最全的運(yùn)營數(shù)據(jù)指標(biāo)解讀

數(shù)據(jù)分析涉及不同的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，很多時(shí)候，業(yè)務(wù)的了解比數(shù)據(jù)技巧更重要。很多新人常問Python、SQL，但鮮有問業(yè)務(wù)，可后者才決定分析的成敗。

業(yè)務(wù)的洞悉決定了數(shù)據(jù)分析師發(fā)展的上限，數(shù)據(jù)技巧只是逼近它。好的分析師都懂業(yè)務(wù)，也必須懂業(yè)務(wù)。

我希望通過本文，讓數(shù)據(jù)新人對業(yè)務(wù)有一個(gè)大概的了解，也適用產(chǎn)品和運(yùn)營新人（我是互聯(lián)網(wǎng)背景，所以本文更多涉及這塊）。文章的內(nèi)容會給你「寬」和「范」的感覺，希望對新人有幫助，老人一笑而過就行了。

用戶獲取

用戶獲取是運(yùn)營的起始，用戶獲取接近線性思維，或者說是一個(gè)固定的流程：用戶接觸-用戶認(rèn)知-用戶興趣-用戶行動／下載。每一個(gè)流程都涉及多個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)。

渠道到達(dá)量

俗稱曝光量，即產(chǎn)品推廣頁中有多少用戶瀏覽。它可以在應(yīng)用商店，可以在朋友圈，可以在搜索引擎，只要有流量的地方，都會有渠道曝光。

曝光量是一個(gè)蠻虛榮的數(shù)字，想一想現(xiàn)代人，每天要接觸多少信息？其中蘊(yùn)含了多少推廣，最后能有幾個(gè)吸引到用戶？更多時(shí)候，渠道到達(dá)量和營銷推廣費(fèi)掛鉤，卻和效果相差甚遠(yuǎn)。

廣告和營銷還會考慮推廣帶來的品牌價(jià)值。用戶雖沒有點(diǎn)擊或和產(chǎn)品交互，但是用戶知道有這么一個(gè)東西，它會潛移默化地影響用戶未來的決策。然而品牌價(jià)值很難量化，在廣告計(jì)算中，系統(tǒng)只會將用戶的行為歸因到最近一次的廣告曝光。

廣告點(diǎn)擊量稱為CTR，廣告點(diǎn)擊量/廣告瀏覽量，除了廣告，它也應(yīng)用在各類推薦系統(tǒng)的評價(jià)中。

渠道轉(zhuǎn)化率

既然廣告已經(jīng)曝光，那么用戶應(yīng)該行動起來，轉(zhuǎn)化率是應(yīng)用最廣闊的指標(biāo)。業(yè)界將轉(zhuǎn)化率和成本結(jié)合，衍生出CPM，CPC，CPS，CPD，CPT等。

CPM(Cost Per Mille)指每千人成本，它按多少人看到廣告計(jì)費(fèi)，傳統(tǒng)媒介比較傾向采用。CPM推廣效果取決于印象，用戶可能瀏覽也可能忽略，所以它適合在各類門戶或者大流量平臺采用Banner形式展現(xiàn)品牌性。

CPC(Cost Per Click)指每用戶點(diǎn)擊成本，按點(diǎn)擊計(jì)價(jià)，對廣告主來說，這個(gè)比CPM的土豪作派理性多了。也有很多人會認(rèn)為，CPC不公平，用戶雖然沒有點(diǎn)擊，但是曝光帶來了品牌隱形價(jià)值，這對廣告位供應(yīng)方是損失。

CPA(Cost Per Action)指每行動成本，按用戶行為計(jì)價(jià)，行為能是下載也能是訂單購買。CPA收益高于前兩者，風(fēng)險(xiǎn)也大得多，它對需求方有利對供應(yīng)方不利。

以上三種是常見的推廣方式，CPT按時(shí)間，CPS和CPS算在CPA的范圍內(nèi)。渠道推廣是依賴技術(shù)的行業(yè)，用戶畫像越精準(zhǔn)，內(nèi)容與用戶越匹配，則越容易產(chǎn)生收益。

還有一種指標(biāo)eCPM(effective cost per mille)，每一千次展示可獲得收入，這是廣告主預(yù)估自身收益的指標(biāo)。

渠道ROI

ROI是一個(gè)廣泛適用的指標(biāo)，即投資回報(bào)比。

市場營銷、運(yùn)營活動，都是企業(yè)獲利為出發(fā)點(diǎn)，通過利潤/投資量化目標(biāo)。利潤的計(jì)算涉及財(cái)務(wù)，很多時(shí)候用更簡單的收入作分子。當(dāng)運(yùn)營活動的ROI大于1，說明這個(gè)活動是成功的，能賺錢。

除了收入，ROI也能推廣到其他指標(biāo)，有些產(chǎn)品商業(yè)模式并不清晰，賺不到錢，那么收入會用其他量化指標(biāo)代替。譬如注冊用戶量，這也就是獲客成本了。

日應(yīng)用下載量

App需要下載，這是一個(gè)中間態(tài)，如果不注意該環(huán)節(jié)也會流失不少用戶。應(yīng)用商店的產(chǎn)品介紹，推廣文案都會影響。有些動輒幾百M(fèi)的產(chǎn)品，常將部分安裝留在初次啟動應(yīng)用時(shí)以補(bǔ)丁形式完成，如各類游戲，就是怕漫長的下載時(shí)間造成玩家流失。

第三方平臺下載到用戶注冊App，這步驟數(shù)據(jù)容易出錯(cuò)，主要是用戶對不上。技術(shù)上通過唯一設(shè)備ID匹配。

日新增用戶數(shù)

