1. 什么是數(shù)據(jù)指標(biāo)

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中，對(duì)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(shí)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

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2.1 搭建數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析框架

一個(gè)APP的構(gòu)建與運(yùn)營(yíng)工作通常由多個(gè)角色分工實(shí)現(xiàn)，由于大家的工作重點(diǎn)不同，僅關(guān)注一個(gè)方面的數(shù)據(jù)就如同管中窺豹，無(wú)法全面了解產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)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(yùn)營(yíng)分析框架，才能全面的衡量移動(dòng)應(yīng)用產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)情況。除此之外，完整的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)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(yùn)營(yíng)的基本狀況和使用狀況，更了解用戶到底是誰(shuí)，深入發(fā)現(xiàn)用戶的需求。

2.2 用數(shù)據(jù)推動(dòng)產(chǎn)品迭代和市場(chǎng)推廣

基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)分析框架對(duì)公司產(chǎn)品的整體發(fā)展?fàn)顩r會(huì)有一個(gè)很好的展現(xiàn)，但是創(chuàng)業(yè)者會(huì)關(guān)注更加細(xì)節(jié)的部分。

比如，誰(shuí)在用這個(gè)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(jì)人員可以有針對(duì)性的對(duì)產(chǎn)品使用情況進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，了解用戶對(duì)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(chǎng)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(gè)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(wú)論一款產(chǎn)品是否已經(jīng)探索出一個(gè)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(gè)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(gè)APP在構(gòu)建指標(biāo)體系時(shí)所關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)可以從六個(gè)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(duì)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(gè)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(jì)周期內(nèi)啟動(dòng)過APP的用戶。根據(jù)不同的統(tǒng)計(jì)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(dòng)應(yīng)用的用戶。按照統(tǒng)計(jì)時(shí)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(yíng)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(diǎn)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(duì)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(dòng)過應(yīng)用，本周啟動(dòng)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(dòng)過一次應(yīng)用的活躍用戶;
• 忠誠(chéng)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(dòng)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(jì)時(shí)段內(nèi)的活躍用戶中再經(jīng)過一段時(shí)間后仍啟動(dòng)該應(yīng)用的用戶比例。

用戶留存率可重點(diǎn)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(jì)時(shí)段活躍用戶在第二天再次啟動(dòng)應(yīng)用的比例;7日留存率即某一統(tǒng)計(jì)時(shí)段活躍用戶在第7天再次啟動(dòng)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(gè)用戶的總活躍天數(shù)指標(biāo)(TAD，Total Active Days per User)是在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，平均每個(gè)用戶在應(yīng)用的活躍天數(shù)。如果統(tǒng)計(jì)周期比較長(zhǎng)，如統(tǒng)計(jì)周期一年以上，那么每個(gè)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(fèi)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(dòng)次數(shù)分析、使用時(shí)長(zhǎng)分析、訪問頁(yè)面分析和使用時(shí)間間隔分析。

(1)啟動(dòng)次數(shù)指標(biāo)

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

(2)使用時(shí)長(zhǎng)

使用總時(shí)長(zhǎng)是指在某一統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)所有從APP啟動(dòng)到結(jié)束使用的總計(jì)時(shí)長(zhǎng)。使用時(shí)長(zhǎng)還可以從人均使用時(shí)長(zhǎng)、單次使用時(shí)長(zhǎng)等角度進(jìn)行分析。

使用時(shí)長(zhǎng)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(yè)面

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

(4)使用時(shí)間間隔

使用時(shí)間間隔是指同一用戶相鄰兩次啟動(dòng)的時(shí)間間隔。一般統(tǒng)計(jì)一個(gè)月內(nèi)應(yīng)用的用戶使用時(shí)間間隔的活躍用戶數(shù)分布，如使用時(shí)間間隔在1天內(nèi)、1天、2天……同時(shí)，我們可以通過不同統(tǒng)計(jì)周期(但統(tǒng)計(jì)跨度相同，如都為30天)的使用時(shí)間間隔分布的差異，以便于發(fā)現(xiàn)用戶體驗(yàn)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(shì)，以科學(xué)評(píng)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(dòng)次數(shù)、單次使用時(shí)長(zhǎng)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(chǎng)，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(huì)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(duì)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(chǎng)，很多用戶都是通過這個(gè)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(jí)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(gè)渠道來獲取，但是在實(shí)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(duì)接——API接口對(duì)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(píng)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(shí)間是否正常;判斷用戶設(shè)備是否真實(shí)，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(yè)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(gè)頻道的功能活躍指標(biāo)。

(2)頁(yè)面訪問路徑分析

主要是統(tǒng)計(jì)用戶從打開應(yīng)用到離開應(yīng)用整個(gè)過程中每一步的頁(yè)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(fèi)。

APP頁(yè)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(huì)員或者潛在會(huì)員，也有可能是你的同行或者競(jìng)爭(zhēng)對(duì)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?cè)谧鯝PP頁(yè)面訪問路徑分析的時(shí)候，需要對(duì)APP用戶做細(xì)分，然后再進(jìn)行APP頁(yè)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(gòu)買型用戶，并對(duì)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(duì)用戶進(jìn)行分類，再對(duì)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(yè)面的人數(shù)(或頁(yè)面瀏覽量)與當(dāng)前頁(yè)面的人數(shù)(或頁(yè)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(jì)、用戶體驗(yàn)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(gòu)物車—支付完成，每一個(gè)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(duì)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(yùn)營(yíng)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(yùn)營(yíng)商分析的唯獨(dú)有有用戶聯(lián)網(wǎng)方式和電信運(yùn)營(yíng)商，地域主要從不同省市和國(guó)家來分析。

用戶畫像分析包括人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征分析、用戶個(gè)人興趣分析、用戶商業(yè)興趣分析。人口統(tǒng)計(jì)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(gè)人興趣指?jìng)€(gè)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(fèi)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(fèi)用戶數(shù)、付費(fèi)率、ARPU這四個(gè)指標(biāo)經(jīng)常用到?？偸杖搿⒏顿M(fèi)用戶數(shù)反映的是收入和付費(fèi)用戶的規(guī)模;付費(fèi)率、ARPU代表的是用戶付費(fèi)質(zhì)量，反映的是用戶付費(fèi)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。