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互聯網數據分析常見的12個指標

大數據 數據分析
我們今天就聊聊互聯網分析常用的數據指標,給大家詳細講解最常用的12個。

互聯網行業的分析師,做指標體系搭建的時候,最常遇到兩個問題,一是不知道關注哪些指標,毫無頭緒;二是找到了一些指標,但不知道哪些重要,迷失方向。那么我們今天就聊聊互聯網分析常用的數據指標,給大家詳細講解最常用的12個。

互聯網的本質之一,就是把線下的活動搬到了線上,然后通過技術和運營手段,讓用戶有更好的體驗。比如原來商場賣貨,現在變成了淘寶;原來現金支付,現在變成了支付寶;原來路上招手打車,現在變成了滴滴。

既然線下業務搬到了線上,我們應該分析哪些指標呢?

線下的業務更好理解,我們就拿線下的場景,舉個例子,假如張三開了一家服裝店,他怎么才能知道,這個店經營的好不好呢?

要想做這個分析,我們首先要了解業務分析的三段論

所有有用戶參加的活動,一定離不開下面三個步驟,也就是業務分析的三段論:

  • 用戶數據:誰?
  • 行為數據:干了什么?
  • 業務數據:結果怎樣?

張三需要搞明白的是:誰來到了他的店?在里面干了什么?結果怎么樣?

只有弄明白這三點之后,才能分析判斷,經營狀況怎么樣?未來還有哪些改善空間

用戶數據

那么我們先看第一部分-用戶數據(指標1~指標4)

互聯網數據分析最常見的12個指標

用戶數據有4個重要指標:

1.  存量:DAU/MAU(日活/月活);比如張三開個小店,他需要知道大概每天有多少用戶來到店里,每個月大概有多少用戶來到店里。這些是判斷用戶的最基本的指標。對于線下業務,一般通過店里的人流量就能判斷個七八。有了互聯網后,這個數據會更加準確

2.  新增用戶:特別是在業務的起步階段,這個指標尤為重要;這個代表公司的潛力。比如拼多多,一年比一年虧損多,但股價卻越來越高,主要原因就是資本市場看好拼多多用戶的增速。比如張三剛開店,就需要非常重視這個指標,要記錄來店的用戶是否越來越多了,如果沒有的話,是不是需要做一些推廣活動來拉動用戶

3.  健康程度:怎么反應用戶的狀況是不是健康呢?最好的指標就是留存率。也就是我們線下常說的回頭客。留存率又分次日留存率,次周留存率,次月留存率等等。客戶能留下來,才能說明他們對你的服務滿意,滿意才能養成慣性,持續消費。比如張三的小店,就要關心回頭客是不是夠多,考慮怎么刺激客戶再次購買

4.  渠道來源:指的是這些人變成用戶之前,來自哪里;這樣才能知道在哪個渠道做推廣會更有效果;比如張三的小店,就可以做一個用戶調查,收集一下每位用戶在哪里知道的店鋪信息(當然要給一些小的獎勵,否則大家參加調查的意愿會不高)。比如通過調查發現,很多人都是通過抖音來到的店鋪,那么他就可以在抖音上大力推廣

行為數據

接著我們再看第二部分-行為數據(指標5~指標8)

互聯網數據分析最常見的12個指標

行為數據也有4個重要指標:

5. 次數/頻率:PV、UV、訪問深度等。PV,頁面瀏覽量;UV,用戶瀏覽量;訪問深度,也就是指用戶的訪問深度。當然希望這三個指標都越來越大。再拿張三的衣服店舉例子,他一定希望每天有很多“人”來逛,每個人逛很多次,同時每次逛的深度越深越好,比如從第一個柜臺逛到第二個柜臺,從一樓逛到二樓。這三個指標越大,交易次數就可能越多

6. 轉化率:怎么理解轉化率呢?可以把用戶分為“只逛不買”的用戶,還有“逛了就買”的用戶,還有“逛了買買買”的用戶。我們肯定希望第三種用戶越多越好,問題就是怎么把第一種用戶轉化成第三種用戶。假設張三的小店,一樓賣的是低端服飾,二樓是高端服飾,那么張三肯定希望盡可能的把一樓的用戶轉化為二樓的用戶,這怎么做呢?比如可以宣傳,凡是在二樓購物的用戶,都可以免費領取一杯咖啡等等,這樣就可以有效的刺激用戶的轉化

7. 做了多久:這個指用戶停留的時長;舉個例子,為什么現在抖音這么牛,就在于用戶的黏性太大。你想想,是不是每次刷抖音,很快一個小時就過去了。這里的商業邏輯是,用戶停留的時間越長,購買的可能性就越大。比如張三的小店,就可以布置的更有特點一些,讓用戶不知不覺就逛了很長時間,流連忘返,不知不覺就產生了購買的欲望

8. 質量:互聯網行業經常用“彈出率”來衡量質量。這個指標稍微有些抽象,指的就是有多少用戶,剛逛沒多久,扭頭就走。這就說明了你的小店不符合這些用戶的期望。也許是自己的小店需要調整,也許是這種用戶就不是我們的目標群體(不可能一個小店滿足所有人的需求,剔除非目標群體也是專注運營的好辦法)

業務數據

接著我們再看第三部分-業務數據(指標9~指標12)

互聯網數據分析最常見的12個指標

和業務數據相關的指標,基本都和財務相關,或者說和錢相關:

9. 總量:GMV,這個詞太常見了;大公司在發布財報的時候,這個數每次必提。特別是大的互聯網公司,重點就是強調GMV,讓資本市場看清楚自己的體量是不可撼動的

10. 人均:ARPU(Average Revenue Per User,每用戶平均收入),光總數高還不行,我們還要關心平均每個用戶的貢獻是否夠多,是否在增長,所以就要關心人均的指標。比如一些奢侈品行業,就非常關心這個指標,用戶數雖然不多,但是個體消費能力極強

11. 健康程度:整個業務也要有一個健康度的指標來衡量。付費率是一個不錯的選擇。到底有多少比例用戶是付費用戶,這是一個關鍵點。比如愛奇藝的財報,每次必提會員用戶數量,用來彰顯有多少用戶愿意付費購買他們的服務。反之,一些工具類的APP就比較尷尬,苦于找不到收費模式,或者現有的收費模式用戶不買賬,自然付費率就很低。比如墨跡天氣和萬能鑰匙,雖然用戶量巨大,但付費用戶卻要少的多

12. 被消費對象:這是另一個角度看業務,從SKU的角度看健康度。通過分析,發現某些商品,就特別的受歡迎。那么我們就應該大力的引進這種產品來滿足需求,刺激消費

以上就是互聯網行業常用的12個分析指標,總結如下

互聯網數據分析最常見的12個指標

 

責任編輯:趙寧寧 來源: 今日頭條
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