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用户运营数据分析的常用指标有哪些

随着互联网的不断发展,越来越多的企业都开始通过大数据的方法来进行数据分析和运营指导,而今天我们就一起来了解一下,用户运营数据分析的常用指标都有哪些。

1、活跃用户指标:活跃用户指在某统计周期内启动过应用(APP)的设备数。活跃用户是衡量应用用户规模的指标。通常,一个产品是否成功,如果只看一个指 标,么这个指标一定是活跃用户数。活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数(DAU)、周活跃数(WAU)、月活跃数(MAU),产品类别不同统计周 期也不一样。

2、新增用户指标:新增用户量指标在前面说过是衡量推广渠道效果的主要指标;另外新增用户占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康度。比例过高时要特别关注留存率。

3、用户留存率指标:用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍启动该应用的用户比例。用户留存率可重点关注次日、7日、14日以及30日留存率。留存率一方面反映用户质量,一方面也反映产品吸引力。留存率出现异常时可在这两方面查找原因。

4、用户构成指标:用户构成是对统计周期内活跃用户的构成进行分析,以周活跃用户为例,周活跃用户包括本周回流用户、连续活跃n周用户、忠诚用户等,有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。

5、单用户活跃天数指标:是在统计周期内,平均每个用户在应用的活跃天数。如果统计周期比较长,如统计周期一年以上,郡么,每个用户的总活跃天数基本可以反映用户在流失之前在APP上耗费的天数,这是反映用户质量尤其是用户活跃度很重要的指标。

6、启动次数:指在某统计周期内用户启动应用的次数。在进行数据分析时,一方面要关注启动次数的总量走势,另一方面,则需要关注人均启动次数,即同一统计 周期的启动次数与活跃用户数的比值,如人均日启动次数,则为日启动次数与日活跃用户数的比值,反映的是每天每用户平均启动次数。

7、近期使用:用户近一次使用距离现在的时间,通过维度和分布的分析,也可在一定程度上反应活跃度。

8、使用时长:指在某一统计统计周期内所有从APP启动到结束使用的总计时长。使用时长还可以从人均使用时长(使用总时长和活跃用户数的比值)、单次使用时长(使用总时长和启动次数)等角度进行分析,是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标。

9、使用时间间隔:使用时间间隔是指同用户相邻两次启动的时间间隔。我们通常要分析使用时间间隔分布,一般统计一个月内应用的用户使用时间间隔的活跃用户数分布。也可以通过不同统计周期(时间点不同,但跨度相同)的使用时间间隔分布的差异,以发现用户体验的问题。

10、访问页面:访问页面数指用户一次启动访问的页面数。我们通常要分析访问页面数分布,即统计一定周期内(如1天、7天或30天)应用的访问页面数的活 跃用户数分布,如访问1-2页的活跃用户数、3-5页的活跃用户数、6-9页的活跃用户数、10-29页的活跃用户数、30-50页的活跃用户数,以及 50页以上的活跃用户数。同时,我们可以通过不同统计周期(但统计跨度相同,如都为7天)的访问页面分布的差异,以便于发现用户体验的问题。

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