新增用戶數(shù)是用戶獲取的核心指標(biāo)。

新增用戶可以進(jìn)一步分為自然增長和推廣增長，自然增長可以是用戶邀請，用戶搜索等帶來的用戶，而推廣是運(yùn)營人員強(qiáng)控制下增長的用戶量。前者是一種細(xì)火慢燉的優(yōu)化，后者是烹炸爆炒的營銷。

用戶獲客成本

用戶獲取必然涉及成本，而這是運(yùn)營新手最容易忽略的。

一次會話用戶數(shù)

一次會話用戶，指新用戶下載完App，僅打開過產(chǎn)品一次，且該次使用時(shí)長在2分鐘以內(nèi)。這類用戶，很大可能是黑產(chǎn)或者機(jī)器人，連羊毛黨都算不上。

這是產(chǎn)品推廣的灰色地帶，通過各種技術(shù)刷量，獲取虛假的點(diǎn)擊量謀取收益。該指標(biāo)屬于風(fēng)控指標(biāo)，用于監(jiān)管。

用戶活躍

用戶活躍是運(yùn)營的核心階段，不論移動端、網(wǎng)頁端或者微信端，都有相關(guān)指標(biāo)。另外一方面，現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析也越來越注重用戶行為，這是精細(xì)化的趨勢。

日活躍用戶/月活躍用戶

行業(yè)默認(rèn)的活躍標(biāo)準(zhǔn)是用戶用過產(chǎn)品，廣義上，網(wǎng)頁瀏覽內(nèi)容算「用」，在公眾號下單算「用」，不限于打開APP。

活躍指標(biāo)是用戶運(yùn)營的基礎(chǔ)，可以進(jìn)一步計(jì)算活躍率：某一時(shí)間段內(nèi)活躍用戶在總用戶量的占比。按時(shí)間維度，則有日活躍率DAU、周活躍率WAU和月活躍率MAU?；钴S用戶數(shù)，衡量的是產(chǎn)品的市場體量，活躍率，看的則是產(chǎn)品的健康。

可僅僅打開產(chǎn)品，能否作為產(chǎn)品健康的度量？答案是否定的。成熟的運(yùn)營體系，會將活躍用戶再細(xì)分出新用戶、活躍用戶、忠誠用戶、不活躍用戶、流失用戶、回流用戶等。流失用戶是長期不活躍，忠誠用戶是長期活躍，回流用戶是曾經(jīng)不活躍或流失，后來又再次打開產(chǎn)品的活躍用戶。

通過不同的活躍狀態(tài)，將產(chǎn)品使用者劃分出幾個(gè)群體，不同群體構(gòu)成了產(chǎn)品的總用戶量。健康的產(chǎn)品，流失用戶占比不應(yīng)該過多，且新增用戶量要大于流失用戶量。

PV和UV

PV是互聯(lián)網(wǎng)早期Web站點(diǎn)時(shí)代的指標(biāo)，也可以理解為網(wǎng)頁版活躍。PV(PageView)是頁面瀏覽量，用戶在網(wǎng)頁的一次訪問請求可以看作一個(gè)PV，用戶看了十個(gè)網(wǎng)頁，則PV為10。

UV(Unique Visitor)是一定時(shí)間內(nèi)訪問網(wǎng)頁的人數(shù)，正式名稱獨(dú)立訪客數(shù)。在同一天內(nèi)，不管用戶訪問了多少網(wǎng)頁，他都只算一個(gè)獨(dú)立訪客。怎么確認(rèn)用戶是不是同一個(gè)人呢？技術(shù)上通過網(wǎng)頁緩存cookie或者IP判斷。如果這兩者改變了，則用戶算作全新的訪客。

PV和UV是很老的概念，但是數(shù)據(jù)分析繞不開他們，除了產(chǎn)品上各頁面的瀏覽，在第三方平臺如微信，各類營銷活動都只能通過Web頁實(shí)現(xiàn)，PV和UV便需要發(fā)光發(fā)熱了。

有一點(diǎn)需要注意的是，微信瀏覽器不會長期保留cookie，手機(jī)端的IP也一直變動，基于此統(tǒng)計(jì)的UV會有誤差(不是大問題,只是uv中的新訪客誤差較大)。這里可以通過微信提供的openid取代cookie作為uv基準(zhǔn)，需要額外的技術(shù)支持。

用戶會話次數(shù)

用戶會話也叫session，是用戶在時(shí)間窗口內(nèi)的所有行為集合。用戶打開App，搜索商品，瀏覽商品，下單并且支付，最后退出，整個(gè)流程算作一次會話。

會話的時(shí)間窗口沒有硬性標(biāo)準(zhǔn)，網(wǎng)頁端是約定俗成的30分鐘內(nèi)，在30分鐘內(nèi)用戶不管做什么都屬于一次會話。而超過30分鐘，不如出去吃個(gè)飯回來再操作，或者重現(xiàn)打開，都屬于第二次會話了。

移動端的時(shí)間窗口默認(rèn)為5分鐘。

用戶會話次數(shù)和活躍用戶數(shù)結(jié)合，能夠判斷用戶的粘性。如果日活躍用戶數(shù)為100，日會話次數(shù)為120，說明大部分用戶都只訪問了產(chǎn)品一次，產(chǎn)品并沒有粘性。

