数据分析-指标体系

如果你不能衡量，那么你就不能有效增长 ————彼得 德鲁克

⼀、如何搭建指标体系

1.1 数据指标

a 指标意义b 统计时间

c 计算规则，可量化例如：⽉度销售额

指标意义：反应⼀段时间销售情况的好坏时间窗⼝：⼀个⽉

计算规则：每⽇销售额相加

数据指标体系：⼀个问题的产⽣往往不只⼀个原因，⽆法⽤⼀个指标表述清楚，需要⼀系列有逻辑的数据指标组合才能清晰的描述，这⼀系列指标就组成指标体系。

1.2 数据指标的组成

主指标 核⼼KPI 往往不⽌⼀个

⼦指标 由主指标拆分⽽来 拆分原则：a 按照主指标组成成分进⾏维度划分（区域、渠道、业务线等） b 按照业务流程划分（曝光率、转化率）过程指标

1.3 指标加强

1.3.1 增加分类维度

渠道、设备、业务线、时间等等

1.3.2增加判断标准

⽬标达成历史同期⽔平

竞争对⼿，⾏业⽔平

1.3.3 如何使⽤指标体系

先查看主指标，定位问题点

查看各⼦指标以及分类维度进⾏问题下钻

再看⼦指标以及过程指标进⾏问题定位再进⾏相应优化

⼆、常⽤的指标

2.1 ⽤户指标

存量指标

DAU ⽇活MAU⽉活增量指标

新增⽤户数健康程度指标

留存率渠道指标

渠道来源

2.2 ⾏为指标

次数频率情况

PVUV⾏为路径

转化率访问深度做了多久

时长⾏为质量

弹出率

2.3 业务数据指标

总体

GMV访问时长⼈均数据

ARPU/ARPPU⼈均访问时长⼈数数据

付费⼈数播放⼈数健康程度

付费率付费频次观看率商品情况

SKU数热门评论好评率

三、业务模式拆解

3.1 ⼯具模块

使⽤量（⽤户粘性）

⽬标达成率（⼯具实⽤性）频次（养成习惯）

3.2交易模块

详情页转化率⾦额客单价复购率

3.3内容模块

浏览数

浏览⼴度（库存利⽤率）浏览时长（减少竞品时间）内容互动（增加⽤户粘性）

3.4 社区模块

发布量社区互动量关系密度

3.5 业务拆解选取指标过程

1、拆解业务包含内容（从最终业务⽬的出发）2、根据拆解内容判断业务所处类型（四⼤类型）3、根据类型选取指标

四、度拆解

4.1 度拆解——单⼀事件

按照指标构成进⾏拆解（结构法）

按照业务流程进⾏拆解（例如app的分析）

4.2 对⽐法

⽐什么

绝对数（销售额等有实际意义的数据）⽐例（转化率等数据）怎么⽐

同⽐和环⽐和谁⽐

⽬标值竞争对⼿

⾃⾝以及不同业务线

五、⽤户分析

增长分析既⽤户⽣命周期分析：AARRR模型⽤户路径：掌握⽤户使⽤习惯⽤户画像：全⾯掌握⽤户

5.1 ⽤户增长分析-AARRR

核⼼：

以⽤户为中⼼，以⽤户⽣命周期为线索

把控产品整体的收⼊/成本的关系，⽤户⽣命周期价值远⼤于获客成本则意味着产品成功5.11 ⽤户获取

浏览量

点击量 CTR 点击率下载量新增数

获客成本 CPM-千次点击成本 CPC-单次点击成本 CPA - 单次获客成本留存率 次⽇留存 七⽇留存指标：渠道贡献度渠道质量注册转化分析5.12 ⽤户活跃

活跃⽤户数 DAU（⽇活）WAU MAU⽤户构成（忠诚，较活跃⽤户等）时长 在线时长使⽤产品频率启动次数

页⾯浏览量（PV,UV)指标：

⽤户留存和流失产品⽣命周期

正对客户使⽤习惯进⾏分群5.13 ⽤户留存

留存率（次⽇/3/7)流失率

⽤户⽣命周期指标：

APP质量评估⽤户质量评估

版本更迭流失情况5.14 盈利

付费率（PR/PUR)

活跃付费⽤户数（APA)平均每⽤户收⼊（ARPU)

平均没付费⽤户收⼊（ARPPU)⽤户⽣命周期价值（LTV)

指标：

⽤户付费关键点和转化周期ROI

⽣命周期付费群体价值APA构成情况付费转化效果评估5.15 传播

K因⼦ = 每个客户平均邀请⼈数 x 转化率

K>1 实现⾃增长K<1 ⽆法实现⾃增长传播周期指标：传播效果

5.2 ⽤户路径

⼀⽬标为起点

可视化⽤户流向（桑基图）定位转化的因素，推动优化

5.3 ⽤户画像

精准营销

六、流量/渠道分析

衡量好坏：渠道流量量级 流量质量

降低获客成本

6.1 流量价值分析：

ROI = 投资收⼊/花费ROI平衡点 = 利润的倒数

6.2 站外流量

曝光影响维度：

⽤户匹配度⼴告出价

衡量指标：曝光量⼴告创意影响维度：⽤户匹配创意吸引

指标：CTR 点击率投放URL:

UTM参数：为了追踪⼴告投放各阶段效果，为页⾯链接增加的⼀些列参数落地页：

CTA跳转的第⼀页就是落地页（黄⾦⼀页）

影响落地页效果的因素：落地页质量 客户匹配度指标：进站⽤户量跳出率激活⽤户⽐

产品转化

运营关注点：激活⽤户数和激活转化⽐产品关注点：产品每步的转化率

6.3 流量渠道质量评估指标

渠道转化：

曝光/点击/激活⽤户数跳出率

激活成功率

点击⼴告转化率平均访问时长⽤户质量

DAU/MAU留存率

⾼价值⽤户数渠道收益

ROICPALTV

付费⽤户数分析思路：

结构分析：对渠道进⾏结构拆分，根据⽤户旅程看转化率变化趋势分析：不同时间序列分析，看趋势变化

对⽐分析：查看不同渠道收益，进⾏精细化掌握

七、留存分析

7.1 留存率

次⽇留存率3⽇留存率7⽇留存率⽣命周期意义：降低获客成本留存率曲线：

重点关注：次⽇和七⽇留存率

客户留存越久客户带来的利润越⾼留存与新增需要互为参考留存分析的思路：

精细化运营

观察各部分客户特征

观察那部分⽤户创造价值⼤提升服务质量产品流程优化

路径是否符合预期，进⾏调整各阶段转化率每个步骤优化活动激励

通过激烈让客户产⽣关键⾏为