干货分享:互联网行业数据分析经常会使用到的3个重要数据指标

原创
10/14 11:39
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互联网行业的数据太多了,作为数据分析师在做数据指标体系搭建的时候,常常会遇到两个问题,一是不知道应该关注哪些指标,没有目的;二是选择了一些指标,但是不知道哪些是重要的,哪些是不重要的,导致迷失了方向。那么今天就谈谈互联网数据分析经常会用的一些数据指标,给大家详细讲解3个常用的指标,包括需要考量的12个维度。

 

互联网营销的目的之一,就是把线下的活动转移到了线上,然后通过一些技术和运营手段,让用户有更好的体验。举个栗子原来超市卖货,现在变成淘宝卖货;原来现金支付,现在变成支付宝、微信支付;原来路上招手等出租车,现在变成了手机滴滴打车。

 

既然很多线下的业务都转移到了线上,线上又产生很多数据,那么我们应该运用哪些指标进行数据分析呢?

 

线下业务很好理解。我们拿线下业务场景来举例子。如果张三开了一家服装店,他怎么知道这家店经营得好不好?

 

数据分析师要想做这个分析,首先需要了解业务分析的3个指标

 

即是有用户参加的活动,一定离不开这三个步骤,也就是业务分析的3个指标

业务分析的3个指标.png 

 

用户数据:谁?

 

行为数据:干了什么?

 

业务数据:结果怎样?

 

张三需要搞明白的是:谁来到了他的店?在里面干了什么?结果怎么样?

 

数据分析师只有弄懂了这三个指标,才能通过数据分析判断,这个烤肉点经营状况怎么样?

 

未来还有没有改善空间。

 

数据分析指标一:用户数据

 

那么我们先看第一个指标-用户数据

 

数据分析指标一:用户数据.png 

 

用户数据有4个重要维度:

1、存量:DAU/MAU(每日/每月的活跃人数);例如,张三开一个小店,他需要知道大约每天有多少用户来店,每个月大概来了多少用户。这些是判断用户的最基本的指标。对于线下业务,一般通过店里的人流量就能判断个未来的平均人流量。在互联网数据统计上,这个数据会更准确。

 

2、新用户:这一指标尤其重要,在线下业务的初期阶段;这一指标代表了公司的潜力。例如拼多多,一年比一年亏损,但股价却越来越高,主要是因为资本市场看好拼多多用户的增长的速度。比如张三刚开店的时候,就需要非常重视这个指标,记录来店里的用户是否越来越多。如果没有,是否需要做一些促销活动来刺激用户?

 

3、健康程度:如何反映用户状况是否健康?最好的用户状况是留存率。也就是我们线下常说的回头客。留存率分为次日留存率、次周留存率、次月留存率等。客户能留下来,才能说明他们对你的服务满意,满意才能养成惯性,持续消费。比如说张三的小店,就得要关心回头客是否足够,考虑如何鼓励顾客再买。

 

4、渠道来源:在这些人成为用户之前,他们从哪里来;以便知道在哪个渠道进行推广会更有效;例如,张三的服装店,可以做用户调查,收集每个用户所知道的店铺信息(当然要给一些小奖励,不然大家参与调查的意愿不会很高)。例如通过调查发现,很多人通过抖音来到了店铺,那么他可以在抖音上大力推广。

 

数据分析指标二:行为数据

 

接着我们再看第二个指标-行为数据

 

数据分析指标二:行为数据.png 

 

行为数据也有4个重要维度:

1、次数/频率:PV、UV、访问深度等。PV,页面浏览量;UV,用户浏览量;访问深度,即用户访问深度。当然希望这三个指标都越来越大。以张三的衣服店为例。他一定希望每天都有很多人来参观,每个人都会参观很多次。同时,每次参观的深度越深越好,比如从第一个柜台到第二个柜台,从一楼到二楼。这三个指标越大,交易次数就可能越多。

 

2、转化率:怎么理解转化率呢?可以把用户分为“只逛不买”的用户,还有“逛了就买”的用户,还有“逛了买买买”的用户。我们肯定希望第三种用户越多越好,问题就是怎么把第一种用户转化成第三种用户。假设张三的小店,一楼卖的是低端服饰,二楼是高端服饰,那么张三肯定希望尽可能的把一楼的用户转化为二楼的用户,这怎么做呢?比如可以宣传,凡是在二楼购物的用户,都可以免费领取一份小礼品等等,这样就可以有效的刺激用户的转化。

 

3、做了多久:这个指用户停留的时长;举个例子,为什么现在抖音这么牛,就在于用户的黏性太大。你想想,是不是每次刷抖音,很快一个小时就过去了。这里的商业逻辑是,用户停留的时间越长,购买的可能性就越大。比如张三的小店可以布局得更独特,让用户在不知不觉中停留很久,流连忘返,在购物过程中不自觉地产生购买欲望。

 

4、质量:互联网行业经常用“弹出率”来衡量质量。这个指标稍微有些抽象,指的就是有多少用户,刚逛没多久,扭头就走。这就说明了你的小店不符合这些用户的期望。也许是自己的小店需要调整,也许是这种用户就不是我们的目标群体(不可能一个小店满足所有人的需求,剔除非目标群体也是专注运营的好办法)

 

数据分析指标三:业务数据

 

接着我们再看第三个指标-业务数据

 

数据分析指标三:业务数据.png 

 

和业务数据相关的指标,基本都和财务相关,或者说和钱相关:

1. 总体情况:GMV,这是一个非常普遍的术语;大公司在公布业绩时,每一次都要公布一个数字。尤其是大型互联网公司,重点是强调GMV,让资本市场看清自己的规模是不可动摇的。

 

2、人均:ARPU(AverageRevenuePerUser,用户平均收入),光总数很高还不能,我们还要考虑每个用户的贡献是不是增加了,所以要关注人均指标。比如一些奢侈品行业非常关注这一指标。虽然用户数量不多,但个人消费能力很强。

 

3、健康程度:整个业务也要有一个健康度的指标来衡量。付费率是一个不错的选择。到底有多少比例用户是付费用户,这是一个关键点。比如爱奇艺的财报,每次必提会员用户数量,用来彰显有多少用户愿意付费购买他们的服务。反之,一些工具类的APP就比较尴尬,苦于找不到收费模式,或者现有的收费模式用户不买账,自然付费率就很低。比如墨迹天气和万能钥匙,虽然用户量巨大,但付费用户却要少的多。

 

4、被消费对象:这是另一个角度看业务,从SKU的角度看健康度。通过数据分析,发现某些商品,就特别的受欢迎。那么我们就应该大力的引进这种产品来满足需求,刺激消费

以上就是互联网行业常用的4大数据分析指标,总结如下

 

数据分析三大指标.png 

 

线下的业务逻辑弄明白了,到互联网上这些数据都可以通过数据收集获取到精准的数据,从结果为导向,数据分析的结果就是为了优化企业的发展,提升企业的利润,而关注能影响企业利润的这三大指标,通过数据分析,提出改进建议和优化方案。而由于互联网的数据太多,就很容易影响到数据分析师对于核心指标的选择,数据分析师需要避免被嘈杂的数据影响而做了无用功,选择一个数据分析工具可以有效的去除大量数据的干扰,比如就拿市场口碑最好的数据分析工具Smartbi来说,进行数据挖掘数据清洗之后,可以直接进行数据可视化,对数据向下钻取能有效的对比往期的数据变化,分析企业发展的趋势,做出对企业发展有利的决策。

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