本文深入探討了各種數(shù)據(jù)指標，從用戶行為到事件觸發(fā)，再到用戶屬性和錯誤類指標，為產品人員提供了一份詳盡的參考指南。這些指標不僅幫助我們更好地理解用戶，還能指導我們做出更明智的產品決策。

不同的指標描述不同的事務的數(shù)據(jù)特征，有時候研究一個問題需要多個指標進行組合。在《產品要懂點數(shù)據(jù)分析（一）-數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)指標》中講了幾個概念。本篇來看看一些常用的數(shù)據(jù)指標。

一、用戶行為類指標

用戶行為類指標是對用戶在產品中的行為進行統(tǒng)計分析。包括了用戶對產品的使用、對某一個頁面的使用行為、對某一個事件的行為等。

1. 用戶的分類

1）新用戶

安裝產品的類型，新用戶可以理解成新用戶和新賬號。

對于APP來說，首次下載安裝并成功聯(lián)網(wǎng)使用的用戶，即為新增用戶。新增賬號是指成功注冊的用戶。

不同的產品對新增用戶的定義不一樣。如新聞類APP不需要注冊即可使用，用新增用戶較為合適。某些網(wǎng)游類產品，必須注冊才能使用，則新增賬號更合適。

2）老用戶

相對于新用戶，我們將已經啟動、激活、注冊過的用戶稱為老用戶。

3）活躍用戶

活躍用戶是指在觀察期期內啟動或使用了產品的用戶。

產品不同，統(tǒng)計活躍用戶的標準也不同。有些以打開產品作為活躍用戶、有些需要使用了某個功能算活躍用戶。對于某些常駐后臺的產品，則駐留后臺一天也算一次活躍。

4）流失用戶

在一段時期內活躍，在下一段時期不活躍的用戶，則視為已經流失的用戶。

不同的產品有不同的觀察周期。如社交類產品用戶每天都要打開，訂飛機票的產品一個月也不一定打開一次。

5）回流用戶

已經被認定為流失的用戶，過一段時間再次活躍的用戶。

6）忠誠用戶

連續(xù)N個觀察周期都活躍的用戶。

2. 常用指標

1）新增用戶

以前沒使用過產品，首次使用產品的用戶，則稱之為新增用戶。

◇ 新增用戶

新增用戶以設備為統(tǒng)計單位，用戶在某個獨立設備上首次安裝使用，即為一個新增用戶。也就是說，同一臺設備的多次安裝、更新視為同一個用戶。

◇ 新增賬號

用戶完成注冊，即視為一個新增賬號。

◇ 日新增用戶/賬號(DNU)

按天為統(tǒng)計單位，每日新增的用戶/賬號數(shù)量。

2）累計用戶

所有新增用戶或賬戶累計的用戶總量。

謹防被累計用戶數(shù)據(jù)所欺騙。累計用戶包含了“僵尸用戶”，這些用戶可能是某些渠道引入的垃圾用戶。相對來說，活躍用戶更能反映出產品的現(xiàn)狀和規(guī)模。

3）活躍用戶

活躍用戶是根據(jù)一段時間內登陸的用戶數(shù)量進行計算。在一段時間內多次活躍的用戶，計算為一個活躍用戶。

常見的統(tǒng)計指標有日活（DAU）、周活（WAU）、月活（MAU），分別對應1/7/30天內活躍用戶的數(shù)量。連續(xù)N日活躍為連續(xù)N天，都活躍的用戶數(shù)量。

4）留存用戶

針對特定的觀察用戶，在經過N日后，仍然使用應該的用戶。注意，留存用戶僅僅統(tǒng)計了第N日使用的用戶的數(shù)量，這些用戶有可能在第1到第N-1日并沒有登錄。

根據(jù)所觀察用戶的不同，將留存用戶分成新增用戶留存和活躍用戶存留。

◇ 新增用戶留存

以一段時期的新增用戶作為觀察用戶，在經過N日之后，這部分用戶仍然使用產品的用戶。

◇ 活躍用戶留存

以一段時期的活躍用戶作為觀察用戶，在經過N日之后，這部分用戶仍然使用產品的用戶。

◇ 留存率

在一定的觀察時間內，留存用戶占觀察用戶的比例。計算公式為：

留存率 = 留存用戶 / 觀察用戶

根據(jù)觀察周期不同，將留存率分成次日留存率、3日留存率、7日留存率、30日留存率。分別為次日/3日/7日/30日留存用戶和觀察用戶的比例。

5）回流天數(shù)分布

用戶訪問產品間隔的天數(shù)分布進行統(tǒng)計。

6）在線用戶

◇ 分時在線用戶

按一定的時間段分別統(tǒng)計在線用戶。如按小時統(tǒng)計每個小時的在線用戶。

◇ 最高在線人數(shù)(PCU)

