活用UV、漏斗、留存等常用指标

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活用UV、漏斗、留存等常用指标               
赵岩           2019-12-17

               
              
活用各种常见指标，让工作更有效率

在这一章节，我会从实际工作中熟悉的指标入手，介绍如何轻而易举的分析这些指标，同时也会介绍一些我们利用这些指标可以发现哪些常见洞察。

1、活跃用户数（UV&DAU）
活跃用户数是衡量一段时间内用户增长的一种常见方法，不同的公司会用不同的指标代表，最常见的常见的就是UV（Unique Visitor）独立访客数，对于网站而言，根据Cookie生成的ID为判断标准，如果访客更换了浏览器或者清除了CooKie，会计为新的UV
。

在易观方舟里分析UV的优势在于可以基于UV进行细分，比如按照操作系统细分，我们就会知道不同的设备的访客情况，按照地区分就会得到不同地区的UV走势，可以基于浏览页面的任意事件属性及用户属性进行分群。


我们会用UV的走势进行日常的访客状态监控分析，比如无根据的突增或减少，通过细分维度找到访客的特征来定位问题。


在APP里活跃用户数为指定一段时间内启动的设备数量，时间粒度往往是日、月，也就是DAU和MAU。

活跃用户数实际应用举例：

某天我们发现流量比同时段的昨天多了50%，经过细分维度拆解发现，是移动端突增，PC端没有异常，经过调查发现是我们的公众号推出了一篇文章，通过阅读原文带来的流量。

2、转化率
转化率指的是事件之间触发的用户数比率，我们说打开网站到注册成功的转化率为10%，说的是有100个访客打开网站，有10个访客完成了注册成功事件。


通过转化漏斗可以知道我们网站或APP上的关键步骤之间用户转化情况，我们在持续努力让更多的用户完成我们期望他完成的动作，比如加入购物车、支付订单、打开表单页、完成注册；

通常负责网站和APP的产品负责人会做很多AB测试，让用户更愿意向下一步，在测试之前我们要知道当前的转化率状态，同时在试验之后，要通过漏斗分析验证试验是否有效。

通过转化漏斗功能可以轻松的定义任意步骤之间的转化率，与事件分析一样可以通过不同的细分维度来进行转化率的差异检查。

举例：

我想知道【点击加入购物车】到【支付成功】的在不同浏览器之间的转化率数据，如果某浏览器的转户率明显低，很可能是兼容问题导致，我们要优先去进行相应的浏览器兼容排查，通过浏览器版本这个维度还可以知道是哪个版本出现的问题，我们在开发网站容易出现兼容问题的浏览器通常是IE6和360浏览器，需要格外注意。


3、留存率
留存指的是指发生初始行为的用户经过一段时间后，发生了回访行为，而留存率就是发生回访行为的用户对于原始用户的占比，运营人员通过对产品整体留存率判断产品粘性，用户多次打开和深度使用是大部分产品梦寐以求的场景。

在没有工具的时候，我们只能判断单一留存，那就是就是用户多次打开产品的情况，易观方舟的留存分析可以通过自定义分析条件，支撑留存的多种分析场景。除了判断产品的整体留存率，可以通过设置初始行为和结束行为来判断两个行为之间的留存。


产品整理留存判断：

• 初始条件设置为：启动产品；
• 结束条件设置为：启动产品；
  

得到的留存表为，一段时间内再次启动产品的用户数量及占比；

扩展思考：
找到魔法行为，不同产品功能对其他行为是否有影响？用户一旦操作什么行为，后续再次打开产品的可能性极大？

• 某ToB官网通过留存得出洞察：看过3-5篇案例的用户，更愿意去完成注册；
• 某智能硬件的APP：用户使用过14次APP数据分析功能后，会坚持使用；
  

发现魔法行为后，可以引导用户去使用对于目标有高价值贡献的产品功能。