用戶會話依賴埋點(diǎn)采集，不記錄用戶的操作，是無法得知用戶行為從哪里開始和結(jié)束的。另外一方面，用戶會話是用戶行為分析的基礎(chǔ)。

用戶訪問時(shí)長

顧名思義，用戶訪問時(shí)長是一次會話持續(xù)的時(shí)間。不同產(chǎn)品類型的訪問時(shí)長不等，社交肯定長于工具類產(chǎn)品，內(nèi)容平臺肯定長于金融理財(cái)，如果分析師發(fā)現(xiàn)做內(nèi)容的產(chǎn)品大部分用戶訪問時(shí)長只有幾十秒，那么最好分析一下原因。

功能使用率

除了關(guān)注活躍，運(yùn)營和數(shù)據(jù)分析師也應(yīng)該關(guān)注產(chǎn)品上的重要功能。如收藏，點(diǎn)贊，評論等，這些功能關(guān)系產(chǎn)品的發(fā)展以及用戶使用深度，沒有會喜歡一個(gè)每天打開產(chǎn)品卻不再做什么的用戶。

功能使用率也是一個(gè)很寬泛的范圍，譬如用戶瀏覽了一篇文章，那么瀏覽中有多少用戶評論了，有多少用戶點(diǎn)贊了，便能用點(diǎn)贊率和評論率這兩個(gè)指標(biāo)，然后看不同文章點(diǎn)贊率和評論率有沒有差異，點(diǎn)贊率和評論率對內(nèi)容運(yùn)營有沒有幫助，這些都屬于功能使用率。又譬如視頻網(wǎng)站，核心的功能使用率就是視頻播放量和視頻播放時(shí)長。

微信公眾號指標(biāo)即可以單獨(dú)說，也能把它作為產(chǎn)品的功能延伸看待。圖文送達(dá)率，轉(zhuǎn)化分享率，二次轉(zhuǎn)化分享率，關(guān)注者增量等和本文其他指標(biāo)一脈相承。只是第三方數(shù)據(jù)多有不便，更多分析依賴假設(shè)。

用戶留存

如果說活躍數(shù)和活躍率是產(chǎn)品的市場大小和健康程度的話，那么用戶留存就是產(chǎn)品能夠可持續(xù)發(fā)展。

留存率

用戶在某段時(shí)間使用產(chǎn)品，過了一段時(shí)間后，仍舊繼續(xù)使用的用戶，被稱為留存用戶。留存率 = 仍舊使用的用戶/ 當(dāng)初的總用戶量。

在今天的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，留存是比新增和活躍提到次數(shù)更多的指標(biāo)，因?yàn)橐苿拥娜丝诩t利沒有了，用戶越來越難獲取，競爭也越來越激烈，如何留住用戶比獲得用戶更重要。

假設(shè)產(chǎn)品某天新增用戶1000個(gè)，第二天仍舊活躍的用戶有350個(gè)，那么稱次日留存率有35%，如果第七天仍舊活躍的用戶有100個(gè)，那么稱七日留存率為10%。

Facebook有一個(gè)著名的40-20-10法則，即新用戶次日留存率為40%，七日留存率為20%，三十日留存率為10%，有此表現(xiàn)的產(chǎn)品屬于數(shù)據(jù)比較好的。

上面的案例都是圍繞新用戶展開，還有一種留存率是活躍用戶留存率，或者老用戶活躍率，即某時(shí)間活躍的用戶在之后仍舊活躍的比率。它更多用周留存和月留存的維度。

新增留存率和活躍率是不同的，新增留存率關(guān)系于產(chǎn)品的新手引導(dǎo)，各類福利，而活躍留存率和產(chǎn)品氛圍，運(yùn)營策略，營銷方式等有關(guān)，更看重產(chǎn)品和運(yùn)營的水平。

用戶流失率

用戶流失率和留存率恰好相反。如果某產(chǎn)品新用戶的次日留存為30%，那么反過來說明有70%的用戶流失了。

流失率在一定程度能預(yù)測產(chǎn)品的發(fā)展，如果產(chǎn)品某階段有用戶10萬，月流失率為20%，簡單推測，5個(gè)月后產(chǎn)品將失去所有的用戶。這個(gè)模型雖然簡陋，用戶回流和新增等都沒有考慮，但是它確實(shí)反應(yīng)了產(chǎn)品未來的生命周期不容樂觀。

這里可以引出一個(gè)公式，生命周期 = （1/流失率）*流失率的時(shí)間維度。它是經(jīng)驗(yàn)公式，不一定有效。

產(chǎn)品的流失率過高有問題么？未必，這取決于產(chǎn)品的背景形態(tài)，某產(chǎn)品主打婚禮管理工具，它的留存率肯定低，大多數(shù)用戶結(jié)婚后就不用。但這類產(chǎn)品一定有生存下去的邏輯。旅游類的應(yīng)用也是，用戶一年也打開不了幾次，但依舊能發(fā)展。

退出率

退出率是網(wǎng)頁端的一個(gè)指標(biāo)。網(wǎng)頁端追求訪問深度，用戶在一次會話中瀏覽多少頁面，當(dāng)用戶關(guān)閉網(wǎng)頁時(shí)，可認(rèn)為用戶沒有「留存」住。退出率公式：從該頁退出的頁面訪問數(shù)/進(jìn)入該頁的頁面訪問數(shù)，某商品頁進(jìn)入PV1000，該頁直接關(guān)閉的訪問數(shù)有300，則退出率30%。

跳出率是退出率的特殊形式，有且僅瀏覽一個(gè)頁面就退出的次數(shù)/訪問次數(shù)，僅瀏覽一個(gè)頁面意味著這是用戶進(jìn)入網(wǎng)站的第一個(gè)頁面，俗稱落地頁LandingPage。

退出率用于網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)優(yōu)化，內(nèi)容優(yōu)化。跳出率常用于推廣和運(yùn)營活動的分析，兩者容易混淆。

