数据分析常⻅指标与释义

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2021-03-23 22:40

  前言

在平时工作中,我们会涉及到一些埋点需求以做数据分析,而数据分析就会有一些常规的数据指标,比如:⽤户属性数据、⽤户⾏为数据、业务数据、财务数据、⾏业数据。

  ⽤户属性数据

❑ 技术参数

比如我们需要收集用户的手机型号、浏览器版本、浏览器分辨率等等,都可以统称为技术参数。

❑ 常规参数

一般是指用户的地理位置、年龄、性别、地区相关的属性参数。

  ⽤户⾏为数据

❑ PV

PV是page view的缩写,即页面浏览量。通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。网页浏览数是评价网站流量最常用的指标之一,简称为PV。监测网站PV的变化趋势和分析其变化原因是很多站长定期要做的工作。

❑ UV

UV指的是独立访客数(Unique Visitor),我们可以用两个数值标准来统计访问某网站的访客,即“访问次数”和“独立访客(问)数”,访问次数和独立访客数是两个不同的概念。在传统的WEB应用一般用IP来区分,像公众号小程序这种可以用微信openid进行判断。

❑ PV / UV

PV / UV就是平均一个独立访问者所浏览的页面访问量。这个比值反映了页面访问质量的其中一个因素,也就是平时我们用来判断这个产品的用户粘性如何。

❑ VV

VV有两种解释,分别为

  • Video View(播放数),是指在一个统计周期内,视频被打开的次数之和。

  • Visit View(访问次数),是指一天内的访问次数(或称访问频次、打开次数、会话数)。

❑ UPV

UPV的全称是Unique Pageview,中文的意思是:唯一身份综合浏览量。

“综合浏览量”在Google Analytics中的定义是这样的:指由浏览器加载的网页综合情况。

综合浏览量”通俗的解释就是页面被加载的总次数。每一次页面被成功加载,就会被算作一次综合浏览量(PV)。

“唯一身份综合浏览量”在Google Analytics中的定义是:汇总由同一用户在同一会话期间生成的综合浏览量。唯一浏览量表示该页被浏览(一次或多次)期间的会话次数。

❑ DAU

DAU(Daily Active User),日活跃用户数量。一般用于反映网站、互联网应用等运营情况。

DAU通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户),这与流量统计工具里的访客(UV)概念相似。

❑ MAU

MAU(Monthly Active User)是一个用户数量统计名词,指网站、app等月活跃用户数量(去除重复用户数)。数量的大小反映用户的活跃度,但是无法反映用户的粘性。

❑ DAU / MAU

DAU/MAU(日活用户数/月活用户数)这个指标最早是Facebook带火的。这是一个衡量用户活跃度的重要指标,但是这个指标未必适合所有的产品。

DAU/MAU是一个用来反映用户活跃度的热门指标——就是用每日活跃用户数与每月活跃用户数之比。

通常这个数超过20%的app也可以说是好的app,如果超过50%的话就算是世界级的。

❑ WAU

WAU,即Weekly Active Users,表示七天内登陆过产品的用户数。

统计一周之内(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户)。

❑ AAC

AAC,即Annual active consumers,年度活跃用户买家。之前拼多多的财报就说到AAC超过阿里,就是这个指标了。

❑ MAC

MAC,即Monthly active consumers,月度活跃用户买家。

ps:基本是电商平台会有的AAC、MAC,在一些大电商平台很多时候这两个指标是那些运营团队的KPI。

❑ WAC

WAC,即Week active consumers,周活跃用户买家。这个一般很少人关注

❑ CTR

CTR(Click-Through-Rate)即点击通过率,是互联网广告常用的术语,指网络广告(图片广告/文字广告/关键词广告/排名广告/视频广告等)的点击到达率。

即该广告的实际点击次数(严格的来说,可以是到达目标页面的数量)除以广告的展现量(Show content)。

CTR是衡量互联网广告效果的一项重要指标。

❑ 留存

留存,在互联网行业中,用户在某段时间内开始使用应用,经过一段时间后,仍然继续使用该应用的用户,被认作是留存用户。

这部分用户占当时新增用户的比例即是留存率,会按照每隔1单位时间(例日、周、月)来进行统计。

顾名思义,留存指的就是“有多少用户留下来了”。留存用户和留存率体现了应用的质量和保留用户的能力。

❑ 来源

来源,大概就是从搜索引擎来源,还是从APP过来的。以公众号为例子,是从扫一扫来,还是从菜单等等这种。

❑ 访问时长

访问时⻓,也叫页面访问时长。页面访问时长的起点以独立访客打开网页并被至少计为一个页面浏览量为准。

页面访问时长的终点界定与不同统计方法和应用目的有关。

典型的统计方法,如关闭当前网页、打开一个新网页和页面打开时间超过行业经验值(不同类型网站的行业经验值长短不同,超出部分不被计算为页面停留时间)等。

  业务数据

这个就根据不同业务的情况来进行分析了,比如还是以公众号为例子。就需要关注这些数据:

