前言

在互联网公司，进行设计方案评审时总会有人说“拿数据说话”，也能听到一些词，比如：“数据驱动”。数据驱动在一定程度上能揭示用户的行为和习惯，而通过关键数据指标能帮助产品经理理解：是谁，他在平台上干了什么，结果怎么样了。可见，关注数据指标是一个产品经理应当具备的能力。

PS:此文一定不是2岁以上运营喵的粮，更不是资深产品狗的菜，出门右拐，谢谢~
此文的阅读对象：1.对数据分析没有概念但又感兴趣的朋友，2.对数据分析有概念平常工作中也能涉及到，但不知道如何计算才正确的朋友。

一、什么是数据指标？

工作中的许多问题，都来自于数据指标的不清晰所导致的“认知”不在同一层次上的问题。

关于什么是数据指标，不同的人理解也不同，并不是所有的数据都可以叫做指标，数据指标一定是对当前你所做的业务有参考价值的可统计的数据。只有这样，这一个或者多个数据才是来自于业务，落地于业务，并真正对业务产生价值的。

二、数据指标有哪些？

常见的数据指标有三种：

第一、用户数据：也就是我们在前言里讲的（谁）

第二、行为数据：也就是前言里讲的他干了什么（以后会写）

第三、业务数据：结果怎么样了（以后会写）

这一篇文章咱们只讲用户数据，不知道你去菜市场买菜不，不管你买不买，咱先拿卖菜举个栗子：如果你是菜市场的摊主，首先，你会不会关心每天/周/月有多少人来这个菜市场，有多少人会买你的菜？这里就需要用DAU/MAU来描述。

然后呢，你会不会关心今天买你菜的人有没有比昨天多？这里呢我们需要用新增用户来描述。

你还会关心前天来的那个小姐姐或小哥哥（大妈也行）昨天有没有来，今天还会不会来？这里就会用到留存率。

最后呢，你时不时的还会想这些小姐姐/哥哥们来你这买菜之前，他们是从哪来的？是从菜场对面的小区来的，还是从隔壁摊位的大爷家来的呢？这就是另一个数据指标：渠道来源。

用户数据

通常，你从这4个方面去观察用户群体，大致你就能得到关于这个产品里面用户概览的情况。

三、用户数据的各个指标是怎么定义的？

数据指标的计算也是有门道的，不扒不知道，一扒吓一跳，不一样的数据指标有不一样的定义方式，不一样的定义方式，数据也完全不同。首先呢，咱们扒扒日/月活跃用户和新增。

1.日/月活跃用户（Daily/Monthly Active User)

Daily（日）

一般说到日活跃用户，我们自然想到的是一个自然日，但你的菜铺如果搬到互联网上，并且菜卖到国外了，以全局的视觉来看你的菜铺，那daily就需要关注最近24小时的数据了。

Monthly（月）

月活顾名思义，是月活跃用户，那月活怎么算？

还拿你的菜铺为例：刚说你的菜铺搬到了互联网上，通过七大姑八大姨的支持，第1天，来了20个用户，从第2天到第30天，你的菜铺没有新增一个用户，并且这20个七大姑八大姨并不是每天都来，今天大姑来，明天大姨来，那你的菜铺的MAU（月活）是20，月活并不是当月各日DAU之和，所以，月活务必去重，这样你的数据才有观察意义。

Active（活跃）

这里呢有两个统计方法：

第一，基于事件上报的第三方数据统计平台：

有事件上报（指用户进行了主动操作）就表示该用户活跃，比如用户打开了你的菜铺网页，点击了加入购物车按钮这都是没有问题的，但是这里需要注意的是，你菜铺有个活动，推送了一条消息，用户不小心点到了，这类基于后台上报消息的事件，不是用户主动操作的，则不能被算为用户的活跃。

