数据分析中值得关注的用户指标
最近最常被问到的就是一些用户的统计指标,无论是决策层还是产品部门,所以这篇文章重点说下用户指标的一些内容。
假设你想用尽量简洁有效的数据了解一个网站或产品的用户情况,你会问哪几个用户数据?其实一个聪明的提问者永远不会问网站的累计用户数有多少,甚至不会问网站的UV是多少,因为这些指标都不能从真正意义上去反映网站的价值和发展状况。
举个简单的例子——网秦,累计用户数应该不下千万,但这个数字真的能够体现网秦所具备的价值吗?按照网秦的这种运营推广模式,真正的活跃用户有多少,所占比例如何?3·15之后,流失用户又有多少,这个流失率是不是足以让网秦先前辛辛苦苦培养起来的用户基础毁于一旦?所以网秦的发展前景又如何?其实我们可以使用一些更有说服力的用户指标来反映这些情况。
用户的细分方式
我不建议把用户细分成许许多多的类型,目前为止见过的用户细分的类别也不在少数,罗列出来应该有一大串:当前用户、新老用户、活跃用户、流失用户、留存用户、回访用户、误闯用户、休眠用户、常驻用户、忠诚用户……其实很多的定义或含义是相近的,在分析层面也扮演着类似的指标角色。所以不建议将用户这样混乱无章地分成N个类别,用户的细分关键在于以合理的体系将用户细分成几个类别,并且每个类别都能发挥其在用户分析上的功效,不存在累赘和混淆。
所以这里想介绍下我认为比较合理的用户细分方式。我将用户分成以下几类:当前使用用户、新用户、活跃用户、流失用户、回访用户,下面来简单的解释下。
当前使用用户:即我们平常所说的UV,也就是网站的登录或者使用用户数。用于体现网站的当前运营状况。
新用户:首次访问或者刚刚注册的用户;那么那些不是首次来访的用户就是老用户,于是同时也获得了老用户的统计。用于分析网站的推广效果或者成长空间。
活跃用户数:活跃用户的定义千差万别,一般定义有关键动作或者行为达到某个要求时的用户为活跃用户;每个网站应该根据自身的产品特定定义活跃用户。活跃用户用于分析网站真正掌握了多少有价值用户。
流失用户:网站的活跃用户与流失用户中已经做了定义和介绍,用于分析网站保留用户的能力。我们将那些未流失的用户叫做留存用户,可以通过总使用用户数减去流失用户数计算得到。
回访用户:是指那些之前已经流失,但之后又重新访问你的网站的用户。用于分析网站对挽回流失用户的能力(常常会受到那些很久没有登录的网站给你发的邮件吧,让你回去看看,这些措施就是他们在挽留那些流失用户)。除非近期内执行了一些挽留流失用户的手段,正常情况下回访用户的比例应该是比较低的,否则就是你对流失用户的定义不够准确,应该适当延长定义流失的时间间隔。
所以其实在我们获得某些用户统计指标之后,通过计算同时也获得了诸如老用户、留存用户这些指标。
值得关注的用户指标
文章的开头已经提到过,如果你想了解一个网站或者一个产品的用户情况,请尽量抓住那些最为关键的用户指标。如果是我来问,我只会问3个指标:活跃用户数、新用户比例和用户流失率。
显而易见,活跃用户数直接反映了网站或者产品真正掌握着多少用户,这些用户并不是因为某些广告或者链接误点进来的,而是真正对这个网站或者产品感兴趣,有意向去使用或者持续关注的。活跃用户数越高,网站或者产品当前拥有的价值越高。但这里有一点需要格外注意,那就是活跃用户的定义,活跃用户跟新用户不一样,活跃用户可能催生各种形形色色的定义,之前的文章——用Engagement衡量用户活跃度对于如何定义用户活跃做过介绍,活跃用户的定义也类似,可以有各种方法。宽松的定义可以让活跃用户“变多”,比如只要访问页面数超过2页或者停留时间超过30秒;而严谨的定义可能会导致活跃用户“减少”,比如微博网站定义平均每天发送微博数量超过2条的才是活跃用户。所以,不同的定义影响着活跃用户的数量,当你问到活跃用户时,一定要了解对方是如何定义活跃用户的。我更偏向于严谨的定义,虽然这会让活跃用户“减少”,但严谨的定义让数据显得更加真实,可以说根据这个定义统计到的用户是那些真正在为网站创造价值的用户。
新用户比例反映着网站或产品的推广能力,渠道的铺设和带来的效果。新用户比例不仅是评估市场部门绩效的一个关键指标,同时也是反映网站和产品发展状况的重要指标。
但只看新用户比例是不够的,需要结合着用户流失率一起看。我见过流失率98%的网站,也见过流失率20%左右的产品,流失率会根据产品对用户黏性的不同而显得参差不齐。用户流失率反映了网站或者产品保留用户的能力,即新用户比例反映的是用户“进来”的情况,用户流失率反映的是用户“离开”的情况,结合这两个指标会有下面3类情况,代表了3种不同的产品发展阶段:
新用户比例大于用户流失率:产品处于发展成长阶段;
新用户比例与用户流失率持平:产品处于成熟稳定阶段;
新用户比例低于用户流失率:产品处于下滑衰退阶段。
下面附上一张反映活跃用户数、新用户比例和用户流失率的图表,你能从这张图中看出些什么,假如你是这个网站的CEO,你接下来需要从哪个角度重点着手来改善网站的运营状况?
