上一篇文章將產(chǎn)品評(píng)估的數(shù)據(jù)指標(biāo)從“用戶(hù)數(shù)量” + “用戶(hù)粘性” + “用戶(hù)價(jià)值”三個(gè)維度進(jìn)行了拆分，視角完全從用戶(hù)出發(fā)，數(shù)據(jù)項(xiàng)集中在商業(yè)影響力較大的關(guān)鍵指標(biāo)，用來(lái)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行全方位的評(píng)估。文章地址：產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的“商業(yè)型關(guān)鍵指標(biāo)”。
產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)為了有效把控這些“商業(yè)型關(guān)鍵指標(biāo)”，還需要掌握那些間接影響的、工具型的、作為決策參考的數(shù)據(jù)指標(biāo)。不僅要知其然，還要分析其所以然。才可以精準(zhǔn)的定位問(wèn)題，才可以有針對(duì)性的采取針措施。
本文將從“用戶(hù)屬性” + “產(chǎn)品表現(xiàn)” + “運(yùn)營(yíng)效果”這三個(gè)維度來(lái)列舉那些為產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)所關(guān)心、所需要的“工具型參考指標(biāo)”。
一、用戶(hù)屬性相關(guān)數(shù)據(jù)/指標(biāo)
我們可以從“用戶(hù)畫(huà)像”和“用戶(hù)結(jié)構(gòu)”兩個(gè)不同的角度來(lái)拆解與用戶(hù)屬性相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)。
“用戶(hù)畫(huà)像”
用戶(hù)畫(huà)像：是目標(biāo)用戶(hù)群主要特征的提煉，是目標(biāo)用戶(hù)的一個(gè)綜合原型。
用戶(hù)畫(huà)像包括多類(lèi)用戶(hù)屬性，主要分為：基本屬性+用戶(hù)行為屬性+偏好屬性。
每個(gè)屬性再向下解析，就得到了我們所關(guān)心的那些數(shù)據(jù)指標(biāo)。
1）用戶(hù)基本屬性——包括性別、地域、年齡、職業(yè)、學(xué)歷、收入等人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征，以及設(shè)備品牌、型號(hào)、操作系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)商、聯(lián)網(wǎng)方式等設(shè)備屬性。
2）用戶(hù)行為屬性——包括使用時(shí)長(zhǎng)、啟動(dòng)次數(shù)、活躍天數(shù)、消費(fèi)頻次、頁(yè)面瀏覽次數(shù)等屬性。
3）偏好屬性——①在內(nèi)容產(chǎn)品中主要指用戶(hù)對(duì)內(nèi)容的偏好，可以通過(guò)用戶(hù)對(duì)不同類(lèi)型內(nèi)容的點(diǎn)擊數(shù)、收藏?cái)?shù)、點(diǎn)贊數(shù)、評(píng)論數(shù)、搜索等數(shù)據(jù)來(lái)反映用戶(hù)的偏好；②在電商產(chǎn)品主要指用戶(hù)對(duì)商品的偏好，可以通過(guò)用戶(hù)對(duì)這些商品的瀏覽數(shù)、購(gòu)買(mǎi)量、評(píng)論數(shù)、添加購(gòu)物車(chē)等數(shù)據(jù)來(lái)反映用戶(hù)的偏好。
“用戶(hù)結(jié)構(gòu)”
我們會(huì)用AARRR模型、金字塔模型、RFM模型等對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分層分級(jí)分群，形成一套對(duì)當(dāng)前業(yè)務(wù)適用的用戶(hù)體系。用戶(hù)結(jié)構(gòu)主要是指所區(qū)分的不同類(lèi)型的用戶(hù)數(shù)量分別是多少，用于衡量產(chǎn)品健康度。
譬如我們可以嚴(yán)格的按照AARRR模型（拉新、促活、留存、轉(zhuǎn)化、傳播），將用戶(hù)分為新手用戶(hù)、普通用戶(hù)、真實(shí)用戶(hù)、付費(fèi)用戶(hù)、忠誠(chéng)用戶(hù)，然后統(tǒng)計(jì)某日/某周期/全部用戶(hù)在各個(gè)層次的分部數(shù)量。
