为什么业务重要？
唯有理解业务，才能建立业务数据模型
经典的业务分析指标
指标建立的要点：
1、核心指标（比如：营收）
2、好的指标应该是比率
3、好的指标应该能带来显著效果（反例：已经有80%的市场占有率还要提高到85%）
4、好的指标不应该虚荣（不能只是看起来好看，而不能带来实际的营收增加）
5、好的指标不应该复杂（干净、简单、利落）
市场营销指标
客户/用户生命周期：企业/产品和消费者在整个业务关系阶段的周期。
不同也许划分的阶段不用。传统营销中，分为潜在用户，兴趣用户，新客户，老/熟客户，流失客户
用户价值： RFM模型：
业务领域千千万万，怎么定义最有效的用户呢？使用指数法，将业务最关注的几个指标进行加工。
用户贡献 = 产出量 / 投入量 * 100%
用户价值 = （贡献1 + 贡献2 +贡献3 + ......）
金融行业 ：存款 + 贷款 + 信用卡 + 年费 + ...... - 风险 - 流失
RFM模型：
用户生命周期中，衡量客户价值的立体模型。利用R最近一次消费时间，M总消费金额，F消费频次，将用户划分为多个群体。
用户分群，营销矩阵：
用户分群是市场营销中的一种常见策略，它提取用户的几个核心维度，用象限法将其归纳和分类。
产品运营指标
AARRR: Acquisition用户获取、Activation用户活跃、Retention用户留存、Revenue营收、Refer传播
未必有先后逻辑
用户获取：
渠道到达量：俗称曝光量。有多少人看到了产品推广相关的线索。
渠道转化率：有多少用户因为曝光而西东Cost Per，包含CPM（按曝光算）、CPC（按点击算）、CPS（按销售算）、CPD（按下载算）、CPT（按时间算）
渠道ROI（投资回报比）： 推广营销的熟悉KPI，投资回报率，利润 / 投资 * 100%
日应用下载量：app的下载量，这里指点击下载，不代表下载完成
日新增用户数：以用户注册提交资料为基准
获客成本：为获取以为用户需要支付的成本
一次会话用户数占比：指新用户下载完app，仅打开过产品一次，且该次使用时长2分钟以内
用户获活跃：
日/周/月活跃用户应用下载量：活跃标准是用户用过产品，广义上，网页浏览内容算“用过”，在公众号下单算“用过”，不局限于打开APP。
活跃用户占比：活跃用户数在总用户数的比例，衡量产品的健康程度。
用户会话session次数：用户打开产品进行操作和使用，直到退出产品的整个周期。5分钟内没有操作，默认会话操作结束。
用户访问时长：一次会话的持续时间
用户平均访问次数：一段时间内的用户平均产生会话次数。
用户留存：
用户在某段时间内使用产品，过了一段时间仍旧继续使用的用户。
假设产品某天新增客户100个，第二天仍有35个活跃客户，则次日留存率为35%。如果第七天仍旧活跃的人数有20个，则七日留存率为20%。
营收：
付费用户数：花了钱的用户
付费用户数占比：每日付费用户占活跃用户数比，也可以计算总付费用户占总用户数比
ARPU:某时间段内每位用户平均收入
ARPPU:某时间段内每位付费用户平均收入，排除了未付费的
客单价：每位用户平均购买商品的金额。销售总额/顾客总数
LTV:用户生命周期价值，和市场营销的客户价值接近，经常用在游戏运营电商运营中。
LTV = ARPU * 1 / 流失率
传播：
k因子：每个用户能够带来几个新用户
k因子 = 用户数 * 平均邀请人数 * 邀请转化率
用户分享率： 某功能/页面中，分享用户数占浏览页面人数之比
活动/ 邀请曝光量：线上传播活动中，该页面被人浏览的次数。一般代指微信朋友圈。
用户行为指标
用户行为的数据分析是一个非常广泛的课题，不同业务领域背景的用户行为分析不一样。
功能使用：
功能使用率/渗透率：使用某功能的用户占总活跃数之比，比如点赞、评论、收藏、关注、搜索、添加好友，均可以算作功能使用。这些指标在特定业务中均有作用。
用户会话：
会话session：是用户在一次访问过程中，从开始到结束的整个过程。在网页端，30分钟没有操作则默认结束。
用户路径：
路径图：用户在一次会话过程中，其访问产品内部的浏览轨迹。通过此，可以加工出关键路径转化率（桑吉图）
电子商务指标
购物篮分析：
笔单价：用户每次购买支付的金额，即每笔订单的支出，和客单价对应
件单价：商品的平均价格
成交率：支付成功的用户在总的客流量中的占比
购物篮系数：平均每笔订单中，卖出了多少商品。购物篮系数多多益善，它也和商品关联规则有关系。（线下叫连带率：一个商品的购买带动了多少其他商品的购买）
复购率和回购率（注意：二者不是一个意思）：
复购率：一段时间内多次消费的用户占总用户数之比。假设5月有1000用户消费，其中300用户消费了两次以上，则复购率30%
回购率：一段时间内消费过的用户，在下一段时间内仍旧消费的占比。假设5月有1000用户消费，其中600用户在6月继续消费，则回购率60%（外卖，忠诚度）
浏览量和访问量：
PV:浏览次数。互联网早起的统计指标，用户在网页的一次访问请求可以作为一个PV，用户看了十个网页，则PV为10.
UV: 一段时间内访问网页的人数，正式名为独立访客数。在同一天内，不管用户访问多少网页，他都只算一个独立访客。技术上，UV会通过cookie或IP衡量。
访客行为：
新老访客占比：衡量网站的生命力
访客时间：衡量内容质量不是看内容的UV，而是看内容的访问时间
访客平均访问页数：衡量网站对访客的吸引力，是访问的深度
来源：访客从哪里来，技术上，通过来源网站的参数提取，可以区分SEM，SEO或者外链等。
用户行为转化率：在网站上进行了相应操作的用户在总访客数上的占比
首页访问占比：只看了首页用户在总访客数上的占比
退出率和跳出率：
退出率：从该页退出的页面访问数/进入该页的访问数
跳出率：浏览单页即退出的次数/访问次数
跳出率一般衡量各个落地页、营销页等页面。退出率则更偏向产品，任何页面都有退出率。
怎么生成指标
组合
比如：访客访问时长+UV=重度访问用户占比（浏览时间5分钟以上的用户在整个访客中的占比）
用户会话次数+成交率=有效消费会话占比（用户在所有会话中，有多少次消费）
业务的分析框架
用指标建立业务分析框架
从指标角度出发、从业务角度出发、从流程角度出发
潜在客户转化率、机会客户转化率、新客付费转化率、不同渠道在新客中的占比、不同渠道在新客中的付费转化率
如何应对各类业务场景：
1、练习
2、熟悉业务
3、应用三种核心思维
4、归纳和整理出指标
5、画出框架
6、检查、应用、修正
7、应用和迭代
数据管理
30%数据分析 + 70%数据管理