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用户运营常用数据分析指标汇总

用户运营 单利强 1110浏览 来源:

在马云宣称的DT时代,作为运营人员,日常与数据指标打交道已成为一门必备的核心技能。平时多储备一点数据统计分析的基础知识,无论是对日常运营工作,还是对面试拿Offer都是十分必要的。

用户运营常用数据分析指标汇总

S君是一位互联网公司的运营经理,薪资待遇都不错,也算是公司里面的专业运营高手。但他最近在微信上跟我吐槽,说他自己的运营高手人设瞬间崩塌了。

追问他怎么回事,才说最近跟公司老板一起参加一个互联网峰会,会上有游戏公司高管分享时,PPT中有几个大写字母缩写的运营数据指标概念,刚好老板对这些很感兴趣,就随口问他“DNU”和“PCU”(具体概念下文有说明)这两个概念什么意思,恰巧这两个指标他也没接触过,于是这位运营高手很尴尬的现场手机度娘才解围的。

虽然没什么实质影响,但是他感觉自己在公司里的资深运营高手的专业人设,在老板面前瞬间崩塌了!

后来爆君安慰他说,运营涉及的范畴很广,有用户运营、内容运营、渠道运营、活动运营、数据运营等,统计数据指标其实非常多,而且各种不同的细分产品业务(网购/游戏/旅游/视频/APP等),以及不同的产品生命周期、用户群体属性、使用频率、付费场景、费率额度等不同,都可以创设出太多独特的统计指标出来。

何况又是大写字母缩写的术语,一时没搞明白也无可厚非。(PS:大写字母缩写的概念术语,在不同的学科领域,可能有不同的含义;有些大写字母缩写术语,也并没有形成行业惯例,只是个人喜好而已,所以只能在一些非严谨场合使用。)

不过话虽如此,在马云宣称的DT时代,作为运营人员,日常与数据指标打交道已成为一门必备的核心技能。平时多储备一点数据统计分析的基础知识,无论是对日常运营工作,还是对面试拿Offer都是十分必要的。

用户运营常用数据分析指标汇总

下面爆君集中整理了一下比较常用的用户运营数据统计指标术语,以供大家收藏参考。

一、网页访问数据指标

1.IP (Internet Protocol)独'立IP

通常采用独'立IP数, 理论上指00:00-24:00内相同IP地址重复访问只被计算一次。而不同的商业统计工具,缩短去掉重复统计的时间,也是数据统计放大的一个常用套路。

(PS:在目前,尤其对企业用户群体中,一个公网独'立IP可能对应很多独'立终端,所以很多互联网公司已经放弃使用独'立IP作为统计口径了。)

2.UV (UniqueVisitor)独'立访客

访问的独'立客户终端(电脑、手机、pad等)为一个独'立访客, 技术上已MAC地址作为唯一身份识别ID。理论上(仅限于理论)24小时重复访问终端只计算一次。(PS:UV也不同于Visits访问行为,Visits通常以半小时为去重统计周期。)

3.PV(Page View)网页浏览量

网页被访问浏览的次数,也可简称为访问量或浏览量。有些统计工具把用户每次刷新都计算一次个PV(这也是很多网站PV虚高的原因之一),由于PV数据通常是相对(UV/IP/RU/WAU)最高的数据指标之一,所以网站访问量是目前互联网公司对外公布的统计数据中,几乎是最常用的口径。

4.LP(Landing Page)着陆页

指在广告引流或推广中,引导用户登入网站的第一页面。在早期网络营销中通常用网站首页作为着陆页,而后期通常采用特定的广告页、专题页或稍微复杂的Minisite作为着陆页,与当下手机端流行的H5宣传页有点类似。

5.BR(Bounce Rate)跳失率

指访问陆页(Landing Page)后,未点击进入任何其他页面或发生其他交互行为,即直接离开的访客占访问该着陆页所有访客的比率。该指标可以衡量一个网页或者一个网站的质量度高低。

二、用户活跃类数据统计指标

1.RU(registered users)注册用户

已完成注册的用户数,严格数据应是经过有效验证激活的注册用户数,而放大数据则可以填写提交注册信息提交完成即可。

2.AU(Active users)活跃用户

某一个时间段内登录或使用了某个产品的用户。

3.DAU(Daily Active User)日活跃用户

单日登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户)。通常游戏类付费网站会采用DAU的概念。

用户运营常用数据分析指标汇总

4.MAU(monthly activeusers)月活跃用户

把DAU的统计周期拉长到一个月,即是MAU的数据。

5.DNU(Daily New Users) 每日新增用户

即当日新注册并登录的用户数。

6.ACU (Averageconcurrent users)平均同时在线用户数

平均同时在线用户数,通常采用 24小时内每小时同时在线的用户数总和除以 24小时。

7.PCU(Peakconcurrent users )最高同时在线用户

24小时内同时在线的最高用户数。如果希望数据表现较高,通常可采用一个小时内同时在线用户数最大的值;如果更严格,也可以统计某一秒钟同时在线用户数的瞬间峰值。

8.TS(Time Spending)用户平均在线时长

所有在线用户总时长,除以该时段内的在线用户数。

9.URR(Users RetentionRate)用户留存率

新增用户中,在某一周期之后仍然活跃的用户占总新增用户的比例。按不同间隔日为统计周期单位来计算的,是比较严格的;根据不同的产品使用频次特性,按以周间隔为统计单位来计算相对更合理,因为很少的产品是需要用户每日都登录使用的。

