数据分析-数据指标 ⾃⽤ 数据指标 1. 常见的业务指标 1.1 ⽤户数据指标 ⽤户数据 [性别 年龄 地区] ⾏为数据 [点击某个菜单的次数 分享量 收藏数] 产品数据 [⽂章标题 ⽇期 阅读量] 指标 指标 计算 计算 作⽤ 作⽤ ⽇新增⽤户数 产品每天新增的⽤户数 判断渠道的推⼴效果 ⽇活跃率 (DAU) ⽇活跃⽤户数/总⽤户数 衡量产品和⽤户是否有较⾼的粘性,是否解决了⽤户的刚需(不同的产 品定义的活跃是不⼀样的) 周活跃率 (WAU) 周活跃⽤户数/总⽤户数 ⽉活跃率 (MAU) ⽉活跃⽤户数/总⽤户数 留存率 第N天使⽤过产品的⽤户数/第⼀天新增的⽤户数如:次⽇留存率 从、周留存率、⽉留存率 估计⽤户对产品的粘性,反应不同时期获得新⽤户的留存情况 1.2 ⾏为数据指标 1.3 产品数据指标 1.4 付费推⼴指标 展⽰位,按展⽰次数付费 搜索⼴告,按点击次数付费 信息流⼴告,按点击次数付费或按投放的实际效果付费 CPD(按APP下载次数付费往往在推荐新产品的时候使⽤) CPI(按照APP激 活数付费) CPS(按照购买的⽤户数或者销售额付费) 1.5 好的数据指标是⽐率 核⼼指标: Instagram 照⽚分享率 facebook ⽉活跃⽤户率 喜马拉雅 ⽤户收听市场 2 抖⾳为例⼦分析指标 引⽤艾瑞咨询的两张图 我们可以得出结论:抖⾳的主体⽤户在2 3 4 5线城市开始增加,对于这样⼀个下沉市场,⽤户对内容的选择更加的多样,组成的群体也⾮ 常丰富。所以这促进了抖⾳产品根本逻辑的形成,通过增长内容浏览量促进⽤户在抖⾳内社交⾏为以此增加APP粘性,利⽤拍摄⼯具,橱窗 ⼯具,直播⼯具诱导客户最终产⽣交易⾏为。 根据以上结论进⾏分析: 通过以上的指标,可以清晰的看清楚抖⾳每个模块想要达到的效果,最终都是达到交易类的⽬的。
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