布,如使用時間間隔在1天內(nèi)、1天、2天……同時,我們可以通過不同統(tǒng)計周期(但統(tǒng)計跨度相同,如都為30天)的使用時間間隔分布的差異,以便于發(fā)現(xiàn)用戶體驗的問題。

3.3 渠道分析

渠道分析主要是分析各渠道在相同的投入情況下,用戶數(shù)量的變化和趨勢,以科學(xué)評估渠道質(zhì)量,優(yōu)化渠道推廣策略。渠道分析包括新增用戶、活躍用戶、啟動次數(shù)、單次使用時長和留存率等指標(biāo)。APP的推廣渠道主要為安卓和iOS。

安卓的渠道:①第三方應(yīng)用市場,如華為、oppon、小米、91助手等;②廣告聯(lián)盟,如網(wǎng)盟、友盟等;③廠商預(yù)裝,像華為、小米、vivo等;④水貨刷機(jī),如刷機(jī)精靈等;⑤社會化推廣,如在社群做分享,在社區(qū)形成二次甚至多次傳播,也可以做推廣,但是這種的數(shù)據(jù)的分析就不太好獲取。

對于安卓來說,用戶來源就分以上幾種,每一種可以分別去定義。不同類型的推廣方式,可從不同的維度做數(shù)據(jù)的分析。比如說像第三方應(yīng)用市場,很多用戶都是通過這個渠道來下載APP,所以這方面的數(shù)據(jù)更多的是看活躍和留存;像廣告聯(lián)盟這種,是通過積分墻來分析,更多的是用戶完成任務(wù)通過量級來做分析。

iOS的渠道主要是AppStore,原則上我們所有的數(shù)據(jù)和激活都是通過這個渠道來獲取,但是在實際推廣的過程中,我們更多的是想分析用戶是通過什么渠道跳轉(zhuǎn)到AppStore上進(jìn)行下載,激活產(chǎn)品。這就需要我們直接和技術(shù)做最底層的對接——API接口對接。具體的分析方法與安卓是類似的,主要是分析活躍和留存數(shù)據(jù)。

以上提到的只是渠道質(zhì)量評估的初步維度,如果還需要進(jìn)一步研究渠道,尤其是研究到渠道防作弊層面,指標(biāo)還需要更多,包括:判斷用戶使用行為是否正常的指標(biāo),如關(guān)鍵操作活躍量占總活躍的占比,用戶激活A(yù)PP的時間是否正常;判斷用戶設(shè)備是否真實,如機(jī)型、操作系統(tǒng)等集中度的分析。

3.4 功能分析

功能分析主要分析功能活躍情況、頁面訪問路徑以及轉(zhuǎn)化率。

(1)功能活躍指標(biāo)

主要關(guān)注某功能的活躍人數(shù)、新增用戶數(shù)、用戶構(gòu)成、用戶留存。這些指標(biāo)的定義與前文提到的“用戶規(guī)模與質(zhì)量”的指標(biāo)類似。只是,本部分只關(guān)注某一功能模塊,而不是APP整體。比如網(wǎng)易新聞APP某個頻道的功能活躍指標(biāo)。

(2)頁面訪問路徑分析

主要是統(tǒng)計用戶從打開應(yīng)用到離開應(yīng)用整個過程中每一步的頁面訪問和跳轉(zhuǎn)情況。目的是達(dá)成App的商業(yè)目標(biāo),即引導(dǎo)用戶更高效的完成App的不同模塊的任務(wù),最終促進(jìn)用戶付費。

APP頁面訪問路徑分析需要考慮APP用戶以下三方面問題:

  • 身份:用戶可能是你的會員或者潛在會員,也有可能是你的同行或者競爭對手等;
  • 目標(biāo):不同用戶使用APP的目的有所不同;
  • 訪問路徑:即使身份類似、使用目的類似,但訪問路徑也很可能不同。因此,我們在做APP頁面訪問路徑分析的時候,需要對APP用戶做細(xì)分,然后再進(jìn)行APP頁面訪問路徑分析。

最常用的細(xì)分方法是按照APP的使用目的來進(jìn)行用戶分類。如汽車APP的用戶便可以細(xì)分為關(guān)注型、意向型、購買型用戶,并對每類用戶進(jìn)行不同訪問任務(wù)的路徑分析,比如意向型的用戶,他進(jìn)行不同車型的比較都有哪些路徑,存在什么問題;還有一種方法是利用算法,基于用戶所有訪問路徑進(jìn)行聚類分析,依據(jù)訪問路徑的相似性對用戶進(jìn)行分類,再對每類用戶進(jìn)行分析。