營銷

營銷也有自己的數(shù)據(jù)體系，互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)體系就是脫胎于此才發(fā)展出AARRR框架。產(chǎn)品的發(fā)展模式有兩種，如果一款產(chǎn)品能夠在短時(shí)間獲得百萬用戶，AARRR框架更適合它；如果一款產(chǎn)品從第一個(gè)用戶起即有明確的商業(yè)模式，也能嘗試套用市場營銷的概念。

用戶生命周期

用戶生命周期來源于市場營銷理論，舊稱客戶生命周期。

它有兩種含義,一種是針對用戶個(gè)體/群體的營銷生存窗口。用戶會隨時(shí)間推移發(fā)生變化，這種變化帶來無數(shù)營銷機(jī)會，對市場和企業(yè)是機(jī)遇。如懷胎十月,它就是一個(gè)生命周期為十月的營銷窗口，企業(yè)會圍繞這時(shí)期的用戶建立特定營銷。搬家，大學(xué)畢業(yè)，買房等都具有典型的周期特征。

另外一種是用戶關(guān)系管理層面的生命周期，它對運(yùn)營人員更重要。產(chǎn)品和用戶的業(yè)務(wù)關(guān)系會隨著時(shí)間推移改變。在傳統(tǒng)營銷中，分為潛在用戶，興趣用戶，新客戶，老/熟客戶，流失客戶。這幾個(gè)層層遞進(jìn)的階段和用戶活躍很像。

對于一款母嬰產(chǎn)品，我既要知道營銷的生存窗口，即懷孕了幾個(gè)月，因?yàn)樵性缙诤驮型砥诘臓I銷側(cè)重點(diǎn)不一樣，剛懷孕肯定是最合適的。也要知道用戶本身和產(chǎn)品對應(yīng)的關(guān)系，這位媽媽是新客戶，還是曾經(jīng)用過App但流失了。

營銷數(shù)據(jù)分析中，最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)就是新客戶—流失客戶這個(gè)階段，一位用戶能和產(chǎn)品互動多久，將決定產(chǎn)品的生命力。聽起來和留存挺像的，上文提過的生命周期計(jì)算公式，就是脫胎于市場營銷。

用戶生命周期價(jià)值

生命周期價(jià)值是用戶在生命周期內(nèi)能為企業(yè)提供多少收益，它需要涉及財(cái)務(wù)定義?；ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)更多提到生命周期，而不是生命周期價(jià)值，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)的商業(yè)模式?jīng)]有傳統(tǒng)營銷的買和賣那么簡單明確。

舉個(gè)例子，微信用戶的生命周期價(jià)值能否計(jì)算？并不能，不論是廣點(diǎn)通、游戲或者微信理財(cái)，都推導(dǎo)不出一個(gè)泛化的模型。但是部分產(chǎn)品，如金融和電商，生命周期價(jià)值是可計(jì)算的。

以互聯(lián)網(wǎng)金融舉例，某App提供理財(cái)和現(xiàn)金貸款兩種業(yè)務(wù)，公司從這兩個(gè)業(yè)務(wù)中獲得收入通常是一個(gè)較穩(wěn)固的比率，而成本支出平攤每個(gè)用戶頭上也是固定常數(shù)。所以利潤就變成了用戶理財(cái)和貸款的金額大小，以及生命周期的長短。這兩者都是可估算的。

生命周期價(jià)值比生命周期重要，因?yàn)楣疽钕氯ィ偷觅嵏嗟腻X，而不是用戶使用時(shí)間的長短。

客戶/用戶忠誠指數(shù)

忠誠指數(shù)是對活躍留存的再量化?；钴S僅是產(chǎn)品的使用與否，A用戶和B用戶都是天天打開App，但是B產(chǎn)生了消費(fèi)，那么B比A更忠誠。數(shù)據(jù)往往需要更商業(yè)的指標(biāo)描述用戶，消費(fèi)與否就是一個(gè)好維度。

我們可以用一個(gè)簡化模型表示：

t是一個(gè)時(shí)間窗口，s代表消費(fèi)次數(shù)，代表的距今某段時(shí)間內(nèi)的消費(fèi)次數(shù)。若時(shí)間窗口選擇月，那么t=1是距今第1個(gè)月內(nèi)的消費(fèi)次數(shù)，t=2是距今第2個(gè)月內(nèi)的消費(fèi)次數(shù)，列舉數(shù)據(jù)如下。

將消費(fèi)次數(shù)代入s/(s+1)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，它的目的是收斂。以忠誠角度看，消費(fèi)10次和消費(fèi)100次的差異并不大，都屬于很高且難以流失的用戶，10/11和100/101的關(guān)系，并且有效規(guī)避極值。對于消費(fèi)0次，1次，2次的用戶，則對應(yīng)0，0.5和0.66，在業(yè)務(wù)上也具備可解釋性。

各月份求和得出的指數(shù)能反應(yīng)用戶在消費(fèi)方面的忠誠。圖例只是解釋，實(shí)際應(yīng)用過程中需要?dú)w一化，并且考慮時(shí)間權(quán)重：越近的消費(fèi)肯定越忠誠。上述的模型在于簡單，適合各類商業(yè)模式的早期分析，如金融投資，便可以計(jì)算用戶每個(gè)季度的投資次數(shù)。

客戶/用戶流失指數(shù)

流失指數(shù)是對流失的再量化，它是忠誠指數(shù)的反面。流失率衡量的是全體用戶，而為了區(qū)分不同用戶的精細(xì)差異，需要流失指數(shù)。在早期，流失指數(shù)=1-忠誠指數(shù)。