现在的一些预制报表的统计系统比如说友盟、GA都是基于事件上报进行统计，所以在跟研发沟通时，千万要定义清楚上报哪些事件。

第二、基于业务定义的关键事件：

举个栗子：你定义进入你菜铺首页这个事件作为日活，但是，当你的菜铺在给一款白菜做活动时，推送消息的内容是这款白菜的详情页，那么这个事件就被漏掉了，这显然不是合理的，所以，你需要建立一个事件list，把这些你定义的关键事件管理起来，并广而告之（团队相关成员都需要知道，以达到认识统一）。

User(用户）

有这几种情况，一个用户通过手机端和PC端分别访问了你的菜铺，多个用户通过一部手机或者一台电脑访问你的菜铺，那你是认设备还是认人？

认人：你的菜铺肯定是认人，因为电商类的产品有账号体系，并且业务场景强依赖登录，不登录没法购买，所以，你需要认人，你只需要用UserID来计算日/月活就行了，另外还需要一个指标来统计一些没有登录的用户数，因为这部分用户还是有价值的，但是你不能把这部分用户混合到日/月活里。

还有另外一种产品，它不是强依赖登录的，首先，确认这些不登录的用户对业务有没有价值，比如一些社区类产品，不登录用户也能浏览内容，这里认人就行了，但是还需要一个指标单独来统计一些没有登录的用户数。

认设备：还有一些产品不登录的用户对业务来说也有价值，比方说一些天气类的，日历类的APP，这个时候认设备就可以了。

好啦，说完DAU/MAU之后，咱们来谈谈新增~

2.新增

不同的角色对新增的定义也是不一样的，所以各角色间达成共识很重要。

新

那怎么判定新，这里呢有两种方法，

第一、基于设备：看当前的设备是不是第一次来到你的平台，如果是，那就是新增用户。

第二、基于账号：与后台已有账号进行匹配，如果没有，那就是新用户。

增

下面从四个方面来阐述一下“增”在不同的节点的优势和劣势：

第一、点击渠道链接直接访问：它的优势是统计简单，劣势是离激活环节远，转化率太差了，这种一般适用于这个渠道或者自己的产品量级不大，或者是这个渠道是免费的，又或者是你的产品不需要做精细结算。

第二、以下载来定义：这种的优势是用户愿不愿意用你的产品能直接的反映出来，劣势是数据源可信度存疑，无法真正避免刷量。这种一般适用于你的产品投放的渠道特别依赖于应用商店。

第三、启动：优势是离激活最近，也便于统计，劣势是无法避免刷量，有时候渠道也不一定配合。这种场景一般适用于产品的用户量级很大，这样渠道会给你定制统计的规则。

第四、激活：这是最真实的数据，但是渠道费用会很高，因为统计太复杂了，这种场景比较适用于对用户质量要求很高且产品的ARPU(每用户平均收入)高。

三.留存

那留存怎么算呢，还拿第一篇的例子来说：刚说你的菜铺搬到了互联网上，通过七大姑八大姨的支持，第1天，来了20个用户，从第2天到第30天，你的菜铺没有新增一个用户，并且这20个七大姑八大姨并不是每天都来，第二天13个大姑来，第二天7大姨来，...第七天，只有5个大姑来，那你的菜铺的MAU（月活）是20，这是毋容置疑的，但是你的菜铺的7日留存是什么呢？

