模型未动，指标先行
作者：互联网
模型未动，指标先行
- 核心指标
- 好的指标应该是比率
- 好的指标应该能够带来显著的效果
- 好的指标不应该虚荣
- 好的指标不应该复杂
市场营销指标
- 客户/用户生命周期
- 企业/产品和消费者在整个业务关系阶段的周期。不同业务划分的阶段不同，传统营销中，分为潜在用户，兴趣用户，新客户，老/熟客户，流失客户。
- 用户价值（业务领域千千万万，怎么定义最有效的用户呢？请出指数法，将业务最关注的几个指标一起加工吧）
- 用户贡献=产出量/投入量*100%
- 用户价值=（贡献1+贡献2+…）
- 比如金融行业：存款+贷款+信用卡+年费+…-风险-流失
- RFM模型
- 用户生命周期中，衡量客户价值的立方体模型。利用R最近一次消费时间，M总消费金额，F消费频次，将用户划分成多个群体。
- 用户分群，营销矩阵
- 用户分群是市场营销中一种常见的策略，它提取用户的几个核心维度，用象限法将其归纳和分类。
产品运营指标
- AARRR（Acquisition用户获取、Activation用户活跃、Retention用户留存、Revenue营收、Refer传播 ）
- 用户获取：渠道到达量、渠道转化率、渠道ROI、日应用下载量、日新增用户数、获客成本、一次会话用户数占比
- 用户活跃：日/周/月活跃用户应用下载量、活跃用户占比、用户会话session次数、用户访问时长、用户平均访问次数
- 用户留存：用户在某段时间内使用产品，过了一段时间后仍旧继续使用的用户。
- 营收：付费用户数、付费用户占比、ARPU（某时间段内每位用户平均收入）、ARPPU（某时间段内每位付费用户平均收入、排除未付费的）、客单价、LTV（用户生命周期价值，和市场营销的客户价值接近，经常用在游戏运营电商运营中），LTV=ARPU*1/流失率
- 传播：K因子（每一个用户能够带来几个新用户）、用户分享率、活动/邀请曝光量
用户行为指标
- 用户行为的数据分析是一个很广泛的课题，不同业务领域背景的影虎行为分析不一样，这里简单说几个。
- 功能使用：功能使用率/渗透率，比如点赞、评论、收藏、关注、搜索、添加好友等，均可以算做功能使用。
- 用户路径：路径图，用户在一次会话过程中，其访问产品内部的浏览轨迹。通过此，可以加工出关键路径转化率。
电子商务指标
- 购物篮分析
- 笔单价、件单价、成交率、购物篮系数
- 好基友：复购率和回购率
- 复购率是一段时间内多次消费的用户占消费用户之比。（消费欲望）
- 回购率是一段时间内消费过的用户，在下一段时间内仍旧消费的占比。（忠诚度）
流量指标
- 浏览量和访客量
- PV：浏览次数
- UV：是一定时间内的访客数，正式名称是独立访客数，技术上，UV会通过cookie或IP衡量
- 访客行为
- 新老访客占比：衡量网站的生命力
- 访客时间：衡量内容质量不是看内容的UV，而是看内容的访问时间。（标题党）
- 访客平均访问页数：衡量网站对访客的吸引力，是访问的深度
- 来源：访客从哪里来，技术上，通过来源网站的参数提取，可以区分SEM，SEO或者外链等
- 用户行为转化率：用户在网站上进行了对应操作的用户在总访客数上的占比
- 首页访客占比：只看了首页的用户，在访客数上的占比
- 退出率和跳出率
- 退出率：从该页退出的页面访问数/进入该页的访问数
- 跳出率：浏览单页即退出的次数/访问次数
- 跳出率一般衡量各个落地页，营销页等页面。退出率则更偏产品，任何页面都有退出率
标签：消费,模型,用户,衡量,指标,访问,先行,访客 来源： https://blog.csdn.net/shuaigeek/article/details/115438798