10.UCR(Users Churn Rate)用户流失率

与“用户留存率”相对的一组概念,指新增用户中,在某一周期之后无登录使用等活跃行为的用户。

用户流失率=(1-用户留存率)*100%计算

三、用户付费行为数据统计指标

1.PU(Paying User)付费用户

有付费行为的用户。该指标弱化了统计周期的背景,所以在数据统计中不常采用。

2.CR(ConversionRate)付费转化率

新增用户中,有付费行为的新用户除以总新增用户数。此公式与电商网购中的支付转化率指标类似。

3.ARPU(Average Revenue Per User)平均每用户收入

衡量一个时间段内某个付费产品或业务收入水平的指标,通常电信运营商或网络游戏公司等采用较多,而零售电商则较少采用。

ARPU=某一时段的总收入/该时段的总AU数

用户运营常用数据分析指标汇总

4.ARPPU(Average Revenue Per Paying User)平均每付费用户收入

ARPPU=某一时段的总收入/该时段的总PU数。

5.APA(Active PaymentAccount)活跃付费用户

指统计周期内仍保持活跃的付费用户(活跃PU)数,此处的用户通常以用户注册ID为准。需要排除曾经有付费行为但在统计周期内无任何活跃行为的静默付费用户(静默PU)。

6.PUR(Paying User Rate)用户付费率

计算公式为:APA/AU,通常以特定统计周期内的活跃用户为统计前提。指统计周期内的活跃付费用户(APA)数除以该周期内的总活跃用户(AU)数。

7.LTV(Life Time Value)生命周期价值

从用户从最第一次登录到最后一次登录的整个生命周期过程中,所贡献的全部经济收益价值总和。而由于用户的生命周期通常难以统计,所以在实践中,更多采用“LTV_N”来统计新用户在首次登录后的N天内,所贡献的价值总和。此指标更为灵活实用。

上面这些,只是一些比较常用的运营数据统计术语而已,还不能说是大全,在游戏和APP运营中,还有很多更为细致的数据指标。

随着产品形态及生命周期阶段的不同,偏重的数据分析指标都会有些差异,数据统计分析指标也会源源不断的创新涌现。只要是对所运营的产品业务数据分析有实效,你也可以自己创设新的数据统计分析指标,这并非是某些权威人士才有的特权。

四、关于怎么看待“数据与运营业绩”之间的关系问题

由于运营本是一项涉及面比较庞杂而又非常锻炼人的工作,除了“产品、研发、营销”外,几乎其余所有业务直接相关的问题(财务/人事/行政等支撑职能除外),尤其是无主认领的问题,都可以归于运营项下(包括客服),所以不少“运营喵”经常自嘲为“打杂的”。

在不少职场人眼中——“研发”是先天的技术型岗位,“产品”也是自带光环的高逼格专业岗位(想想“小马哥”PONY”和“红衣教主”周鸿祎等产品经理们的咖位),而“营销”更是专业为“人气”、“曝光”和“发布会”而生的,但凡有点工作业绩都是想低调都藏不住的。

此外,产品、技术和营销岗都容易出现行业大牛,但你几乎不曾听说过哪家互联网公司出产过“运营大牛”(即使有几位,也都是在离职后自己创业二次修炼升级的,并非在原来岗位直接成就的)。

而“运营喵”们若想在公司大会上表表自己的功劳,即使给你半小时做陈述,你也不一定能讲清楚这个业绩是你的而不是产品的或营销的!

不过话又说回来,如果你能通过数据分析来说证明自己的运营业绩,能把运营的成效与产品及营销做一定程度的切割(能在大会上经受产品汪与营销的各种DISS),就足以证明你是一位称职的运营了!所有初级“运营喵”都可以把这个作为自己内心中的一杆秤,来衡量自己是否真的已入门运营这个行当了。

最后,无论你数据分析玩的多溜,运营的“打杂”天性是不会改变的,运营通常需要懂的很广博,但又没有一项是十分精深的,这也注定了运营工作是“学海无涯苦作舟”型的。

所以,爆君也很喜欢用“润物细无声”来形容运营工作的价值隐蔽性。同时,也建议所有“运营喵”们,都要有“事了拂衣去,深藏身与名”的侠隐胸怀!

 

作    者:爆君,微信公众号:音爆社(ID:yinbaoshe)

本文由 @爆君 授权发布,未经许可,禁止转载。

题图来自 Pexels,基于 CC0 协议

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