互联网行业常用的指标，能直接拿来拿来套用吗？

　　

互联网行业常用的指标，能直接拿来拿来套用吗？

　　

　　在前面说话

　　

　　大家好，我是爱学习的小熊。

　　如上一篇所述，在数据分析的八大步骤中，找指标是非常重要的一步。通过这一步，将具体的业务描述转化为可以通过数据进行定量分析的问题。

　　理论上，分析指标应该根据具体的业务场景来设计。但是这个操作起来太复杂了。很多小伙伴会问：有没有什么常用的指标可以直接应用？今天就盘点一下互联网行业的常用指标。

　　用户行为指标

　　用户行为指标是互联网行业与传统行业最大的区别。在传统行业，用户行为发生在门店，数字化记录极其困难。因此，只有在发生交易时才能记录数据。

　　传统企业的大部分数据都是交易数据。互联网行业依赖小程序/H5/APP，可以记录用户在每个页面的点击，相当于记录一个网店的每一步，所以可以分析很多东西。

　　具体到指标，可以应用AARRR模型，扩展成模块：

　　Laxin：主要用于分析Laxin的转化效率和质量。续订是很多互联网公司最重要的任务，而续订成本是很多互联网公司最大的成本。因此，对新入职人员的关注度很高。

　　

　　用户活跃度指标：用户活跃度指标是日常关注的焦点。活跃用户是一切业务的基础，每天的活跃行为都可以记录下来，所以运营/产品部门每天都在密切关注他们。

　　

　　用户留存指标：留存指标一般与新/活跃指标结合使用。由于留存统计相对滞后（要等XX天才能统计），一般在月检/后期分析中看到的比较多。

　　

　　用户转化指标：用户转化一般指支付行为，是实现互联网商业模式的重要渠道。要看的指标主要是买了多少人，买了多少，是否连续买了等等。这和传统企业的会员消费分析非常相似，可以推导出很多子指数。

　　

　　用户推荐指标：用户推荐行为有很多种，如转发内容/转发产品/介绍新用户加入等，都是推荐行为。因此，推荐行为的定义往往会随着具体的推荐形式而变化。很少有统一的指标。如果一定要概括，可以概括为：

　　除了AARRR，还有一种特殊的行为：风险行为，用于识别用户的危险行为。在不同的业务场景中，风险定义是不同的。比如电商场景下的点单、剥羊毛、游戏场景中的插件使用、金融场景中的欺诈交易等等。

　　产品类别指标

　　产品类别指标是互联网行业的特征。用户会在互联网APP/H5/小程序中使用不同的功能。如果他们好用，他们会一直使用他们，如果他们不好用，他们会中途放弃。这些都可以记录数据，以便通过产品分析，不断剔除未使用的功能，优化一些人使用的功能，提高效率。

　　产品分析常用指标如下：

　　

　　注意：产品分析是有层次的，最高级的是盘点整个APP/H5/小程序的页面/功能。二是分析特定页面（如首页、商品详情页、购物车页面）或特定路径（如首页banner网站广告到商品详情的路径），然后选择商品进行交易）。

　　最详细的分析是分析某个版本，某个按钮/页面布局调整等，上面例子中的指标更多是针对页面/路径分析。在其他情况下，您可以在有空的时候详细分享。

　　内容索引

　　内容指标也是互联网行业的特征。网上发布的视频/图文可以记录阅读情况。一般内容运营/营销推广/新媒体运营等与内容有密切关系的部门都会密切关注此类指标。

　　常见的内容指标如下：

　　

　　通过对这些指标的分析，内容运营/新媒体运营等内容创作部门可以找出哪些内容阅读量高，哪些内容被转发，从而总结写文章的套路，增加内容传播的范围。营销、推广等使用内容的部门可以重点关注哪些内容带来好的转化，从而提高推广效率。

　　活动指标

　　活动指标在互联网和传统行业中很常见。与传统行业相比，互联网行业的营销活动更密集、更有活力，往往烧钱求增长。因此，活动相关指标备受关注。

　　常见的活动指标如下：

　　

　　通过对这些指标的分析，活动负责人可以直观的看到活动的效果，对比不同类型/不同强度的活动，找到更高效的活动方式。

　　某些活动将收录多个角色。例如，在集体活动中，会同时出现leader/member两个角色；在裂变活动中，将有裂变发起者/参与者两个角色。

　　不同的角色有不同的参与条件、达标动作、达标奖励。因此，您可以将两组拆分，查看活动目标数量/参与者数量/达标人数等指标。

　　商品类别指标

　　商品指标常见于互联网和传统行业。不同的是，传统企业大多是实体商品，而互联网则是一堆虚拟商品，比如虚拟货币、会员特权、游戏装备、直播奖励等等。

　　因此，互联网行业的商品管理可能比传统行业简单一些。不用那么着急盯着存货周转指标，生怕货在仓库久了就会过期。

　　常用商品指标如下：

　　

　　通过对这些指标的分析，负责商品运营的同事可以直观地看到商品的畅销/低价情况，从而调整商品的进销存计划，避免产品积压/缺货库存。

　　请注意，原则上没有虚拟商品库存（或您想要的库存数量）。但是，虚拟商品的垃圾邮件会引发互联网上商品的通货膨胀和贬值。例如，游戏中的稀有皮肤因为稀有而昂贵。他们为短期收入提供很大的折扣。一旦街道坏了，每个人都不稀奇。

　　因此，控制虚拟商品的库存不是基于商品的销售率或库存时间，而是基于GMV的总体目标。在实现GMV总体目标的情况下，高、中、低端产品保持稳定的库存结构，避免坏街。

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