这里有两种算法：

第一种算法 ：第7天 日活跃用户数÷第1天日活跃用户数×100%

第二种算法 ：第2天日活跃用户数~  第七天去重后÷ 第1天 日活跃用户数×100%

第三种算法：第7天 日活跃用户数÷第0天 日活跃用户数×100%

那到底用哪一种算法呢？这个要看你的目的是什么。

1.第一种算法：7日日留存

只关心特定日的留存情况，避免了其他日的数据干扰

如果想了解某一个渠道的质量，以日为单位，衡量这个渠道来的用户当下或者是接下来的表现，这里我们用第一种算法。

为什么呢？

下面我们用图一来算一下7日留存：

1月份的七日留存=5÷20×100%=25%

2月份的七日留存=6÷18×100%=33%

在这里我们均使用第1日与第7日的数据，就算是我们忽略了一部分信息，但是我们也是对等的忽略，所以，可以“公平”地比较。估这里用第一种算法比较合理。

那我们再来看看第二种算法

2.第二种算法：7日内留存

引入了其他日的数据，适用于有固定使用周期，且周期较长的业务

也就是说把第2天到第7天的数据全部加在一起去重之后，再除以第1天，这种算法在菜铺这种产品类对比渠道质量不适合，因为第二种算法引入了第二天到第六天的数据，反而会影响判断。

但它在某些特定的产品比较适用，比方说最近很活的在线办公软件，因为这类产品用户访问时特别集中，像在线办公类的一般都是周一到周五使用，像这类的产品如果只看DAY7来评价，往往不能反映真实情况。我们此时关注7日内的活跃情况就更能描述渠道的质量。

所以在计算之前要明确自己的产品特性，其实大部分产品都是适合用算法一的。

3.第三种算法：7日日留存

新增当日为第0天，下一日为第1天，使第7天与新增当天对齐

算法三在星期这个维度上是对齐的，如果我们的产品跟星期几挂勾，比如星期一和星期天的日活相差很大，第三种算法的分子分母星期相同，某种程度上能抵消星期级别带来的数据波动。

4.正确的认识留存

我们上面讲了了解某一渠道的质量要以天为单位，来衡量这个沟道的用户当下或者接下的表现，我们看日留存，那么留存这里还有另外两种衡量的维度，一个是周留存，别一个是月留存。

当我们需要去观察整个大盘的趋势，这时候以周或者月为单位，来衡量产品的健康情况，观察用户在平台上的黏性，这个时候会用到周留存或者月留存。

算日留存时，我们用

日留存=指定日 日活跃用户数÷第1日 日活跃用户数×100%  ，

那在算周留存或者月留存时也是用：

周留存/月留存=指定周(月)  周(月)活跃用户数÷第1周(月)   周(月)活跃用户数×100% 

7日日留存=第7天 日活跃用户数÷第1天 日活跃用户数×100%

那么同理：

次周周留存=下周 周活跃用户数（去重后）÷当周 周活跃用户数（去重后）×100%

30日日留存=第30天 日活跃用户数÷第1天 日活跃用户数×100%

次月月留存=下月 月活跃用户数（去重后）÷当月 月活跃用户数（去重后）×100%

我们在计算留存时一定要结合具体的业务背景，灵活运用公式计算留存率。

四.渠道来源

网站渠道来源是指用户进入渠道的路径，不同的网站统计工具与分析工具对流量获取的渠道各有差异，但基本上可分为下面五个渠道：

1.直接访问

直接访问指的是用户直接访问网站，而不是从其他网站或搜索引擎进入的。一般有在地址栏输入网址访问网站，从浏览器收藏夹访问或点击 聊天工具里的链接等，这里需要注意的是，许多数据工具如果统计不到用户的渠道来源，也会默认其为直接访问。

2.引荐流量

引荐流量指的是从用户非搜索引擎与社交网站点击链接进入网站。比如从百度知道或者百度贴吧进到网站的流量。

3.自然流量 

自然流量指的是从搜索引擎自然搜索结果进入网站的流量 。

4.付费搜索

付费流量就是通过搜索引擎竞价获取的流量，如下图

5.社交媒体

社交媒体顾名思议就是从各大社交平台进入网站的流量，比如微博、微信等。

好啦，留存和渠道来源这部分就聊完啦，一张图总结一下这篇文章的内容：

由以上可以看出，看似简单的数据指标，定义方式有很多种，不一样的定义方式会得出来完全不一样的数据，如果你不了解数据指标真正的定义是什么，那这个数据指标就没法真正的去还原业务的真相。