4-业务数据分析思维

Posted 2020-12-11 wgwg

今日默写

‘‘‘1 常用的图表有哪些，都适用哪些场景
2 数据分析的流程
3 数据清洗的流程
‘‘‘

今日内容

• 常见业务指标

  • 什么是指标
  • 以电商数据为例分析常用的指标
  • 如何选择业务指标
  • 电商指标体系详细介绍

业务指标

一个衡量业务好坏的标准

了解业务：

1 公司是做什么，卖什么产品，服务对象，有哪些业务

2 业务的好坏，了解相关核心指标

3 业务流程 确定哪个环节出现问题

用户维度：日活(DAU) 日活率 新增用户数 留存率 客单价 ARPU ARPPU 单位访客成本

行为维度：pv uv 跳出率 平均访问时长

产品维度：GMV ROI

常用的分析方法

逻辑树分析

多维度拆解分析

对比分析

归因分析(假设检验法)

RFM分析模型

漏斗分析模型（AARRR分析模型）

杜邦分析法（了解）

 

常见业务指标

1 什么是指标？

‘‘‘
我们说过分析的最终目的就是为了通过客观的数据去发现公司业务存在的问题，那怎么
通过什么数据呢？业务那么多，我到底该用哪些数据啊？这个时候我们就需要找到一个
衡量业务好坏的标准了，那这个标准就是我们要说的指标。

例如：离职率就是一个反映企业员工稳定性的核心指标；销售额是反映一个销售公司经
营情况的核心指标；日活跃用户数是反映一款APP是否受欢迎的核心指标等等。

每个行业的常用指标是不同的，这里主要介绍一下受众面最广，也是最成熟的互联网行业。
‘‘‘

 

2 以互联网电商数据为例分析常用的指标

 用户数据

• 日新增用户数

某产品每日新增的用户数量，不同的产品定义新增用户的方式也不一样。

 例如：微信公众号，每日新关注的用户数量，就是日新增用户；一款APP，下载了应用可以算作新增用户，

也可以注册之后才算新增用户；也可以产生了某些指定行为才算新增用户，例如购买行为等；

• 活跃用户数

活跃用户，是指那些会时不时地光顾下网站，并为网站带来一些价值的用户，活跃用户用于衡量网站的运营现状。

 活跃用户数按照时间的不同，还分为:

　　　　日活跃用户数（DAU：Daily Active User)），周活跃用户数（WAU：Week Active User）和月活跃用户数（MAU：Month Active User）。 

• 活跃率

活跃用户数/总用户数

• 留存率

（第1天访问你的应用，在第N天还访问你的应用的用户数）/第1天访问你的应用的用户数 会员在某段时间内开始访问你的应用，

经过一段时间后，仍然会继续访问你的应用就被认作是留存，留存率反应的是电商留住会员的能力。

留存率按照时间的不同还分为次日留存率，3日留存率，7日留存率，30日留存率

什么样的留存率算好呢？

　　也就是对于次日留存率，7日留存率，月留存率而言，有个40-20-10的法则，如果达到这个标准，

　　也就说明公司的留存率达到了行业基本标准，但是每个公司根据自己的实际情况会有所不同。

• 单位获客成本

在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值；单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。

• 客单价

订单总额与订单数量的比值。应用场景主要是零售，包括电商平台

• ARPU （Average Revenue Per User）

总收入/总用户数。应用场景主要是游戏类，APP引用类，ARPU注重的是一个时间段内运营商从每个用户所得到的利润

• ARPPU （Average Revenue Per Paying User）

总收入/付费用户数。即平均每付费用户收入;它反映的是每个付费用户的平均付费额度。