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關于移動互聯網產品的指標分析初探

大數據 數據分析
移動互聯網產品的本質是信息與數據的傳輸和交換,其商業模式與數據流量息息相關,因而會產生面向運營的產品設計等諸多方法。

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移動互聯網產品的本質是信息與數據的傳輸和交換,其商業模式與數據流量息息相關,因而會產生面向運營的產品設計等諸多方法。

流量統計是指對產品使用的相關指標進行統計。運營分析是指在獲得流量統計的基本數據前提下,對有關數據進行統計、分析,從中發現用戶訪問和使用的規律,并將這些規律與營銷策略等相結合,從而發現目前經營活動中可能存在的問題,并為進一步修正或重新制定運營策略提供依據。

互聯網和移動互聯網的運營分析指標是基本類似的,但移動互聯網產品用著自己的特點。

1.常用指標

1.1. 數據流量KPI

數據流量統計的KPI是最常用來對移動互聯網產品的效果進行評價的,主要的統計指標包括:

1)訪問量(PV):即應用打開或頁面瀏覽量及點擊量,用戶每次訪問均被記錄1次。用戶對同一頁面的多次訪問,訪問量值累計。需要注意的是,產品中有的頁面是從服務端獲取的,有的是客戶端本地的,注意數據的獲取和融合。

2) 日均訪問量:指對應時間范圍內,所有用戶每日的平均訪問量。

3)最高日訪問量:指對應時間范圍內,某一天獲得最高訪問量。

4)PV 百分比:指選擇時間范圍內,某個類別的PV占總PV的比例。

5) 獨立設備:指在一天之內(00:00-24:00),訪問產品的獨立設備總數。互聯網中一般使用IP,相同IP地址只被計算1次。但是移動互聯網中不能用IP區分,而是使用移動設備標識進行區分。

6) 獨立用戶(UV):產品中的用戶可能有不同的類型,注冊用戶想對容易統計,但對于非注冊用戶,一般將每臺獨立設備視為一位用戶,指一天之內(00:00-24:00)訪問和使用的用戶數量。一天之內相同設備的訪問只被計算1次。

7) UV百分比:指選擇時間范圍內,某個類別的UV占總UV的比例。

8) 活躍用戶:某個用戶或移動設備再次訪問計為一個活躍用戶,它的數目即為活躍用戶數量。

9)活躍用戶百分比:活躍用戶占全部用戶的比例。

10)活躍用戶使用數量:是指某個用戶或移動設備除第一次訪問之后,又訪問或使用產品的次數。

11) 人均使用頁面數:指對應時間范圍內,每個用戶使用產品的平均頁面數。

1.2. 用戶行為KPI

用戶行為KPI主要反映用戶是如何訪問產品、在服務上停留了多長時間、訪問了哪些頁面等,主要的統計指標包括:

12) 訪問深度(Depth of Visit):在一次完整的產品使用過程中,用戶所訪問的頁面數。訪問頁面越多,深度越高,訪問深度可以理解為是平均頁面訪問數的另一種形式,也是衡量網站粘度的指標。

13) 新增用戶數:某個移動設備的首次訪問作為一個新用戶,新增注冊用戶的價值更大。

14) 最近使用的用戶數:最新用戶統計,最近一段時間內使用產品的獨立用戶數,按“進入時間”倒序排列。

15)同時在線人數:在一定時間范圍在線使用的UV數,例如1分鐘,對于有長鏈接服務的產品,可以通過某個時間或時段的長鏈接個數判定。

16) 最高小時在線人數:指對應時間范圍內,在某一小時內最高同時在線的唯一用戶數。注:“天”以24小時(00:00-24:00)為單位。

17) 使用入口的頁面占比:每次產品使用過程中,用戶從首頁進入的第一個頁面

18) 使用出口的頁面占比:每次產品使用過程中,用戶結束使用時的最后一個頁面。

19) 點擊密度分析:直接反應用戶在產品的頁面上點擊了哪里。

20) 用戶停留時間:用戶使用產品的持續時間。

21) 平均停留時間:所有用戶的使用過程持續時間的平均值。

22) 來源分析:分析用戶的來源類型,來源頁面統計。可以關注用戶在產品內部的頁面之間進行跳轉而產生的流量。

23) 總數據:產品自上線之日起至今的各數據量總和。

24)使用量變化率:指對應數據項在當前時間段,與上一個時間段相比較,使用產品的同比變化率。例如,上周的訪問量變化率為 ↓21.1% ,表示上周的訪問量比上上周的訪問量下降了21.1%。又如,今日10:00-11:00的訪問量變化率為 ↑1.3% ,表示今日10:00-11:00比昨日10:00-11:00的訪問量上升了1.3%。

