运营月报模板.pptx

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此现象进行调研分析，提升注册用户的登陆量 。 图表：
上月与本月数据对比
900 800
750 800
700
600
500
400
300
200
100
0 总用户量
500 400
注册用户
300 200
游客数量
50 100 登陆用户
2月 3月
Top10 排名举例： 地域 总用 具体 排名 户量 数据 第一 北京 500 第二 上海 400 第三 广州 300 第四 深圳 200 第五 成都 100
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举例：
留存具体数据：
时间
次日留存 七日留存 月留存 当日登陆人数
XXXX 年 1 月 1 日 0.8
0.6
0.2
100
XXXX 年 1 月 2 日 0.9
0.5
0.5
120
XXXX 年 1 月 3 日 0.7
150
留存图表：
1
0.9
0.8
0.8
0.7
0.6
0.6
0.5
0.9 0.7
0.5 0.5
图表：
4000 3500
3500 3000
3000
2500
2000
2000
2000
2月
1500
1500
1500
3月
1000
500
0 车联生产
车厂装车
经销商入库
二、 运营数据
以基本数据举例：
1.1.1、用户登陆注册统计。（人数过多可使用百分比，数据升降幅度过大需进行分析） 本月总用户量为 800 人，比上月（750 人）增长 5 人。 本月注册用户量为 500 人，比上月（400 人）增长 100 人。 本月游客数量为 300 人，比上月（200 人）增长 100 人。 本月登陆用户数量为 100 人，比上月（50 人）增长 50 人。 整体数据处于上升趋势。目前 500 人的注册用户中，登陆用户至于 100 人，运营计划下月将对
第一
深圳
5
上海
8
北京
4. 核心用户统计。 忠实用户：连续三周，每周都有登陆。 忠实用户需展示用户首次有效登陆的时间，用户的联系方式，以及性别职业等信息。举例： 首次有效登陆时间 联系方式 性别 职业 年龄 使用频次最高的应用
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活跃用户：每周登陆 3 天以上，或每周使用总时长超过 3 小时。 活跃用户需展示信息与忠实用户相同。举例： 首次有效登陆时间 联系方式 性别 职业 年龄 使用频次最高的应用
注册用 具体 户量 数据 上海 500 成都 400 北京 300 武汉 200 南京 100
游客 数量 广州 郑州 北京 成都 深圳
具体 数据 500 400 300 200 100
登陆 数量 北京 广州 深圳 成都 西安
具体 数据 500 400 300 200 100
申请过服务的 用户数量 深圳 郑州 北京 成都 上海
2、 功能/应用数据分析
1. 、 第三方应用数据分析
2. 、 3. 、
总服务量和内容统计分 析 救援服务数量和内容 分析
。
。
。
。
三、 重点售后反。馈、用户反馈
1、 用户反馈率分析
2、 根据反馈分析产品问题，推动产品找到问题原因和解决方案
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详情： 一、 新项目数据（产品上线三至六个月后可以取消）
忠实用户top10 排名：
地域排名 今日忠实用户 具体数据 本周忠实用户 具体数据 本月忠实用户 具体数据
第一
深圳
5
上海
8
北京
12
第二
广州
4
成都
7
上海
10
第三
郑州
3
北京
6
广州
9
第四
南京
2
武汉
5
深圳
8
活跃用户top10 排名：
地域排名 活跃用户 具体数据 本周活跃用户 具体数据 本月活跃用户 具体数据
第四
成都Baidu Nhomakorabea
0.4
武汉
0.4
深圳 0.2
第五
西安
0.3
南京
0.3
成都 0.1
3. 用户流失统计。 七日流失用户：当日登陆后，连续七天不再登陆的用户数量。比如：用户在 1 号登陆后，2
号至 8 号都没有登陆的人数。七日流失率：1 号登陆后连续七天没有登陆的用户数量/1 号登陆 的用户数量。
月流失用户：当日登陆后，连续一个自然月不再登陆的用户数量。 展示方式和留存相同。
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运营月报
概述：
一、新项目数据（新项目成立初期统计，项目上线 3-6 个月后可删除）
1、 销售需求（需判断是否合理）
2、 车联生产数据分析
3、 车厂组装数据分析
4、 经销商/4s 店入库数据分析
二、 运营数据（根据不同的项目分析不同的数据）
1、 互联数据分析 1. 、 车上车下数据分析 2. 、 Usb 连接数据分析 3. 、 消息/广告统计分析 4. 、 车辆使用数据分析
本月产品生产出 3000 台设备，车厂装车 XXXX 台，经销商入库 XXXX 台。其中生产数据 比上月降低 500 台，车厂装车比上月增长 1000 台，经销商入库比上月增长 500 台。（如和 上月对比不能产出有效分析，可以和上一个新项目的同周期进行对比，数据整体稳定。（如 有大幅度升降，可适当分析）
具体 数据 500 400 300 200 100
1.1.2 用户基本信息。包括用户联系方式，性别，职业等基本信息，按照所有用户、注册成功
的 用户、产生过服务的用户三个维度导出数据即可。
举例：
联系方式 性别 地址 职业 车型 注册时间
申请的服务
（没有注册显示无） （没有申请显示无）
1.2 用户留存统计（留存率=留存数/注册成功数），重复登陆不记录。 次日留存：注册后第二天登录的用户。如 1 号注册的成功的用户，在 2 号登陆的人数（次日留 存率=1 号注册成功的用户在 2 号登陆的数量/1 号注册成功的用户数量） 三日留存：注册后三天内登录过的用户。如 1 号注册成功的用户，在 2、3、4 号任意一天登陆 过的人数。（三日留存率=1 号注册成功的用户在 2、3、4 号任意一天登陆过的人数/1 号注册成 功的用户） 7 日留存：注册后七天内登录过的用户。如 1 号注册成功的用户，在 2 号至 8 号之间任意一天 登陆过的人数。 月留存：注册后一个自热月内登陆过的用户。如用户在 2 月 1 日注册成功，在 3 月 1 日之前 任 意一天登陆过的人数。
0.4
0.3
0.2
0.2
0.1 0 2016年1月1日
2016年1月2日
2016年1月3日
次日留存 七日留存 月留存
Top10 排名举例：
地域排名 次日留存 具体数据 七日留存 具体数据 月留存 具体数据
第一
北京
1
上海
0.9
北京 0.8
第二
广州
0.8
成都
0.7
上海 0.6
第三
深圳
0.6
北京
0.5
广州 0.4