这周也没好好学，主要就是找房子，搬家。在北京，这真的是一项难度系数比找工作都高的事情，和各色中介大哥大姐们斗智斗勇。

    这周就简单的了解了一下关于数据分析比较重要的一个环节：业务

一、为什么业务重要

唯独有理解业务，才能建立业务数据模型

二、经典的业务分析指标

模型未动，指标先行

如果你不能衡量它。你就无法增长它

指标建立的要点：

确定核心指标

好的指标应该是比率

好的指标应该能带来显著效果

好的指标不应该虚荣（指标的单一性）

好的指标不应该复杂

1、市场营销指标

客户/用户声明周期

企业/产品和消费者在整个业务关系阶段的周期

不同业务划分的阶段不同。传统营销中，分为潜在用户、兴趣用户、新客户、老客户、流失客户

用户价值

业务领域千千万万，怎么定义最有效的用户呢？请出指数法，将业务最关注的几个指标一起加工吧

用户贡献=产出量/投入量*100%

用户价值=（贡献1+贡献2.。。）

比如金融行业会以存款+贷款+信用卡+年费+...-风险-流失

RFM模型

用户声明中，衡量客户价值的立体模型。利用R最近一次消费时间，M总消费金额，F消费频次，将用户划分成多个群体

用户分群（营销矩阵）

用户分群是市场营销中的一个常见策略，它提取用户的几个核心维度，用象限法将其归纳和分类

2、产品运营指标

AARRR

Acquisition用户获取，activation用户活跃、retention用户留存、revenue应收、Refer传播

用户获取：

渠道到达量：即曝光量。

渠道转化率：有多少用户因为曝光而心动CostPer，包含CPM、CPC、CPS、CPD、 CPT等

渠道ROI：推广营销的熟悉KPI，投资回报率，利润/投资*100%

用户获取：

日应用下载量：这里指的是点击下载，不是下载完成

日新增用户数：以用户注册提交资料为基准

获取成本：为获取以为用户需要支付的成本

一次会话用户数占比：指新用户下载完APP。仅打开过产品一次，且该次使用时长在二分钟以内（判别为机器人或不靠谱的用户）

用户活跃

日/周/月活跃用户应用下载量：活跃标准是用户用过产品，广义上，网页浏览内容算【用】，在公众号下单算【用】，不仅限于打开APP

活跃用户占比：活跃用户数在总用户数的比例，衡量的是产品健康程度

用户会话session次数：用户打开产品操作和使用，直到退出产品的整个周期。5分钟内（看具体行业）没有操作，默认会话操作结束

用户访问时长：一次会话的持续时间

用户平均访问次数：一段时间内的用户平均产生会话次数

用户留存：

用户在某段时间内使用产品，过了一段时间后仍旧继续使用的用户

假设产品某天新增用户1000个，第二天仍旧活跃的用户有350个，那么称次日留存了有35%，如果第七天仍旧活跃的用户有100个，那么称七日留存率为10%

营收：

付费用户数：花了钱的

付费用户数占比：每日付费用户占活跃用户数比，也可以计算总付费用户占总用户数比

ARPU：某段时间内每位用户平均收入

ARPPU：某段时间内每位付费用户平均收入，排除了未付费的

客单价：每一位用户平均购买商品的金额。销售总额/顾客总数

LTV：用户生命周期价值，和市场营销的客户价值接近，经常用在游戏运营电商运营中

LTV=ARPU*1/流失率

传播

K因子：每一个用户能够带来几个新用户

K因子=用户数*平均邀请人数*邀请转化率

用户分享率：某功能/页面中，分享用户数占浏览页面数人数之比。

活动/邀请曝光量：线上传播活动中，该页面被人浏览的次数。一般代指微信朋友圈

3、用户行为指标

用户行为

用户行为的数据分析是一个很广泛的课题，不同业务领域背景的用户行为分析不一样，这里简单概括说几个方法

功能使用

功能使用率、渗透率：使用某功能的用户占总活跃数之比（点赞、评论、收藏、搜索等）

用户会话：

会话session，是用户在一次访问过程中，从开始到结束的整个过程。在网页端，30分钟内没有操作，默认会话操作结束

用户路径：

4、电子商务指标

购物篮分析

笔单价：用户每次购买支付的金额，即眉笔订单的指出和客单价对应

件单价：商品的平均价格

成交率：支付成功的用户在总的客流量中的占比

购物篮系数：平均眉笔订单中，卖出了多少商品。购物篮系数是多多益善，他也和商品关联规则有关系

复购率和回购率

复购率是一段时间内多次消费的而用户占总消费用户数之比。比如一个月有1000位用户消费，其中500位消费了两次以后，则复购率为50%

回购率是一段时间内消费国的用户，在下一段时间内仍消费的占比。例如4月份的消费用户数1000，其中600位在5月份继续消费，则回购率为60%

5、流量指标

浏览量和访问量

PV：浏览次数。用户在网页的一次访问可以看做一个pv

UV：一定时间内访问网页的人数，正式名称是独立访客数，在同一天内，不管用户访问了多少网页，都算是一个独立访客

技术上，Uv会通过cookie或Ip 衡量

访客行为：

新老访客占比：衡量网站的生命力

访客时间：衡量内容质量不是看内容的uv，而是看内容的访问时间

访客平均访问页数：衡量网站对访客的吸引力，是访问的深度。

来源：访客从哪里来，技术上， 通过来源网站的参数提取，可以区分SEM，SEO或外链

用户行为转化率：用户在网站上进行相应操作的用户在总访问数上的占比

首页访客占比，只看了首页的用户，在总访客数上的占比

退出率和跳出率

退出率：从该页退出的页面访问数/进入该页的访问数

跳出率：浏览单页即退出的次数/访问次数

跳出率一般衡量各个落地页，营销页等页面。退出率则更偏产品，任何页面都有退出率

6、怎么生成指标

组合：

访客访问时长+uv=重度访问用户占比

浏览时间5分钟以上的用户在整个访客中占比

用户会话次数+成交率=有效消费会话占比

用户在所有的会话中，其中有多少次有消费

三、业务的分析框架

1、如何建立业务分析框架

用指标建立业务分析框架

从指标的角度出发

从业务的角度出发

从流程的角度出发

2、市场营销模型

3、AARRR模型

4、用户行为模型（内容平台）

5、电子商务模型

6、流量模型

7、如何应对各类业务场景

练习--熟悉业务--应用三种核心思维--归纳和整理出指标--画出框架--检查、应用、修正--应用和迭代