(3)轉(zhuǎn)化率

轉(zhuǎn)化率是指進(jìn)入下一頁面的人數(shù)(或頁面瀏覽量)與當(dāng)前頁面的人數(shù)(或頁面瀏覽量)的比值。通常使用漏斗模型來,它可以分析產(chǎn)品中關(guān)鍵路徑的轉(zhuǎn)化率,以確定產(chǎn)品流程的設(shè)計、用戶體驗問題。

比如用戶從進(jìn)入某電商網(wǎng)站—瀏覽商品—把商品放入購物車—支付完成,每一個環(huán)節(jié)都有很多的用戶流失。

通過分析轉(zhuǎn)化率,我們可以比較快定位用戶使用產(chǎn)品的不同路徑中,分析是否存在問題,并提出如何進(jìn)行優(yōu)化的改進(jìn)意見,通常我們只需要對每天的轉(zhuǎn)化率進(jìn)行連續(xù)性的監(jiān)控即可。

3.5 用戶屬性和畫像分析

用戶屬性分析主要從用戶使用的設(shè)備終端、網(wǎng)絡(luò)及運營商、地域和用戶畫像角度進(jìn)行分析。設(shè)備終端分析的維度有機(jī)型分析、分辨率分析和操作系統(tǒng)分析;網(wǎng)絡(luò)及運營商分析的唯獨有有用戶聯(lián)網(wǎng)方式和電信運營商,地域主要從不同省市和國家來分析。

用戶畫像分析包括人口統(tǒng)計學(xué)特征分析、用戶個人興趣分析、用戶商業(yè)興趣分析。人口統(tǒng)計學(xué)特征包括性別、年齡、學(xué)歷、收入、支出、職業(yè)、行為等;用戶個人興趣指個人生活興趣愛好的分析,如聽音樂、看電影、健身、養(yǎng)寵物等;用戶商業(yè)興趣指房產(chǎn)、汽車、金融等消費領(lǐng)域的興趣分析。用戶畫像這部分的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行相關(guān)的畫像數(shù)據(jù)采集,才可以支撐比較詳細(xì)的畫像分析。

3.6 收入分析

盈利是產(chǎn)品的最終目的,所以總收入、付費用戶數(shù)、付費率、ARPU這四個指標(biāo)經(jīng)常用到??偸杖?、付費用戶數(shù)反映的是收入和付費用戶的規(guī)模;付費率、ARPU代表的是用戶付費質(zhì)量,反映的是用戶付費的廣度與深度。主要關(guān)注轉(zhuǎn)化漏斗最后環(huán)節(jié)的訂單數(shù)量和金額。

責(zé)任編輯:未麗燕 來源: 今日頭條
相關(guān)推薦

2019-07-24 09:31:28

2023-04-28 07:34:39

數(shù)據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)治理

2021-02-22 17:29:41

體系數(shù)據(jù)分析模塊

2024-07-04 12:10:50

2016-10-21 14:41:22

數(shù)據(jù)分析師大數(shù)據(jù)

2020-08-31 16:19:26

IT治理建立績效體系

2023-03-28 08:28:34

2022-06-20 09:08:00

數(shù)據(jù)體系搭建

2016-08-31 14:33:23

數(shù)據(jù)分析師工具體系

2022-03-29 11:59:34

梳理標(biāo)簽體系

2024-01-26 07:26:58

梳理數(shù)據(jù)指標(biāo)體系業(yè)務(wù)

2024-11-14 11:07:15

2023-02-16 18:20:01

電商搜索數(shù)據(jù)

2017-05-11 10:05:47

數(shù)據(jù)分析excelPython

2017-05-11 10:35:51

數(shù)據(jù)分析語言學(xué)習(xí)

2015-09-08 10:05:50

數(shù)據(jù)分析素質(zhì)優(yōu)秀

2025-06-11 02:45:00

2025-06-12 02:55:00

數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

2024-10-29 08:09:18

2023-10-22 12:00:37

數(shù)據(jù)運營
點贊
收藏

51CTO技術(shù)棧公眾號