是指產品達到的最高的同時在線的用戶數(shù)量。最高在線人數(shù)是衡量產品規(guī)模的一個指標。

二、用戶行為類指標

1. 用戶行為說明

1）啟動

正常情況下，打開應用即為啟動。對于某些常駐后臺的應用，則以從后臺切換至前臺為一次啟動。

2）退出

正常情況下，用戶關閉應用即為退出。

對于通常的APP來說，由于手機的系統(tǒng)的限制，退出至后臺也會被當作退出。如應用被切換至后臺30秒未使用、手機鎖屏30秒、打開了其他應用而導致被切換至后臺30秒，斷網(wǎng)或者其他故障導致APP無法使用等情況，都會被視為是退出了應用。

30秒是一些手機系統(tǒng)的限制，一般情況下超過30秒不使用，會斷開會話。但退出的時間間隔不一定是30秒，可以根據(jù)不同的應用進行設置。如某些期望保持在線的游戲產品，用戶一旦切入后臺就會被視為退出。

對于網(wǎng)頁類的產品來說，因為無法獲知用戶是否在使用，所以通常以一定的時間未操作視為用戶退出。如，用戶操作后30分鐘未使用。

30分鐘是個經驗值，用戶操作間隔不一定是30分鐘，這個時間間隔可以根據(jù)具體產品類型進行變更。

3）在線/訪問

用戶在線或用戶的一次訪問是指啟動應用/頁面，到退出應用/頁面的過程。

4）事件的觸發(fā)

事件可以主動觸發(fā)，也可以是被動觸發(fā)，或者是間接觸發(fā)。

常見的主動觸發(fā)的方式有點擊、滑動等；被動觸發(fā)的方式有展示（如進入頁面，廣告被展示出來）等；間接觸發(fā)是由一個事件引起的其他事件（如點擊播放按鈕后，彈出窗口并自動播放）。

5）頁面訪問結束

頁面被關閉、頁面被跳轉到其他頁面、應用被切換至后臺、被其他應用或者故障中斷等事件，視為頁面訪問結束。

2. 常見的指標

1）應用級指標

◇ 啟動次數(shù)

應用被啟動的次數(shù)，即為一次啟動。

根據(jù)統(tǒng)計時間的長短，常用的指標有日啟動次數(shù)、周啟動次數(shù)、月啟動次數(shù)。

◇ 使用時長

在產品可視界面下的停留時長。

對于APP來說，即為停留在前臺的時長。對于某些可以在后臺使用的產品（如音樂播放類產品），使用時長包括了其后臺運行的時間。

對于某些網(wǎng)頁產品來說，因為無法統(tǒng)計其是否停留在可視頁面下，一般將第一個頁面打開到最后一個頁面打開的時間差視為使用時長。

◇ 次均訪問時長

平均每次訪問的使用時長。公式為：

次均訪問時長 = 使用總時長 / 訪問次數(shù)

◇ 人均訪問時長

平均每個用戶訪問的時長。公式為：

人均訪問時長 = 使用總時長 / 訪問人數(shù)

2）頁面級指標

◇頁面訪問次數(shù)（PV）

在一定時間內，頁面被打開的次數(shù)。

◇ 頁面訪問深度

平均每次訪問瀏覽了都是個頁面。公式為：

頁面訪問深度 = 頁面瀏覽次數(shù)/訪問次數(shù)

◇ 頁面訪問次數(shù)占比

對所有頁面進行統(tǒng)計，統(tǒng)計每個頁面訪問次數(shù)的占比。 公式為：

頁面訪問次數(shù)占比 = 頁面訪問次數(shù)/頁面訪問總次數(shù)

◇ 獨立訪客數(shù)（UV）

在一定時間內，頁面被打開的用戶數(shù)量，一個用戶打開多次，則計算一次獨立訪客數(shù)。

◇ 頁面訪問時長

從訪問頁面到結束頁面訪問的時長。

◇ 頁面平均訪問時長

統(tǒng)計一個頁面平均每次訪問的時長。公式為：

頁面平均訪問時長 = 頁面訪問時長/頁面訪問次數(shù)

◇ 頁面訪問時長占比

對所有頁面進行統(tǒng)計，統(tǒng)計每個頁面訪問時間的占比。 公式為：

頁面訪問時長占比 = 頁面訪問時長/頁面訪問總時長

◇ 跳出率

統(tǒng)計某個著陸頁面，用戶在訪問著陸頁之后，就結束使用產品的比例。公式為：

跳出率 = 退出次數(shù)/訪問次數(shù)