  • 新关注人数

  • 取消关注人数

  • 图文阅读人数

  • ……

  财务数据

❑ GMV

GMV,(全称Gross Merchandise Volume),即商品交易总额 ,是成交总额(一定时间段内)的意思。

多用于电商行业,主要是指网站的成交金额,而这里的成交金额包括:付款金额和未付款。

GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额

❑ ARPU

ARPU即Average Revenue Per User,指的是一个时期内(通常为一个月或一年)电信运营企业平均每个用户贡献的通信业务收入,其单位为元/户。

从计算的角度看,ARPU值的大小取决于两个因素,业务收入和用户数量,相对用户数量,业务收入越高,ARPU值越大。

同时ARPU值也反映企业的用户结构状况,当用户构成中高端客户占的比重越高,ARPU值就越高。

❑ LTV

LTV(life time value)生命周期总价值,意为客户终生价值,是公司从用户所有的互动中所得到的全部经济收益的总和。

通常被应用于市场营销领域,用于衡量企业客户对企业所产生的价值,被定为企业是否能够取得高利润的重要参考指标。

❑ 客单价

客单价(per customer transaction)是指商场(超市)每一个顾客平均购买商品的金额,也即是平均交易金额 

客单价的计算公式是:客单价=销售额÷成交顾客数 由上述公式可知。

❑ 复购率

复购率指消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数,重复购买率越多,则反应出消费者对品牌的忠诚度就越高,反之则越低。

❑ 转化率

转化率是指某一反应物转化的百分率或分率,转化物是针对反应物而言的。

如果反应物不止一种,根据不同反应物计算所得的转化率数值可能是不一样的,但它们反映的都是同一客观事实。

因此按那种反应物来计算转化率都是可以的。

❑ Take Rate

Take Rate作为互联网金融中 [ KPI ] 的重要组成指标。

“I track conversion rates on our website. A consultant says I need to track take rate, too. What is take rate, and should I care?” 

这里要说的是往往单从字面上理解的“take rate” 会与实际运用中样本的改变而和“conversion rate” 产生误解。

在Google Finance看到像ebay, Amazon.com, Paypal等互联网金融公司看到它们的每天的财物报表 (financial statement)。

里面的每一项数指标下面均标有至少5~8位数据分析师的名字。相对应的会有5~8个数据和分析对应某一项指标。

其目的是:

a.检测每位data analyst在纯数据上的绝对正确率 

b.对比不同analyst在样本中指标的主观理解差异。

  ⾏业数据

❑ TAM

TAM,指Total Available Market(总体有效市场)。有效市场是资产的现有市场价格能够充分反映所有有关、可用信息的资本市场。包括弱型有效市场、半强型有效市场和强型有效市场三种形式。

❑ CAC

CAC:Customer Acquisition Cost,意思是“用户获取成本”,即你花多少钱获取了一个新用户。CAC是总的市场相关花费除以总的对应花费带来的所有新用户数。

❑ TAC

TAC是Traffic Acquisition Costs的缩写,翻译为流量获得成本。指网站为了获得流量而付给引流者的费用。

  宏观数据

❑ ⾏业市场规模

每个行业都会有一个总市场规模数据

比如:自2000年起,我国防盗报警⾏业呈快速发展,防盗报警器 的销售数量和总销售额均以年均30%-60%的幅度⾼速攀升。

2016年我国防盗报警⾏业市场规模为180亿元左右。

❑ GDP 占⽐

GDP ,Gross Domestic Product(国内生产总值)是指按国家市场价格计算的一个国家(或地区)所有常驻单位在一定时期内生产活动的最终成果,常被公认为是衡量国家经济状况的最佳指标。

国内生产总值GDP是核算体系中一个重要的综合性统计指标,也是我国新国民经济核算体系中的核心指标,它反映了一国(或地区)的经济实力和市场规模。


  小结

这里只是解释常见的指标意义,而在数据分析中我们要真正的理解指标背后的逻辑,推断出优化策略,从而提高或降低指标值。

-------- END ---------

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