探索数据分析中的关键——分析指标
在前几篇文章中，我们曾浅谈了数据分析的基础知识和流程。今天，我们将深入探讨一个对于数据分析师而言至关重要的主题——分析指标。对于初涉此领域的朋友来说，指标可能是一个容易让人感到迷茫的领域。熟悉和掌握基础的分析指标对于提高分析效率有着不可忽视的作用。
一、何为数据指标
数据指标是将事件量化，形成数字，用以衡量目标并反映当前业务价值的统计数据。
二、有效的数据指标的特点
有效的数据指标应当具备比较性，以比率形式呈现，并能引导行为改变。
线上、线下零售的深度剖析
一、用户分析模型（AARRR模型）
用户获取（Acquisition）：通过各种渠道推广，吸引用户接触产品。
用户活跃（Activation）：将接触到的用户转化为活跃用户。
用户留存与营收获利（Retention & Revenue）：留存率是衡量产品可持续发展的关键指标，而获利则是运营的最终目标。
自传播（Refer）：社交网络的病毒式传播已成为一种低成本的获客方式。
用户指标分类及应用
在用户指标中，我们可以将其分为以下几类：拉新、活跃、留存、转化及传播。
拉新指标：涵盖点击量、点击率CTR、浏览量PV等具体数据。
活跃度衡量：包括用户访问时长、平均访问次数以及日、周、月活跃用户数。
留存情况评估：如次日留存率、7日留存率等。
转化相关数据：涉及GMV、生命周期总价值LTV等交易和购买数据。
传播因子：如K因子，反映社交传播效果。
业务指标概览
在业务指标方面，我们需关注用户数据、产品数据以及推广付费效果。
用户数据：如新增、活跃及留存用户数量。
产品数据：涵盖交易总额、交易数量、客单价等人均数据，以及付费率、复购率等与产品直接相关的数据。
推广付费指标：如CPM、cPC、CPA等，用于衡量投放效果和付费情况。
还有渠道指标，包括投放消耗、曝光量、点击量等，以及各个渠道的留存率和日均自然量占比等。
应用场景：从总经办到各项目部、客服部、研发部等各个部门均可应用这些分析指标，以实现业务目标和优化流程。
