数据分析验证,防止认知与现实不符

1、常见数据分析内容

1.1.在线零售商,其转化率2%,一般0.5%,65%的用户会丢弃购物车里的商品,40%是摇摆不定,25%因为价格太高。

1.2.一般SAAS服务商,争取20%的增长率,每个月2%的用户增加他们的付费额,争取流失率降低到5%以下,2%为最优

1.3.媒体网站,广告点击率在0.5-2%之间,如果低于0.08%说明有问题

1.4.用户制造类每天访问在17分钟证明粘性较好,25%的用户会潜水,5-15%的人会制造内容吗,80%的内容来自一小部分人,而只有2.5%的人会参与互动

1.5.针对免费移动应用。65%的用户会在安装后90天内停止使用该应用

1.6.电商类常见指标,转化率,年购买频次,客单价,弃单率,获客成本,平均客户营收,传播次数

1.7.SAAS类常见指标,眼球,参与度,粘性,转化率,平均客户营收,获客成本,病毒性,追加销售,系统运行正常时间,可靠性,终身价值,流失率。

1.8.媒体网站的常见指标,访客与流失率,广告库存,广告价格,点击率,内容与广告平衡

1.9.用户生成内容的关键指标,活跃访客数,内容生成比例,参与度的漏斗变化,生成内容的价值,内容分享和病毒性

1.10.双边市场关键指标,买卖双方的人数增长,库存增长,搜索有效性,转化漏斗,评分和欺诈迹象,定价指标。

2、常见数据分析框架

A.戴夫.麦克卢尔的海盗指标AARRR,获取用户,提高活跃度,提高留存率,获取营收,和自转播

B.肖恩,埃利斯的创业增长金字塔,市场与产品相契合:证明产品符合市场需求,理清思路:找到一个可防御,高壁垒的竞争优势,并进一步巩固,规模增长:加速占领新的市场和渠道。

C、精益分析,探索阶段,粘性阶段,病毒性阶段,营收阶段,规模化阶段

1.探索阶段

  获取用户:流量,点击率,用户获取成本,提及量,调查用户数

  提高活跃度:注册人数,注册量,至少用过一次产品,最近使用时间,订阅量

2.粘性阶段:

提高留存率:用户参与度,距上次登录时间,日月活跃用户,流失率

3.病毒性阶段

自传播:邀请发送量,病毒式传播,传播周期,分享量

4.营收阶段

  获取收益:转化率,平均消费金额,广告点击收入,交易量

5.规模化阶段:

   用户终身价值,合作伙伴数量,服务成本,授权,第三方服务

3、数据分析的目的

A,对产品发展阶段的反省和清晰定位

B,梳理每个阶段的关键指标

C,看清认知和现实的吻合度



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