流失指數(shù)和忠誠指數(shù)的具體定義能根據(jù)業(yè)務(wù)需要調(diào)整，比如忠誠按是否消費(fèi)，流失按是否打開活躍，只要解釋能站住腳。

在擁有足夠的行為數(shù)據(jù)后，可以用回歸預(yù)測流失的概率，輸出[0,1]之間的數(shù)值，此時(shí)流失的概率便是流失指數(shù)。

客戶/用戶價(jià)值指數(shù)

用戶價(jià)值指數(shù)是衡量歷史到當(dāng)前用戶貢獻(xiàn)的收益（生命周期價(jià)值是整個(gè)周期，包括未來），它是精細(xì)化運(yùn)營的前提，不同價(jià)值的用戶采取不同策略以最大化效果。

用戶價(jià)值指數(shù)的主流計(jì)算方式有兩種，一種是RMF模型，利用R最近一次消費(fèi)時(shí)間，M總消費(fèi)金額，F(xiàn)消費(fèi)頻次，將用戶劃分成多個(gè)群體。不同群體即代表了不同的價(jià)值指數(shù)。

第二種是主成分分析PCA，把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)（即主成分），其中每個(gè)主成分都能夠反映原始變量的大部分信息，且所含信息互不重復(fù)。

假設(shè)有一個(gè)旅游攻略網(wǎng)站，怎么界定優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容貢獻(xiàn)者？用戶的文章發(fā)布量？文章被點(diǎn)贊數(shù)？用戶被關(guān)注數(shù)？文章好評數(shù)？文章更新頻次？每個(gè)指標(biāo)都挺重要的，主成分分析能囊括上述所有指標(biāo)，將其加工成兩到三個(gè)指標(biāo)（通常是線性相關(guān)指標(biāo)被合并）。這時(shí)再加工成價(jià)值指數(shù)則不難了。

上述各類指數(shù)，都是針對用戶營銷的明細(xì)數(shù)據(jù)。如何應(yīng)用呢？最經(jīng)典的是矩陣法，將指標(biāo)劃分出多個(gè)象限，如用戶價(jià)值指數(shù)和用戶流失指數(shù)。

對于用戶價(jià)值高且流失指數(shù)高的用戶，應(yīng)該采取積極的喚回策略，對于用戶價(jià)值低且流失指數(shù)高，那么考慮成本的平衡適當(dāng)運(yùn)營即可…這就是精細(xì)化運(yùn)營的一個(gè)案例，也是市場營銷多年來總結(jié)出的有效方法。

傳播/活動

把傳播和活動放到一起講，它們是一體兩面。

K因子

國外用得廣泛的概念：每位用戶平均向多少用戶發(fā)出邀請，發(fā)出的邀請又有多少有效的轉(zhuǎn)化率，即每一個(gè)用戶能夠帶來幾個(gè)新用戶，當(dāng)K因子大于一時(shí)，每位用戶能至少能帶來一個(gè)新用戶，用戶量會像滾雪球般變大，最終達(dá)成自傳播。當(dāng)K因子足夠大時(shí)，就是快口相傳的病毒營銷。

國內(nèi)的邀請傳播，主體自然是微信朋友圈。微信分享功能和網(wǎng)頁都是能增加參數(shù)統(tǒng)計(jì)的，不難量化。

病毒傳播周期

活動、廣告、營銷等任何能稱之為傳播的形式都會有傳播周期。病毒性營銷強(qiáng)則強(qiáng)矣，除非有后續(xù)，它的波峰往往只持續(xù)兩三天。這也是拉新的黃金周期。

另外一種傳播周期是圍繞產(chǎn)品的邀請機(jī)制，它指種子用戶經(jīng)過一定周期所能邀請的用戶。因?yàn)榇蟛糠钟脩粼谘埻旰缶鶗ピ傺埖膭恿Γ敲磦鞑ブ芷谀艽蟠蠛喕扇缦拢杭僭O(shè)1000位種子用戶在10天邀請了1500位用戶，那么傳播周期為10天，K因子為1.5，這1500位用戶在未來的10天內(nèi)將再邀請2250位用戶。

理論上，通過K因子和傳播周期，能預(yù)測依賴傳播帶來的用戶量，可實(shí)際的操作意義不大，它們更多用于各類活動和運(yùn)營報(bào)告的解讀分析。

用戶分享率

現(xiàn)在產(chǎn)品都會內(nèi)嵌分享功能，對內(nèi)容型平臺或者依賴傳播的產(chǎn)品，分享率是較為重要的指標(biāo)，它又可以細(xì)分為微信好友/群，微信朋友圈，微博等渠道。

有一點(diǎn)值得注意，數(shù)據(jù)只能知道用戶轉(zhuǎn)發(fā)與否，轉(zhuǎn)發(fā)給誰是無法跟蹤的。所以產(chǎn)品用物質(zhì)激勵(lì)用戶分享要當(dāng)心被薅羊毛。反正我轉(zhuǎn)發(fā)都是給「文件傳輸助手」的…

活動曝光量/瀏覽量

傳播和線上活動是息息相關(guān)的，這兩者的差異不大。想要做好一個(gè)活動，單純知道活動的瀏覽量是不夠的，好的活動一定是數(shù)據(jù)分析出來的。以朋友圈最尋常見的紅包營銷舉例。它的分析通過網(wǎng)頁參數(shù)，如下：

http://aaa.com/activity/bigsales/?source=weixin&content=h9j76g&inviter=00001×tamp=1495286598