譬如我們也可以統(tǒng)計(jì)日常較為關(guān)心的那些指標(biāo)：新用戶(hù)數(shù)、老用戶(hù)數(shù)、連續(xù)活躍用戶(hù)數(shù)、忠誠(chéng)用戶(hù)數(shù)、流失用戶(hù)數(shù)、回流用戶(hù)數(shù)···只要以一定標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行區(qū)分并且對(duì)業(yè)務(wù)具有指導(dǎo)意義即可。
二、產(chǎn)品表現(xiàn)相關(guān)數(shù)據(jù)/指標(biāo)
1）流失率
如果說(shuō)留存率更關(guān)注時(shí)間點(diǎn)的話(huà)，流失率則更關(guān)注時(shí)間段，以一定的標(biāo)準(zhǔn)判定用戶(hù)在一個(gè)時(shí)間段中是否流失。
參考指標(biāo)：每個(gè)月的用戶(hù)流失率降低到5%以下。如果流失率高于這個(gè)值，可能產(chǎn)品的用戶(hù)黏性還不夠強(qiáng)。如果能達(dá)到2%，你就做的非常棒了。
2）網(wǎng)絡(luò)性能
首屏載入時(shí)間要在2秒以?xún)?nèi)，全部載入時(shí)間要在10秒以?xún)?nèi)，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的用戶(hù)普遍缺乏耐心，除非他不得不用。
3）產(chǎn)品功能指標(biāo)
針對(duì)產(chǎn)品某功能的活躍用戶(hù)數(shù)、新增用戶(hù)數(shù)、用戶(hù)留存率、用戶(hù)結(jié)構(gòu)等一系列指標(biāo)；只不過(guò)針對(duì)的不是整個(gè)產(chǎn)品，而是具體到某一功能。用于分析該功能的使用情況，以及不同功能之間的熱度對(duì)比、用戶(hù)偏向等等。
4）頁(yè)面與頁(yè)面之間的轉(zhuǎn)化率
是指下一個(gè)頁(yè)面的訪問(wèn)量與當(dāng)前頁(yè)面的訪問(wèn)量的比值，它通常用來(lái)衡量產(chǎn)品路徑的用戶(hù)體驗(yàn)，進(jìn)而指導(dǎo)產(chǎn)品頁(yè)面流程的優(yōu)化和功能迭代。譬如在購(gòu)物流程，每一環(huán)節(jié)都會(huì)有大量的用戶(hù)流失，每日監(jiān)測(cè)哪一環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率偏離正常值，分析數(shù)據(jù)異常原因并進(jìn)行優(yōu)化。
5）頁(yè)面訪問(wèn)分析
①頁(yè)面訪問(wèn)次數(shù) + 停留時(shí)長(zhǎng) + 跳出率
跳出率→指只訪問(wèn)一個(gè)頁(yè)面就離開(kāi)產(chǎn)生的訪問(wèn)量與總訪問(wèn)量的比值
這些指標(biāo)都可以反映具體到某一頁(yè)面對(duì)用戶(hù)的吸引力，分析這些指標(biāo)有利于發(fā)現(xiàn)可能存在的產(chǎn)品流程和用戶(hù)體驗(yàn)方面的問(wèn)題。
②用戶(hù)訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)
用戶(hù)訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)→指用戶(hù)一次啟動(dòng)后訪問(wèn)的頁(yè)面數(shù)
我們通常會(huì)分析訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)的用戶(hù)數(shù)分布，可以通過(guò)對(duì)比不同周期的頁(yè)面訪問(wèn)分布來(lái)發(fā)現(xiàn)用戶(hù)體驗(yàn)問(wèn)題。
③用戶(hù)頁(yè)面訪問(wèn)路徑
用戶(hù)頁(yè)面訪問(wèn)路徑→指用戶(hù)從打開(kāi)APP到關(guān)閉APP過(guò)程中每一步頁(yè)面訪問(wèn)和跳轉(zhuǎn)情況
不同類(lèi)型的用戶(hù)會(huì)有不同的頁(yè)面訪問(wèn)路徑，我們需要對(duì)用戶(hù)進(jìn)行區(qū)分之后再去分析他們的頁(yè)面訪問(wèn)路徑，針對(duì)性地作出優(yōu)化。
三、運(yùn)營(yíng)效果相關(guān)數(shù)據(jù)/指標(biāo)?
