数据分析基础体系

互联网产品数据分析基础体系

互联网产品的数据指标体系主要分为五个维度，包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标，这类指标一般为产品考核的重点指标；参与度分析主要分析用户的活跃度；渠道分析主要分析渠道推广效果；功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率；用户属性分析主要分析用户特征。

一、用户规模和质量

用户规模和质量的分析包括活跃用户、新增用户、用户构成、用户留存率、每个用户总活跃天数五个常见指标。用户规模和质量是数据分析最重要的维度，其指标也是相对其他维度最多。

１、活跃用户指标

活跃用户指在某统计周期内使用过产品的用户。手机端产品活跃用户数一般按照设备维度统计，即统计一段周期内使用过的设备（如手机、平板电脑）数量。

活跃用户是衡量产品用户规模的指标。通常，一个产品是否成功，如果只看一个指标，那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）。

２、新增用户指标

新增用户是指注册后，首次登录产品的用户。按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标；另一方面，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。如果某产品新用户占比过高，那说明该产品的活跃是靠推广得来，这种情况非常值得关注，尤其是关注用户的留存率情况。

３、用户构成指标

用户构成是对周活跃用户或者月活跃用户的构成进行分析，有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。以周活跃用户为例，周活跃用户包括以下几类用户，包括本周回流用户、连续活跃n周用户、忠诚用户、连续活跃用户。本周回流用户是指上周“未使用”过产品，本周使用产品的用户；连续活跃n周用户是指连续n周，每周至少使用过一次产品的活跃用户；忠诚用户是指连续活跃5周及以上的用户；连续活跃用户是指连续活跃2周及以上的用户；近期流失用户是指连续n周（大约等于1周，但小于等于4周）没有使用过产品的用户。

４、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使用该产品的用户比例。用户留存率可重点关注次日、7日、14日以及30日留存率。次日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户在第二天（如明天）再次使用产品的比例；7 日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户数在第7 天再次使用该产品的比例；14日和30日留存率以此类推。用户留存率是验证产品用户对吸引力很重要的指标。通常，我们可以利用用户留存率对比同一类别产品中不同产品对用户的吸引力。如果对于某一个产品，在相对成熟的版本情况下，如果用户留存率有明显变化，则说明用户质量有明显变化，很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。

５、每个用户总活跃天数指标

每个用户的总活跃天数指标（TAD，Total Active Days per User）是在统计周期内，平均每个用户在产品的活跃天数。如果统计周期比较长，如统计周期一年以上，那么，每个

用户的总活跃天数基本可以反映用户在流失之前在产品上耗费的天数，这是反映用户质量尤其是用户活跃度很重要的指标。

二、参与度分析

参与度分析的常见分析包括使用次数分析、使用时长分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。参与度分析主要是分析用户的活跃度。

１、使用次数指标

使用次数是指在某一统计周期内用户使用产品的次数。在进行数据分析时，一方面要关注使用次数的总量走势，另一方面，则需要关注人均使用次数，即同一统计周期的使用次数与活跃用户数的比值；如人均日使用次数，则为日使用次数与日活跃用户数的比值，反映的是每天每用户平均使用次数。通常，人均使用次数和人均使用时长可以结合一起分析。

２、使用时长

使用总时长是指在某一统计周期内所有从产品开始使用到结束使用的总计时长。使用时长还可以从人均使用时长、单次使用时长等角度进行分析。人均使用时长是同一统计周期内的使用总时长和活跃用户数的比值；单次使用时长是同一统计周期内使用总时长和使用次数的比值。使用时长相关的指标也是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标，道理很简单，用户每天的时间是有限的且宝贵的，如果用户愿意在你的产品投入更多的时间，证明你的产品对用户很重要。使用次数和使用时长可以结合一起分析，如果用户使用次数高，使用时长高，该产品则为用户质量非常高，用户粘性好的应用，比如现在很流行的社交应用。

３、访问页面

访问页面数指用户一次使用访问的页面数。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）产品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。

４、使用时间间隔

使用时间间隔是指同一用户相邻两次使用的时间间隔。我们通常要分析使用时间间隔分布，一般统计一个月内使用的用户使用时间间隔的活跃用户数分布，如使用时间间隔在1天内、1天、2天……7天、8-14天、15-30天的活跃用户数分布。同时，我们可以通过不同统计周期（但统计跨度相同，如都为30天）的使用时间间隔分布的差异，以便于发现用户体验的问题。

三、渠道分析

渠道分析主要是分析各渠道在相关的渠道内的质量的变化和趋势，用以科学评估渠道质量，优化渠道推广策略。渠道分析需要渠道推广负责人重点关注，尤其是目前移动应用市场渠道作弊较为盛行的情况下，渠道推广的分析尤其是要重点关注渠道作弊的分析。

渠道分析包括新增用户、活跃用户、使用次数、单次使用时长和留存率等指标。这些指标均在上文阐述过，在此就不在赘述。以上提到的只是渠道质量评估的初步维度，如果还需要进一步研究渠道，尤其是研究到渠道防作弊层面，指标还需要更多，包括：判断用户使用行为是否正常的指标，如关键操作活跃量占总活跃的占比，用户激活APP的时间是否正常；判断用户设备是否真实，如机型、操作系统等集中度的分析。