針對跳出率的訪問次數(shù)的計算，只包含計算了從外站進入產品的著陸頁的次數(shù)。跳出率是針對著陸頁面的一個指標，一般用于衡量宣傳頁面或用戶登陸后的第一個頁面的數(shù)據(jù)。

◇ 退出率

統(tǒng)計進入某個頁面后，用戶就結束使用產品的比例。公式為：

退出率 = 退出次數(shù)/訪問次數(shù)

退出率的訪問次數(shù)包括了從外站進入的次數(shù)，也包括了從產品內部跳轉到這個頁面的次數(shù)。退出率經常用戶衡量用戶需要經過一系列頁面完成目標的場景，在這一系列頁面中，每個頁面退出的比例。

3）事件級指標

◇ 觸發(fā)用戶

觸發(fā)某一事件的用戶數(shù)量，即多少個用戶觸發(fā)了這個事件。

◇ 事件次數(shù)

事件被觸發(fā)的次數(shù)。

◇ 人均事件數(shù)

平均每個用戶執(zhí)行的事件次數(shù)。公式為：

人均事件數(shù) = 事件次數(shù)/觸發(fā)用戶數(shù)

◇ 用戶交互深度

也稱為訪問平均事件數(shù)，是指用戶在一次訪問里面觸發(fā)了多少次事件。公式為：

平均訪問事件數(shù) = 事件次數(shù)/訪問次數(shù)

◇ 事件時長

用戶執(zhí)行某一件事件持續(xù)的時長。

通常是需要長期執(zhí)行的事件。比如播放音樂，用戶從播放音樂到結束播放音樂的時長。

◇ 事件平均時長

平均每次執(zhí)行事件的時長。公式為：

事件平均時長 = 事件總時長/事件次數(shù)

◇ 人均事件時長

平均每個用戶執(zhí)行事件的時長。公式為：

人均事件時長 = 事件時長/觸發(fā)用戶數(shù)

◇ 用戶參與度

某個事件觸發(fā)的用戶占活躍用戶的比例。公式為：

用戶參與度 = 觸發(fā)用戶/活躍用戶

4）用戶屬性類指標

用戶屬性類的指標主要用于分析用戶是誰。

◇ 自然屬性

用戶的自然屬性是指用戶本身具備的屬性。常見的包括：

• 性別
• 年齡
• 學歷
• 職業(yè)
• 所在地
• 使用語言

◇ 興趣屬性

不同的用戶興趣和關注點不同，不同的產品關注點也不一樣。

如果是一個內容型產品，可能更關注用戶的內容興趣。如：政治、文化、娛樂、社會等。

如果是一個電商型產品，可能更關注用戶的購物興趣。如：衣服、電子產品、生活用品等。

有些興趣是用戶直接設置的，有些興趣是通過用戶的行為和其他屬性推斷出來的。

◇ 設備屬性

用戶通過設備使用產品，對設備進行統(tǒng)計分析。常用的有：

• 設備類型：PC、手機、平板、筆記本
• 設備品牌：蘋果、三星、華為
• 使用方式：瀏覽器、APP
• 設備系統(tǒng)：Windows、MacOS、Android、iOS
• 系統(tǒng)版本：Window 8、iOS 9、Android 4.0
• 屏幕大?。?.7inch、5.0inch
• 屏幕分辨率：640 × 960px、750 × 1334px

◇ 版本信息

用戶在使用哪個版本的軟件。

◇ 錯誤類指標

錯誤類指標用于衡量產品質量。錯誤是指用戶在使用過程中出現(xiàn)的異常。

◇ 錯誤次數(shù)

出現(xiàn)的異常情況的次數(shù)。

◇ 錯誤率

用戶啟動過程中遇到的錯誤的比例。公式為：

錯誤率 = 錯誤次數(shù) / 啟動次數(shù)

◇ 錯誤影響用戶

出錯的用戶人數(shù)。

◇ 出錯用戶占比

錯誤影響到的用戶占啟動用戶的比例。公式為：

出錯用戶占比 = 錯誤影響用戶 / 活躍用戶

三、最后

以上是比較通用的數(shù)據(jù)指標，針對不同的產品類型還會有不同的指標。如內容型產品，還會統(tǒng)計用戶的閱讀、分享、轉發(fā)等數(shù)據(jù)。如電商型產品，則還會統(tǒng)計用戶的銷售額、訂單數(shù)、客單價等。

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