問號后面的是網(wǎng)頁參數(shù)，source=weixin說明網(wǎng)頁是分享到微信的。content=h9j76g是頁面具體內(nèi)容，這里則是營銷紅包的類型。inviter=00001說明是哪個(gè)用戶分享出去的，timestamp則是分享的具體時(shí)間戳。不同用戶的分享頁面有不同參數(shù)，按此作區(qū)分。

當(dāng)這些頁面被用戶分享到朋友圈時(shí)，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)會記錄所有頁面的打開瀏覽。而頁面參數(shù)則是活動精細(xì)化分析的前提。通過source=weixin，數(shù)據(jù)分析師知道了紅包活動在微信的瀏覽量，相對應(yīng)的還有QQ和微博。content則能看出用戶喜歡哪個(gè)類型的紅包，哪種紅包被領(lǐng)取得多，成本又是多少。inviter則能看出平均每個(gè)分享者的分享頁能帶來多少瀏覽量。

參數(shù)越多，分析的維度就能越細(xì)，活動可優(yōu)化的空間也越大。如果大家有心的話，可以看朋友圈(包括網(wǎng)頁)各種活動的網(wǎng)頁參數(shù)，觀察其他產(chǎn)品的分析維度，它山之石可以攻玉，這是一個(gè)好習(xí)慣。

活動參與率

活動參與率衡量活動的整體情況，可以套用用戶活躍的分析指標(biāo)。

這個(gè)活動的參于人數(shù)(活躍數(shù))多少？有多少老用戶參與了這個(gè)活動？有多少新增用戶因?yàn)檫@個(gè)活動來，傳播類的活動分享數(shù)據(jù)怎么樣？活動中的各個(gè)流程轉(zhuǎn)化如何？活動帶來多少新訂單。其實(shí)，運(yùn)營活動可以看作一個(gè)短生命周期的產(chǎn)品，產(chǎn)品的一切指標(biāo)都能應(yīng)用于其中。

好的活動應(yīng)該機(jī)制化，把它融入到產(chǎn)品的功能機(jī)制中，比如滴滴打車的紅包，美圖餓了么的紅包，都是從活動逐漸變成一種打法和抓手。更早期的各類網(wǎng)游，也是通過活動的推成出新成為了現(xiàn)在常態(tài)化的游戲功能。

活動的機(jī)制化，意味著數(shù)據(jù)要分析活動指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)優(yōu)點(diǎn)以改進(jìn)，之后同樣常態(tài)化成報(bào)表：今天使用了多少紅包，今天有多少用戶因?yàn)榛顒有略?，等等?

營收

產(chǎn)品，運(yùn)營或者市場人員，從來不是為活躍、留存負(fù)責(zé)，而是商業(yè)，是企業(yè)的根本財(cái)務(wù)。數(shù)據(jù)分析也不是為了提高活躍和留存，而是像一個(gè)巨頭的漏斗，最終將業(yè)務(wù)驅(qū)動于此，即回歸商業(yè)的本質(zhì)。

活躍交易用戶數(shù)

從產(chǎn)品曝光到用戶下載，用打開活躍到產(chǎn)生收入，產(chǎn)品的指標(biāo)在一步步往商業(yè)靠攏，活躍交易用戶則是核心指標(biāo)。整個(gè)流程呈現(xiàn)漏斗狀。

這里的交易，即是買方的消費(fèi)，也包含賣方的供應(yīng)。若平臺包含B端和C端，則兩端同等重要，均需要納入數(shù)據(jù)體系。

和活躍用戶一樣，活躍交易用戶也可以區(qū)分成首單用戶(第一次消費(fèi))，忠誠消費(fèi)用戶，流失消費(fèi)用戶等。細(xì)分交易數(shù)據(jù)和指標(biāo)，關(guān)系到產(chǎn)品商業(yè)化的進(jìn)展，所以是有必要的。其實(shí)到這個(gè)環(huán)節(jié)，各類指標(biāo)已經(jīng)更傾向用戶畫像，而非報(bào)表統(tǒng)計(jì)了。

活躍用戶交易比，統(tǒng)計(jì)交易用戶在活躍用戶中的占比。當(dāng)產(chǎn)品活躍用戶足夠多，但是交易用戶少，此時(shí)的商業(yè)化是有問題的，俗稱的變現(xiàn)困難，很多公司都倒在這一步。

GMV

成交總金額，只要用戶下單，生成訂單號，便可以算在GMV里，不管用戶是否真的購買了?；ヂ?lián)網(wǎng)電商更偏好這個(gè)指標(biāo)。

成交金額對應(yīng)的是實(shí)際流水，是用戶購買后的消費(fèi)金額。銷售收入則是成交金額減去退款。至于利潤、凈利率，涉及到財(cái)務(wù)成本，數(shù)據(jù)分析挺難拿到這類數(shù)據(jù)，所以不太用到。

把上述的三個(gè)指標(biāo)看作用戶支付的動態(tài)環(huán)節(jié)，則能再產(chǎn)生兩個(gè)新指標(biāo)，這也是數(shù)據(jù)分析的思維之一。成交金額與GMV的比率，實(shí)際能換算成訂單支付率；銷售收入和成交金額，也涉及到了退款率，當(dāng)分析陷入卡頓時(shí)，不妨觀察下這兩個(gè)指標(biāo)，或許有幫助。

客單價(jià)

傳統(tǒng)行業(yè)，客單價(jià)是一位消費(fèi)者每一次到場消費(fèi)的平均金額。在互聯(lián)網(wǎng)中，則是每一筆用戶訂單的收入，總收入/訂單數(shù)。

