一 用户指标
（1）用户规模
-日活（DAU）日活跃用户数
-周活（WAU）
-月活（MAU）
大多数希望用户每天打开的应用如新闻APP，社交APP等，其产品的KPI考核标准均为日活（DAU）
定义活跃程度：登录，启动，完成任务为活跃用户
（2）新增用户
安装应用后首次启动应用的用户。新增用户指标主要是衡量营销推广渠道的最基础指标
新增用户占活跃用户的比例也可以用来衡量产品健康度，如果占比过高，说明产品的活跃是靠推广得来，要关注用户的留存
-日新增用户
-月新增用户
-周新增用户
（3）用户构成
----新增用户
----回流用户
----活跃用户
----忠实客户
----流失客户
用户构成有助于通过新老客户结构了解活跃用户健康度
----留存用户
~ 次日留存率
~ 7日留存率
~30日留存率
利用用户留存率可以对比同一类别应用中不同应用的用户吸引力。如果对于某一应用在相对成熟的版本情况下，如果用户留存率有明显变化，说明用户质量有明显变化，很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。
二 行为指标
（1）启动次数
----人均启动次数
----人均启动次数
启动次数是指在某一统计周期内用户的启动次数
衡量产品的用户粘性
（2）使用时间间隔
记录两次启动的时间间隔，衡量用户粘度
（3）使用时长
使用时长指用户从APP启动到结束的使用总使用时长
----人均使用时长
----单次使用时长
用来衡量产品活跃度
启动次数和使用时长可以结合一起分析，如果用户启动次数高，使用时长高，该APP用户质量非常高，用户粘性好
（4）访问页面数
平均访问页面数指标可以衡量产品活跃度，使用产品的深度
可以通过不同统计周期（但统计跨度相同，例如都为7天）的访问页面分布的差异，以便于发现用户体验的问题。
（5）转化率
在一个统计周期内，完成转化行为次数占总访问次数的比率
（6）重复购买率
重复购买率越高，忠诚度越高
（7）ARPU
每个用户平均消费水平
---日均ARPU
---周均ARPU
---月均ARPU
衡量互联网公司的收入能力
数据分析步骤
--确定目标--采集数据--数据建模--数据分析--数据决策
目标是：降低成本-渠道分析
增加收入-费用流程，商品详情页
优化体验-注册流失率，首页跳出率
渠道：内部数据：自有统计平台
第三方统计平台：友盟，百度统计
外部数据：竞品数据：网站流量统计网站和公司财报
第三方数据：百度指数，微信指数，微博大数据，艾瑞咨询，易观智库，cnnic，必达咨询，dcci互联网数据中心，Alexa，Google，analytics
数据埋点统计：
一般是记录每个页面的交互时间，后台记录次数，比如等级按钮的次数，点击获取验证码的次数，进入某个页面的次数，PV和UV
数据建模：
考虑以下三大要素：1，打通行为数据和业务数据2，回归关键数据指标3，多维度考虑数据可行性
数据分析方法论
AARRR模型
获取，用户如何发现并来到您的产品，DAU日活
激活，用户的第一次使用体验如何。DAU/MAU日活占月活的比值
留存，用户是否还会回到产品（重复使用）留存率
收入，产品怎么通过用户赚钱 ARPU值
传播：用户是否愿意告诉其他用户 分享数，推荐数
渠道分析：
在用户获取阶段，最常用的分析方法就是渠道分析，用来估渠道与渠道之间的差别，需要评估的维度：获取用户的数量，获取用户的质量
漏斗分析：
活动页面-详情页面UV--下单人数--付款人数
留存分析
次日留存率>次日留存>3日留存>7日留存数据>30日留存数
留存分析中有一个非常重要的概念-魔法数据
分析留存率高的用户的共性，形成魔法数字，引导尽快触碰魔法数字，增留存率
A/B测试：把实验对象随机分组，然后比较对照，一次实验只设置唯一变量，同时实验分小组，尽量保证随机分布，便于数据结果客观
