資料思維 第二篇：資料指標體系

資料分析離不開對關鍵計量的跟蹤，指標是衡量事物好壞的一個指數。資料指標有很多，然而，並不是所有的指標都是好的，虛榮指標（Vanity Metrics）看上去很美，讓你感覺良好，但這類指標說到底是膚淺的，甚至帶有欺詐性，例如，你會關注網站的訪問量，但卻忽略了跳離率、使用者的瀏覽時間等，這很容易讓你掉進虛榮指標的陷阱。有效指標是指那些真正能夠帶來效益的指標，例如，轉化率、留存率、日活躍人數佔比等，通過這些指標，你可以更好地洞察產品和使用者行為的實際走向。

什麼是好的指標？

好的資料指標必定是比較性的，它通常是一個比率，而比率之所以是最佳的資料指標，是因為比率天生具有比較性。舉個開車的例子，裡程透露的是距離資訊，而速度（距離/時間）才能告訴你是在加速，還是減速。

指標比較的對象，通常是不同時間的“自我”對比，同一時期的不同對象之間的對比，前者用於比較事物增長的趨勢，後者用於比較不同事物的增長大小。

雖然比率是最佳的指標，但是，拋開基數，比率的意義就會大打折扣，引用《效益資料分析》中的例子，“你的產品剛上線時，從嚴格意義上講，你爸爸註冊一個帳號，也可以使你的使用者量翻倍”。因此，要洞察指標說明的故事，必須要結合相關指標一起分析。幸運的是，一個指標和其他指標，通常是有關聯的，例如，轉化率是一個好的指標，它通常是和時間、新註冊人數相關。

通常情況下，使用者行為分析會包含兩類重要的比率（或之一）：跟時間相關的指標，叫“xxx速度”，例如，新使用者增速（單位時間內新使用者的數量），跟數量有關的比例，叫“xxx率/比”，比如，活躍使用者比（活躍使用者佔總使用者數的比例）。

還原情境

資料分析應考慮應用和情境的不同，在分析資料時，應結合實際業務，還原到具體的情境，設計關鍵計量。

在分析使用者的行為時，使用者對服務或產品的黏性（Stickiness）是一個有效指標，黏性是指客戶購買產品或服務之後，願意再次購買或者推薦給別人的程度。把黏性還原到具體的情境中，可以從留存率、跳離率、轉化率等指標來衡量，這三個指標表達的含義相近，但使用的情境不同：

• 跳離率（Bounce Rate）：對於內容產品，當訪客點擊你的網頁時，有多少人會馬上關閉？百分比是多少？
• 留存率（Retention Rate）：對於新使用者，用於測試新使用者在某段時間內開始使用產品，經過一段時間後，繼續使用產品的使用者的比例。
• 轉化率（Conversion Rate）：當產品推廣時，轉化率是註冊人數和訪客人數比例，表示有多少訪客真正變成網站的註冊使用者。

活躍度也是一個有效度量， 對於社交網站來說，日活躍使用者人數佔比是一個關鍵的指標。

注意：雖然比率是最佳的資料指標，但也需要輔助其他的定性和定量指標，指標從來不是單獨存在的，而應該從多個指標來綜合評估，這就需要瞭解指標之間的耦合性，設計指標系統，從各個角度來揭示資料中隱藏的事實。

案例描述

案例：在一次雲產品宣講會（活動）中，舉辦方對產品的重大更新做了全方位的示範和講解，希望通過線下的互動和線上的直播，來吸引更多的使用者使用產品。

如何評價活動的效益？

你作為一名資料分析人員，如何評價這次活動的效益？對於該案例，可以使用同期群分析，按照與會人員是否註冊，把與會人員細分為未註冊（潛在使用者）人員和登入（老使用者）人員，在活動結束之後，有些人員註冊成為新使用者。

新使用者的來源可能有多種，最常見的來源是免費試用，可以根據來源追蹤使用者使用產品的行為。

老使用者是產品的粉絲，是付費使用者，能夠為公司帶來收益，已付費的使用者可能會流失，也有可能更依賴產品，以至於更加頻繁地使用產品。

在分析使用者行為時，應該意識到，有些使用者雖然不能給你帶來直接的收益，但是他可以帶來很多使用者，這些使用者使用產品，從而間接為公司帶來收益。

設計指標

思維：以人的行為為出發點設計指標，從定量資料和定性資料的角度來設計指標。

為了分析活動獲得的效益，可以制定以下關鍵計量：

1，參與度

參與度衡量有多少人蔘加此次活動，用於評價活動的影響力：

• 總人數、老使用者人數、潛在使用者人數
• 參與活動之後，有多少使用者註冊了（免費版或試用版）

2，用於觀察新使用者行為的指標

與會的未註冊人員，是產品的潛在使用者，不管採用免費試用，還是購買+贈送等推廣方法，只要使用者註冊，就可以認為完成一次轉化，轉化率可以作為評價活動效益的一個有效指標。

• 轉化率（Conversion Rate）：參與活動之後註冊為新使用者的比例，轉化率越高，說明產品對使用者的吸引力越高，活動獲得的效益越好。

對新使用者的來源和轉化路徑進行分析，有助於確定哪些來源帶來了更多有效轉化：

• 新使用者的來源：免費試用，購買+贈送等
• 新使用者的轉化路徑（或稱轉化漏鬥）：通過免費試用（Free Trial）註冊的新使用者的轉化路徑（New Trial、Activated Trial、Activated Trial in 7 days）