很多游戲或直播平臺，并不關(guān)注客單價(jià)，因?yàn)樾袠I(yè)的特性它們更關(guān)注一位用戶帶來的直接價(jià)值。超市購物，用戶購買是長周期性的，客單價(jià)可以用于調(diào)整超市的經(jīng)營策略，而游戲這類行業(yè)，用戶流失率極高，運(yùn)營人員更關(guān)注用戶平均付費(fèi)，這便是ARPU指標(biāo)，總收入/用戶數(shù)。

ARPU可以再一步細(xì)分，當(dāng)普通用戶占比太多，往往還會采用每付費(fèi)用戶平均收入ARPPU，總收入/收費(fèi)用戶數(shù)。

復(fù)購率

若把復(fù)購率說成營收屆的留存率，你就會知道它有多重要了。和新增用戶一樣，獲得一個(gè)新付費(fèi)用戶的成本已經(jīng)高于維護(hù)熟客的成本。

在不少分析場景中，會將首單用戶單獨(dú)拎出來作為一個(gè)標(biāo)簽，將兩次消費(fèi)以上的用戶作為老客，之所以這樣做，是從一到二的意義遠(yuǎn)不止加一那么簡單。

用戶第一次消費(fèi)，可能是體驗(yàn)產(chǎn)品，可能是優(yōu)惠，可能也是運(yùn)營極大力地推動，各類因素促成了首單。而他們的第二次消費(fèi)占比會有斷崖式下跌(對應(yīng)次日留存率的下跌)，因?yàn)檫@時(shí)候的消費(fèi)逐漸取決于用戶對產(chǎn)品的信任，模式的喜歡或者習(xí)慣開始養(yǎng)成。

很多時(shí)候，用戶決策越長往往意味著客單價(jià)越高，如投資，旅游。此時(shí)首單復(fù)購率越是一個(gè)需要關(guān)注的指標(biāo)，它意味著更多的利潤。

復(fù)購率更多用在整體的重復(fù)購買次數(shù)統(tǒng)計(jì)：單位時(shí)間內(nèi)，消費(fèi)兩次以上的用戶數(shù)占購買總用戶數(shù)。

回購率是另外一個(gè)指標(biāo)，值得是上一個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的交易用戶，在下一個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)仍舊消費(fèi)的比率。例如某電商4月的消費(fèi)用戶數(shù)1000，其中600位在5月繼續(xù)消費(fèi)，則回購率為60%。600位中有300位消費(fèi)了兩次以上，則復(fù)購率是50%。

退貨率

退貨率是一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，越低的退貨率一定越好，它不僅直接反應(yīng)財(cái)務(wù)水平的好壞，也關(guān)系用戶體驗(yàn)和用戶關(guān)系的維護(hù)。

商品

這里談以商品為主的數(shù)據(jù)分析，商品不限于零售行業(yè)，知識市場、虛擬服務(wù)、增值服務(wù)都屬于商品的一種。它有許多通用的分析模板，如購物車、進(jìn)銷存。

購物籃分析

購物籃分析不應(yīng)限于電子商務(wù)分析，而是用戶消費(fèi)行為分析。

連帶率是購物籃分析的一種指標(biāo)，特指銷售件數(shù)和交易次數(shù)之比。在大型商場和購物中心中，連帶消費(fèi)是經(jīng)營的中心，用戶多次消費(fèi)即連帶消費(fèi)。在電商中是購物的深度，是單次消費(fèi)提高利潤的前提。

商品熱度是一種快速見效的分析?？梢詫⑸唐贩譃樽顭衢TTop20，最盈利Top20等，它依托二八法則，找出利潤的抓手，很多營銷會將它和連帶率結(jié)合，像電子商務(wù)，重點(diǎn)推廣多個(gè)能帶來流量的熱門爆款，爆款并不賺錢，而是靠爆款連帶銷售其他有利潤的商品。這種流量商品連帶利潤商品的策略并不少見。

購物籃分析中最知名的想必是關(guān)聯(lián)度，簡單理解是，買了某類商品的用戶更有可能買哪些其他東西。啤酒與尿布大概是最知名的案例了，雖然它是錯(cuò)的，但揭示了商品之間確實(shí)存在關(guān)聯(lián)。

關(guān)聯(lián)分析有兩個(gè)核心指標(biāo)，置信度和支持度。支持度表示某商品A和某商品B同時(shí)在購物籃中的比例，置信度表示買了商品A和人有多少同時(shí)買了B，表示為A→B。老王每次去菜場買菜都喜歡買一把蔥，在老王的菜籃(購物籃)分析中，蔥和其他菜的支持度很高，可是能說明老王買蔥后就一定買其他菜(蔥→其他菜)么？不能，只能說老王買了菜會去買蔥(其他菜→蔥)。除此還有提升度。 最有名的是Apriori算法。

關(guān)聯(lián)分析并非只適用于購物籃，在很多營銷場景中都會用它作為追加銷售和交叉銷售。常見有大額消費(fèi)+現(xiàn)金貸，醫(yī)療健康+保險(xiǎn)等，目的便是提高營收。

進(jìn)銷存

進(jìn)銷存是傳統(tǒng)零售行業(yè)的經(jīng)典管理模型，將企業(yè)商品經(jīng)營拆分出采購、入庫、銷售三個(gè)環(huán)節(jié)，并且建立全鏈路的數(shù)據(jù)體系。在實(shí)際業(yè)務(wù)中，許多場景與進(jìn)銷存都息息相關(guān)。