25)被訪頁面:分析產品中除首頁和登錄頁外各個頁面的流量分布,以及其隨時間的變化趨勢。

26) 訪問路徑:每個用戶從進入首頁開始,一直到最后離開,整個過程中先后瀏覽的頁面稱為訪問路徑。

27) 訪問頻度:指用戶每日訪問的頻率,用于揭示產品對用戶的吸引程度。

28) 點擊次數:是指用戶點擊頁面上功能按鈕的交互次數。

1.3. 用戶訪問方式KPI

用戶訪問方式KPI主要反映用戶使用的地域、設備、操作系統版本,軟件版本、操作系統等,主要的統計指標包括:

29) 地理位置:用戶來源于哪個省、市、自治區或國外。

30) 網絡服務提供商:用戶所使用的網絡,是移動,電信,聯通 還是WIFI。

31) IP段:用戶所在的IP段。

32)移動設備類型:用戶所使用的移動設備類型。

33)屏幕分辨率:用戶所使用設備的各種屏幕分辨率。

34)操作系統:用戶所使用的操作系統類型及版本。

35)軟件版本:用戶所使用的產品軟件版本。

2. 重要指標

用戶數據是最為重要的參考指標,分為如下兩類:

2.1. 用戶和流量增長KPI

36)用戶增長百分比:即UV的增長百分比(一般是同上個月或上一周來比較)。

37)流量增長百分比:即PV的增長百分比(同上)。

38)渠道推廣用戶占比:從各個應用商店或渠道獲得用戶的占比。

39)新用戶占比:新用戶占全部用戶的比例。

2.2. 功能及內容效率KPI

40) 每次使用的平均頁面數:總訪問量/訪問人次。平均頁面訪問數代表了產品的粘度,粘度越高,用戶看的頁面越多,平均頁面訪問數也就越高。

41) 每個獨立用戶的平均使用次數

42) 回訪率:活躍用戶占所有用戶的比例,用于揭示用戶的忠誠度。

43) 新用戶與老用戶的比例

44)用戶在不同逗留時間(0—30秒,30秒—2分鐘等)的數量

45)不同訪問深度的用戶數量

46)首頁跳出率(Main Page Bounce Rate):指僅瀏覽了首頁就離開產品的用戶比例。

3. 特殊指標

如果產品有搜索或推送功能,會用得到這些指標:

3.1. 搜索效率KPI

47) 使用搜索的用戶百分比

48)每次訪問的平均搜索次數

49)得到”0結果”的搜索百分比

50)從搜索結果中得到”0點擊”的百分比

3.2 推送效率KPI

51) 消息推送的到達率

52) 消息推送的及時到達率

53) 消息推送的打開率

54)消息推送的有效轉化率

4. 營銷類指標

4.1. 營銷效率的KPI

55)每個用戶獲取的平均成本

56)每個用戶的平均收益

57)新用戶和老用戶的收益比較

58)新用戶對老客戶的收益百分比

4.2. 對于移動電商而言,購物車的KPI

59)每個購物車的平均商品數量

60)每個購物車的平均商品數量

61)每次轉換的訂單平均價值和平均成本

62)購物車放棄率:指在購物過程中途放棄的比例。

63) 開始購物率:指添加第一個商品到購物車的用戶數量除以總的用戶數量。

64)開始結帳率:指點擊了結帳按鈕的用戶數除以總的用戶數。

65)完成結帳率:總的完成付款購物的用戶數目/點擊了結帳按鈕的用戶總數。

4.3. 轉化率KPI

66) 活動轉化率(Activity Conversions Rates):進行了相應的動作的訪問量/總訪問量。

67) 注冊用戶的轉化率

68) 活躍用戶的轉化率

69) K-因子: 每個用戶平均發生邀請的數量/收到邀請轉化為新增用戶的比例

頭有點暈,撇開移動電商,也有63個統計指標,這還只是自己的初探而已,還可以進一步拓展,如果進行數據的時序分析,就大概是大數據分析的范疇了。

你的產品能夠獲得這些數據么?你如何看待這些數據呢?在產品設計上,你是否考慮過這些運營層面的非功能性需求嗎?

責任編輯:龐桂玉 來源: 36大數據
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