新使用者對產品的黏性，可以通過新使用者的留存率來評估：

• 新使用者的留存率：在連續的計費周期內，同期新使用者中仍然活躍的使用者所佔的比例 

3，用於觀察老使用者行為的指標

老使用者是指在參加活動之前，已經註冊的使用者，這批使用者是產品的忠實粉絲。通過分析老使用者的行為，也能作為評估活動效益的一種方式。如何測量舉辦此次活動對老使用者產生的效益？可以把忠誠度作為指標來衡量老使用者，忠誠度是指使用者頻繁使用產品，對產品提供的服務產生依賴。

老使用者已經是產品的付費使用者，其產生的用量維持一個水平上，如果此次活動能夠促使老使用者更頻繁的使用產品，那麼老使用者的用量會增加，用量增長可以作為評估老使用者行為的指標：

• 老使用者的用量增長：參與活動之後，老使用者的用量跟前一個付費周期的用量相比，是增是減？
• 用量增長的使用者佔比：參與活動之後，用量增長的使用者佔比

考慮一些特殊情況，有多少老使用者被召回，有多少老使用者流失：

• 殭屍賬戶啟用（New billed Customers）：有多少老使用者離開之後，重新為產品或服務付費；
• 付費使用者流失（Churned Customers）：使用者在一個付費周期內，不再付費購買產品或服務。

4，用於觀察用量的指標

產品的用量也是一個評價活動獲得的效益的有效指標，為了評估用量的增長是否跟活動有關，可以通過比對總用量和跟活動相關的用量來實現，這就需要增加一個維度，該維度是服務類型，使用者使用產品這一行為，實際上是消費產品提供的服務。

由於活動都有特定的主題演講，當服務跟演講主題有關時，可以認為該服務用量的增長跟活動相關。如果跟主題相關的用量增長較大，總的用量增長較平緩，那麼說明此次活動促進了用量的增長；如果跟主題相關的用量增長平緩，總的用量增長也平緩，那麼說明此次活動對用量的增長沒有作用。

對比要有可比性，在比對資料的處理上，應剔除新使用者對資料的影響，以活動的舉辦時間為分割點，只比對老使用者在前N（1-3）個付費周期內和後N（1-3）個付費周期內的用量。為了更精確地計算用量，應該避免個別因素的影響，可以使用2-3個付費周期內用量的均值。

老使用者的用量增長分析：

• 用量增長的老使用者佔比
• 在參加活動之後，老使用者消費的用量增加多少，增長的比例是多少
• 每位使用者的平均用量

跟活動主題相關的用量增長分析：

• 用量增長的老使用者佔比（跟活動相關）
• 在參加活動之後，老使用者消費的用量增加多少，增長的比例是多少（跟活動相關）
• 每位使用者的平均用量（跟活動相關）

隨機應變， 調整指標

要注意，資料分析應結合業務，根據面臨的主要問題，設定關鍵的資料指標，以回答決策中遇到的難題，例如，當產品沒有知名度時，網站的訪問量可以作為一個關鍵計量；當有了大量的使用者基數時，可以把註冊人數（或試用人數）作為關鍵計量；當註冊人數增加到一定程度時，可以把轉化率（即，免費使用者轉化為付費使用者）作為關鍵計量。

 

 

上述指標，是一次資料分析的複盤，僅供參考，附上網站分析中常用的資料指標，你能識別哪些是虛榮指標嗎？

1，網站流量指標

• 頁面瀏覽量(Page View，PV），訪客每開啟一個頁面就被記錄一次。
• 獨立訪客數量（Unique Visitors，UV）：一天之內網站的唯一訪客數量。
• 重複訪客數量（Repeat Visitors，RV）：一天之內，重複訪問網站的訪客
• 訪客訪問的頁面瀏覽量（Page Views per User）：平均每個訪客訪問的頁面數量，指標高的話，說明使用者黏性高，也就是說，訪客顯示出對網站感興趣、願意長時間停留

2，使用者行為指標

• 跳出率：表示使用者只瀏覽一個頁面便離開了網站，跳出率顯示了訪客對網站的興趣程度：跳出率越低說明訪客對網站越感興趣
• 平均訪問時間長度：是指每次訪問的停留時間長度，該指標越大，則說明訪客停留在網頁上的時間越長，對網站越感興趣；
• 平均訪問頁數：是指每次訪問瀏覽的頁面數量，該指標越大，則說明訪客對網站越感興趣；

3，轉化指標

• 轉化次數：是指訪客到達轉化目標頁面的次數，轉化表示訪客做了網站管理者希望訪客做的事，與網站運營者期望達到的推廣目的有關；
• 轉化率：是指訪問轉化的效率，轉化率=轉化次數/訪問次數，轉化率越高，說明網站的推廣效果越好。
• 轉化路徑：路徑是指訪客在抵達您設定的目標頁面前所經過的一系列中間頁面，轉化即指潛在客戶完成一次您期望的行動，與您的推廣目的和對推廣效果的定義密切相關。通過對轉化路徑的跟蹤，您可以瞭解訪客對轉化各個步驟的訪問情況。

4，留存指標

• 留存人數：註冊使用者在第一次訪問網站之後，在下一個周期內繼續使用網站的人數
• 留存率（Retention Rate）：在下一個周期內繼續使用網站的人數，占當期註冊使用者的比例，留存率越高，說明使用者對網站的黏性越高。

5，來源分析

• 來源：訪客以哪些方式訪問網站，直接存取，或搜尋引擎
• 搜尋字詞分析：在各類搜尋引擎上通過哪些搜尋字詞找到並訪問了網站

6，訪客屬性分析

• 訪客的年齡
• 訪客的地區
• 老訪客/新訪客：

7，其他維度。。。

 

參考文檔：

效益資料分析