電子商務(wù)有幾個(gè)基礎(chǔ)概念，商品、SKU、SPU。商品就是對應(yīng)消費(fèi)者理解的單品，任何主流的電子商務(wù)網(wǎng)站，商品詳情頁都對應(yīng)一個(gè)商品，也稱為SPU。而在商品詳情頁中，還會涉及尺碼，顏色，樣式的選擇，這類屬性形成了SKU，最小單位庫存。每一個(gè)屬性都對應(yīng)著不同的SKU，如一件衣服有SML三個(gè)尺寸，則這件衣服是一個(gè)SPU，三個(gè)尺寸對應(yīng)著三個(gè)SKU。

商品管理沒有我們想象的那么簡單，有些用戶喜歡玫瑰金的iPhone，有些用戶鐘情于128G，如何更好地邁出這些商品，是從采購環(huán)節(jié)就開始的。

采購包括廣度、寬度、深度三個(gè)維度。廣度是商品品類，越充足的品類越能滿足消費(fèi)者的消費(fèi)，但是也帶來管理難銷售難的缺點(diǎn)。市面上手機(jī)品類總共有50個(gè)，某手機(jī)店出售30種，品類比為60%。

采購寬度是SKU占比，代表商品供選擇的豐富程度。iPhone有黑色、銀色、玫瑰金三種顏色和16G、64G、128G三種容量，共9個(gè)SKU，如果手機(jī)店只賣玫瑰金色，則SKU占比0.33。采購深度是平均每個(gè)SKU的商品數(shù)量。

庫存是一個(gè)中間狀態(tài)，采購是進(jìn)，銷售是出。庫存是一個(gè)動態(tài)滾動的變化過程，我們常拿過去時(shí)間窗口內(nèi)的庫存消耗速度衡量現(xiàn)有存量的消耗。某商場4月每天消耗庫存1000件，4月末的庫存為5萬件，則這5萬件的需要50天才能消耗完，50天被稱為庫存天數(shù)。雖然公式是理想狀況，但以其判斷缺貨是沒問題的。

銷售環(huán)節(jié)大家更熟悉，指標(biāo)聚焦在兩個(gè)方面，銷售的速度和銷售的質(zhì)量。銷售速度常表示為售罄率，表示為時(shí)間窗口內(nèi)的銷售數(shù)量/時(shí)間窗口內(nèi)的庫存數(shù)量，這是比率，故可以用累計(jì)售罄率。某商品3月份累計(jì)售罄率50%，4月份累計(jì)售罄率60%，5月份累計(jì)售罄率80%，說明商品逐漸賣斷貨應(yīng)該補(bǔ)貨了，反過來售罄率一直低迷，則應(yīng)該促銷或者降低進(jìn)貨。

銷售的質(zhì)量和折扣率掛鉤，乃是實(shí)收金額和標(biāo)準(zhǔn)金額的比率。國內(nèi)各種紅包折扣促銷非常多，折扣率的統(tǒng)計(jì)師是非常有必要的。折扣率的典型應(yīng)用是價(jià)格彈性指數(shù)：當(dāng)價(jià)格變化1%時(shí)，商品銷量變化的百分比。這個(gè)指數(shù)將直接影響利潤。

進(jìn)銷存內(nèi)容比較多，熟悉了留存活躍分析的人可能會稍有些不習(xí)慣?？墒腔ヂ?lián)網(wǎng)變現(xiàn)的主流模式是電商或其變種，這方面的知識不可或缺。拿互聯(lián)網(wǎng)金融來說，投資標(biāo)的有典型的進(jìn)貨和庫存特征，標(biāo)的的投資額大小，風(fēng)險(xiǎn)等級與類型，標(biāo)的剩余數(shù)量和預(yù)計(jì)庫存天數(shù)，都是能直接適用進(jìn)銷存指標(biāo)的。當(dāng)分析師發(fā)現(xiàn)某理財(cái)標(biāo)的庫存天數(shù)過長，則要分析原因，是SKU過多，還是增長乏力。

最后

到這里，大家已經(jīng)頭暈了吧，業(yè)務(wù)是一個(gè)復(fù)雜體系，數(shù)據(jù)分析也從來不簡單，兩者結(jié)合都是充滿挑戰(zhàn)的。我的內(nèi)容也沒有囊括全部，比如電商還有搜索有效性的指標(biāo)，用戶在搜索框搜索，有多少為空搜索？而非空搜索中，有多少產(chǎn)生點(diǎn)擊的有效搜索？小小一個(gè)搜索框也有很多門道。

更重要的能力是洞察和發(fā)現(xiàn)，文章所有的指標(biāo)，并非我發(fā)明的，都是市場營銷與數(shù)據(jù)分析的前輩總結(jié)而出，但是我個(gè)人學(xué)習(xí)中，并非囫圇吞棗，每個(gè)指標(biāo)我都會停下思索如何用？過往哪種經(jīng)驗(yàn)?zāi)芎退?lián)系起來。數(shù)據(jù)分析短期內(nèi)是無法快速獲得業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)，但是多思考是一種更好掌握的技巧。

當(dāng)然，分析中用不到那么多指標(biāo)，往往兩到三個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)足夠，從業(yè)務(wù)方看，這些指標(biāo)也不盡然是工作內(nèi)容，大家別為KPI感到壓力。更好的驅(qū)動與分析方式，是針對部門設(shè)立一個(gè)大目標(biāo)，比如營收，將營收拆分成兩到三個(gè)有邏輯關(guān)聯(lián)的二級指標(biāo)，如更多的付費(fèi)用戶能帶來營收，更長的生命周期能帶來營收，更高的客單價(jià)能帶來營收。將二級指標(biāo)分配個(gè)多個(gè)小團(tuán)多或者按時(shí)間排期執(zhí)行，二級指標(biāo)也能拆分成三級。