模型未动，指标先行。
如果你不能衡量它，你就无法增长它。
目录
-
- 指标
-
- 市场营销指标
- 产品运营指标
- 用户行为指标
- 电子商务指标
- 流量指标
- 如何生成指标
- 建立业务分析框架
指标
- 核心指标
- 好的指标应该是比率
- 好的指标应该能带来显著效果
- 好的指标不应该虚荣
新增用户量很高，但成本也很高，则为虚荣指标。 - 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关系阶段的周期（潜在用户，兴趣用户，亲客户，老客户，流失用户，回流客户等）。
用户价值： 用户贡献=产出量/投入量*100%， 用户价值=贡献1+贡献2+贡献3+…… 如金融行业以存款+贷款+信用卡+年费+……-风险-流失
RFM模型：衡量用户价值的立方体模型。利用R最近一次消费时间，F消费频率，M消费金额将用户划分为多个用户群体。
用户分群，营销矩阵：提取用户的几个核心维度，用象限法进行归纳和分类。
产品运营指标
AARRR模型：Acquisition用户获取、Activation用户活跃、Retention用户留存、Revenue营收、Refer传播
（1）用户获取
渠道到达量：曝光量。有多少人看到了产品推广。不易获取。
渠道转化率：CPM(千人成本 cost per million 每一千人访问网页广告需要花费的成本)、CPC(cost per click 每点击成本)、CPS(销售额提成)、CPD(每下载成本)、CPT(cost per time 每时间段成本)等。
渠道ROI：投资回报率： 营收/投资*100%，大于1则为赚钱的。
日应用下载量：指点击下载，不代表下载完成，因此有一定的误差
日新增用户数：用户注册提交资料为基准
获客成本（CAC）:为获取一位用户需要支付的成本
一次会话用户数占比：灰色流量，指新用户下载完app仅打开过一次且使用时长在2min以内。衡量不同渠道靠谱程度，反作弊。
（2）用户活跃
日/周/月活跃用户数：衡量市场容量
活跃用户占比：活跃用户数/用总户数，衡量产品健康程度
用户会话session数：用户打开产品使用，直到退出产品的整个周期算一次会话。默认5min内没有操作则当前会话结束。
用户访问时长：一次会话持续的时间。
用户平均访问次数：一段时间内的用户平均产生会话次数。衡量用户黏性，以及寻找重点时间段。
（3）用户留存
用户在下载产品后的一段时间内仍在使用该产品的用户。次日/七日/30天留存率。
（4）营收
付费用户数
付费用户数占比：每日付费用户占活跃用户比
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
客单价：每位用户平均购买商品的金额，销售总额/顾客总数。（没有规定具体时间段）
LTV：用户生命周期价值，LTV = ARPU * 1/流失率 经验公式。 如一月的流失率为30%，则1/30%=3.3333表示这批用户大概在3.333个月之后流失完。ARPU * 3.333 表示在这个周期内每位客户的总价值。
（5）传播
K因子：每一个用户能够带来几个新用户
K因子 = 用户数 * 平均邀请人数 * 邀请转化率
用户分享率： 某页面中，分享用户数占流量页面人数之比
活动/邀请曝光量：线上传播活动中，该页面被人浏览的次数。
用户行为指标
（1）功能使用
功能使用率/渗透率：使用某功能的用户占总活跃数之比。点赞评论关注等
（2）用户会话
session：用户在一次访问过程中从开始到结束的整个过程。网站默认30min结束会话。
（3）用户路径
用户再一次会话过程中访问产品内部的浏览轨迹。桑基图
电子商务指标
（1）购物篮分析
笔单价：每笔订单的价格。
件单价：商品的平均价格。
成交率：支付成功的用户在总的客流量中的占比。
购物篮系数：平均每笔订单中，卖出了多少商品。
（2）复购率与回购率
复购率：一段时间内多次消费的用户占总消费用户数的比。衡量消费欲望。 一个时间段
回购率：一段时间内消费过的用户在下一段时间仍然消费的占比。 衡量忠诚度。两个时间段
如4月份消费用户数为1000，其中600人消费2次以上，另外有500人在5月继续消费，则复购率为60%，回购率为50%。
流量指标
（1）浏览量和访客量
PV：pageView，浏览次数。容易虚高。
UV：独立访客数。一定时间内访问网页的人数。通过cookie或ip来衡量。
（2）访客行为
新老访客占比：衡量网站的生命力。新访客占比衡量推广能力和产品对新用户吸引力。老访客反映黏性。
访问时间：衡量内容质量。通过UV并不能衡量质量，因为一些标题党很会吸引人但质量并不高。
访客平均访问页数：衡量网站对访客吸引力，访问的深度。灰色技巧：多设置下一页。
来源：访客从哪里来。
用户行为转化率：相应操作的用户（点击广告等）在总访客数上的占比。
首页访客占比：只看了首页的用户在总访客数上的占比。衡量网页的结构，对新用户的导航友不友好。
（3）退出率和跳出率
退出率：从该页退出的页面访问数/进入该页的页面访问数 可能继续点进了几个页面之后再回退到当前页面再退出。衡量产品网页结构，用户能否找到需要的页面。
跳出率：浏览单页即退出的次数/访问次数。 不会再继续点进其他内容，看了这页后直接退出。衡量落地页，营销页面。
如何生成指标
- 组合
访客访问时长 + UV → 轻/中/重度访问用户占比
浏览时间1min/5min/10min的访客数在整个访客中的占比
用户会话次数 + 成交率 → 有效消费会话占比
用户在所有会话中，有多少次进行消费 - 机器学习
pca主成分分析
建立业务分析框架
首先构建指标体系。
然后构将指标体系变为流程图。
注册未支付为用户，注册且支付的为客户。