“拉新活動(dòng)”
1）下載量
2）用戶(hù)激活率、用戶(hù)激活花費(fèi)時(shí)長(zhǎng)
3）病毒K因子
傳播數(shù)量：平均每個(gè)用戶(hù)向他的朋友們發(fā)出的邀請(qǐng)數(shù)量
轉(zhuǎn)化率：接收到邀請(qǐng)的人轉(zhuǎn)化為新用戶(hù)的轉(zhuǎn)化率
從整體上看，K值的高低，直接體現(xiàn)自傳播結(jié)果水平，當(dāng)K值大于1時(shí)，將激發(fā)自傳播巨大的力量，K值越大，力量越強(qiáng)。而若K值小于1，那么傳播水平會(huì)逐步減弱，直至消失。
參考示例：病毒K因子為0.4，獲取100個(gè)新用戶(hù)需要花費(fèi)1000美元，那么獲客成本是10美元，但是這些用戶(hù)又會(huì)邀請(qǐng)另外40個(gè)用戶(hù)，如此往復(fù)，獲取的100個(gè)用戶(hù)會(huì)變成165個(gè)用戶(hù)，所以你的實(shí)際獲客成本變成了6.06美元。
參考指標(biāo)：病毒式傳播系數(shù)超過(guò)0.75就是一個(gè)好現(xiàn)象。
“大促活動(dòng)”
1）渠道指標(biāo)
以渠道為前提將用戶(hù)區(qū)分開(kāi)，再來(lái)看來(lái)自不同渠道的活躍用戶(hù)數(shù)、新增用戶(hù)數(shù)、留存率等指標(biāo)，它可以用來(lái)評(píng)估不同渠道的質(zhì)量，優(yōu)化渠道投放策略。
2）GMV（Gross Merchandise Volume）
是指產(chǎn)品的成交金額，而成交金額包括付款金額和未付款金額；屬于電商產(chǎn)品的常用指標(biāo)，可以反映電商平臺(tái)的體量。
3）收入增長(zhǎng)率
可針對(duì)某次大促活動(dòng)進(jìn)行效果評(píng)估，進(jìn)行環(huán)比與同比。
也可用于對(duì)日常增長(zhǎng)的監(jiān)察。
參考數(shù)據(jù)：每周5%為底線。好的增長(zhǎng)率是每周增長(zhǎng)5%~7%。如果每周增長(zhǎng)10%是非常優(yōu)秀的表現(xiàn)。
4）PV（Page View）、UV（Unique Visitor）
即“頁(yè)面瀏覽量”和“獨(dú)立訪客數(shù)”，用來(lái)反映某次運(yùn)營(yíng)活動(dòng)頁(yè)的用戶(hù)的瀏覽情況。
5） 市場(chǎng)資源流量漏斗
①
②
③
④
這些轉(zhuǎn)化率反映了運(yùn)營(yíng)活動(dòng)整個(gè)購(gòu)物流程的用戶(hù)行為，可以分析每個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)是否有異常、是否有待提高，從而指導(dǎo)產(chǎn)品頁(yè)面流程的優(yōu)化和功能迭代。
四、總結(jié)
通過(guò)以上兩篇文章，基于現(xiàn)階段自己對(duì)于產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)這個(gè)角色粗淺的理解，匯總了這些數(shù)據(jù)。還記得最初設(shè)立的目標(biāo)是“邏輯清晰、囊括全面”的整理一下自己四零八落接觸到的繁多數(shù)據(jù)，不論如何，就自身而言，我想我的目的達(dá)到了~
