01_多场景常用指标

1、涉及到用户的指标有:

• 活跃/登录：DAU、WAU、MAU、活跃率、登录人数等；

• DAU:(daily active user)即日活跃用户量，用户参与程度。

• WAU:(week active user)即周活跃用户量，用户参与程度。

• MAU:(monthly active user)即月活跃用户量，用户参与程度。

• 留存：次日留存率、周留存率、月留存率等，还有按渠道去分析留存率；

• 次日留存率：活跃用户数/同批次新增用户数

• 周留存率：活跃用户数/同批次新增用户数

• 月留存率：活跃用户数/同批次新增用户数

• 流失：流失数据容易被遗忘，包括流失率，流失人数、每日平均流失人数等；

• 流失率：流失用户/总用户数

• 付费：付费人数、付费转化率、单笔订单平均金额等，更多看订单数据；

• 其他：每日评论人数、收藏人数、分享人数等

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• 一方面分析用户属性：关注年龄、性别、学历、职业、地域、婚否、收入、兴趣等；

• 另一方面分析用户行为：登录次数、活跃率、累计消费金额、最近一次购买、购买次数、复购率等；

2、涉及到流量的指标有:

• 访问：PV、UV、IP（最常见）；跳出率、平均访问时长、平均访问页数等；使用设备、操作系统、浏览器、地域分布等访问行为；

  PV：PV(PageView)是页面浏览量，用户在网页的一次访问请求可以看作一个PV，用户看了十个网页，则PV为10。

  UV：是一定时间内访问网页的人数，正式名称独立访客数

• 注册：注册人数、注册走势、累计注册人数、达成率等；

• 渠道&推广：来源渠道分布、总消费、展示量、点击率、平均点击价格、转化率、转化成本、ROI等；

  ROI：ROI是一个广泛适用的指标，即投资回报比

3、涉及到订单指标有:

付费人数、新增付费人数；总金额、每日订单数、平均每日成交额、客单价；付费金额、付费毛利、付费利润、复购率、ARPU、付费各个路径转化等；

4、涉及到内容指标有:

PV、UV；UGC、PGC、文章数、关注数、阅读数、互动数（评论、点赞等）、传播数（转发、分享等）；

5、涉及到活动指标有:

活动页PV、UV、新增人数、参与人数、登录人数、转化人数、转化成交金额、ARPU、优惠券发放/使用人数、营销成本、营销转化率、ROI、分享人数、分享次数等，数据要根据活动类型而定；

ARPU：总收入/活跃用户数

6、涉及到服务指标有:

电商、O2O等行业易涉及，包括咨询人数、咨询转化率、退货率、退款率、好评率、差评率、投诉率等 ；

转化率：下单用户/活跃用户

7、涉及到APP指标有:

各渠道下载量、激活数、新增注册数、获客成本；启动次数、启动人数、停留时长；push到达率、打开率等;

02_4个行业常用指标

每个行业每个场景都有自己关注的指标。下面我们从互联网，在线教育，大零售、保险这4个行业的业务场景来具体看一下对应的指标情况。

1、互联网行业

互联网行业的指标体系可以从多个方面来划分，这里依据的是AARRR模型来进行划分的：拉新-活跃-留存-转化-传播。

• 拉新的部分我们关注的指标有，展现量、点击量、下载量、新增注册用户数等，除此之外我们还要关注获客及广告投放；

  

• 活跃部分可从DAU，WAU、MAU、用户登录时长、登录次数等信息去关注；

  

• 那留存相关部分分长留存与短留存，如次日留存、7日留存、30日留存与60日留存等；

  

• 转化与表现关注的就是是否成交包括GMV 成交总额、销售收入、付费用户数、复购率等；

  

• 传播和裂变部分主要关注的就是病毒K因子，用户分享等指标数据。

2、零售行业

零售行业一般是按照人、场、货三个方向来概括。

其实零售的本质即客流、成交率、连带率（本质很简单就是希望消费者一次购买很多商品）、件单价（单个商品的价格定位），这4个数相乘就是我们的销售额。销售额就是所有公司奋斗的目标。

确定了你的客流，商场客流、进店客流或者回头客等，确定完成后就是成交率，有了客流我们就开始进行转化。

精准的定位人群属性-消费者停留时间够长-促使购买商品-成交。

人：企业员工和消费者，在这个消费者掌权的时代除了要加强员工管理提升人员效率之外，最重要的是消费者的忠实度。

场：场就是消费场地，所有连接消费者和商品的终端，就是场。比如线下的门店、线上APP等。关注的指标就是销售额、追踪指标、分析、促销等指标。

货：货指的就是商品，商品数据分析就是围绕进销存展开分析的。主要是采购、供应链、销售、售后4个去监测具体的指标数据。