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数据分析 - 指标体系

作者:互联网

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

1.2 数据指标的组成

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

1.3.3 如何使用指标体系

二、常用的指标

2.1 用户指标

2.2 行为指标

2.3 业务数据指标

三、业务模式拆解

3.1 工具模块

3.2交易模块

3.3内容模块

3.4 社区模块

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、多维度拆解

4.1 多维度拆解——单一事件

4.2 对比法

五、用户分析

5.1 用户增长分析-AARRR

核心:

5.11 用户获取

5.12 用户活跃

5.13 用户留存

5.14 盈利

5.15 传播

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

六、流量/渠道分析

衡量好坏:渠道流量量级 流量质量

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:

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

七、留存分析

7.1 留存率

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:

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来源: https://www.cnblogs.com/lulu-1221/p/15183354.html