这篇文章可能没有涉及任何的数据和分析,这里只想理清楚用户的细分和指标,当这套用户的细分和指标体系规范化了以后,能够让用户分析变得游刃有余。
数据分析咨询请扫描二维码
数据收集与整理 - 从各种来源收集数据,清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-26技术技能 - 编程能力: 数据分析师需要掌握至少一门编程语言,如Python、R或SQL。这些语言对于数据处理、建模和分析至关重要。例 ...
2024-11-26数据分析领域涵盖多样性岗位,根据工作职责和技能需求划分。这些角色在企业中扮演关键角色,帮助组织制定战略、优化流程并实现商 ...
2024-11-26数据分析是一种通过收集、处理、解释和展示数据,以获得见解和决策支持的过程。这个领域涉及使用统计学、计算机科学和商业智能等 ...
2024-11-26数据分析领域正日益成为当今商业世界中不可或缺的一环。随着数据量的爆炸式增长,企业越来越需要能够从这些海量信息中提炼出宝贵 ...
2024-11-26数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。在追求这一职业道路上,合适的教育和培训至关重 ...
2024-11-26数据分析师作为当今信息时代中关键的职业之一,扮演着解释、预测和推动决策的重要角色。他们需要多方位技能来处理各种复杂的数据 ...
2024-11-26数据分析师在今天的商业环境中扮演着至关重要的角色。他们需要应对各种复杂的数据分析任务和业务需求,这要求他们具备广泛的技能 ...
2024-11-26在当今快速变化的技术和市场环境中,数字化转型是企业利用数字技术全面重新设计和改造业务的重要过程。这一转型旨在通过整合云计 ...
2024-11-26数字化转型: 是企业在现代技术和市场环境不断变化的背景下,利用数字技术对其业务进行全面的重新设计和改造的过程。其核心目标是 ...
2024-11-26理论基础与高级学习 数学专业理论基础: 学生首先需要掌握数学的基础理论,包括数学分析、高等代数、几何学、常微分方程、实变函 ...
2024-11-26数字化转型:现代企业蜕变的引擎 数字化转型已然成为当今企业持续发展的关键支柱。这一过程并非简单的技术升级,更是涉及企业文 ...
2024-11-26# 数据科学与大数据技术专业学什么?就业前景与行业需求 **数字化转型:引领企业进步的关键** 数字化转型是现代企业发展的必经 ...
2024-11-26理论部分 - 基础数学理论: - 学生首先需要掌握数学的基础理论,包括数学分析、高等代数、几何学、常微分方程等。 - 这些课程 ...
2024-11-26在选择数据科学和大数据技术专业时,了解不同领域的职责和技能需求至关重要。数据治理工程师是这一领域中不可或缺的角色之一,承 ...
2024-11-26基础课程 统计学基础 - 统计学是数据分析的基石,包括概率、假设检验、回归分析等基本知识,有助于理解数据背后的意义。 - ...
2024-11-26数据分析是一门综合性学科,涉及多个领域的知识和技能。要全面掌握数据分析,需要学习以下内容: 基础课程 统计学基础:统计学 ...
2024-11-26数据治理工程师在当今信息时代扮演着至关重要的角色,负责确保组织内数据的质量、安全性和可用性。他们需要具备一系列技能和才能 ...
2024-11-26在当今数字化时代,数据被誉为新的石油,是企业最有价值的资产之一。因此,建立有效的数据战略规划对于企业的成功至关重要。数据 ...
2024-11-26<section id=
2024-11-26