yer value proposition）是什么？你在价值及价值观方面的承诺是什么？

　　 2.作为雇主，哪些独一无二的特征是对你有利的？

　　 3. 你如何能证明这些？哪些论据和文献引用能够证明你的说法？

　　 为了能够与潜在的求职者交谈，我们可以借助这些问题，开展有针对性的措施。企业的职业规划网页、社交媒体上的行动，以及展会中露面等，都属于这类措施。

　　 每一个求职者都会不由自主地在求职期间将企业作为（潜在）雇主给自己留下的印象，与自己积累的经验进行对比。而这时你作为领导者，自身的榜样作用就会发挥影响，你必须要践行企业哲学及雇主品牌的思想。你要表现得真实，并专注于自己坚定支持的价值准则和获得的信息。

　　 客户会帮您寻找

　　 5.将客户和供货商当作积极的推荐者

　　 这一点看似不言自明，实际上却极少被用到。客户（客户公司）和供货商经常会分享市场和行业信息，以及你公司的价值观。他们喜欢推荐那些已经开始参与应聘或者想换一份工作的求职者，以及他们通过其他关系而认识的人。所以，你可以平静、直接地询问他们：你愿意促成身边的哪些人同我合作呢？谁是最适合这份工作的人？

　　 6.内部和外部的直接问询

　　 以“最个人”的方式寻找

　　 你是一位优秀的观察者吗？如果是的话，那你最适合在结识一个有趣的求职者之后，直接开始和他攀谈。是的，如果你将注意力放在扩建公司的第二层级和第三层级上，以及用稳定的导向方式推动后备人才发展，并挖掘他们的才干，那么这种攀谈也可能在自己的公司内部发生。这时你需要下面这项技能：直接与他人交谈，并将他们的注意力聚焦到你本人和你的计划项目上。在公司外部的攀谈可能发生在餐厅里，或者在自己的朋友圈之中，就如同在展会和社交媒体中的商务洽谈一样。作为“领导3.0”，你绝不是一个人在战斗，而是一直行走在寻找合适的、拥有正确价值观和态度的员工这条道路上。

　　 先观察，再搭话

　　 为了能让这种直接问询成功，你首先要观察对方。哪些论点能够让他信服？对方有哪些动机？请注意在交谈初始阶段营造一个积极的开端。下面这些措辞会对你有帮助。

　　 “你引起了我的注意……”

　　 “你的能力让我能够想象到……”

　　 “你是如此有亲和力，又如此有资历……”

　　 “让你的能力和我的知识相结合，并从中赢得更多，如果这一点对你来说可能的话，那你对此有多大兴趣呢？”

　　 请以积极的方式提及对方的加入动机，例如收入的提升，以及职业发展方面的机会。但你必须保持明确、可信的态度，若没有实现诺言，迟早会“报复”你。

　　 7.求职聊天室、交流活动，以及偶然事件

　　 到现场去接触潜在员工

　　 面对面结识潜在的求职者，并与他们无拘无束地交谈——这便是“求职聊天室”和“求职者速配活动”的初衷。潜在的求职者和企业会在轻松的氛围中彼此相遇并交流。组织者组织这类活动的目的，与数目众多的求职招聘会类似，但在招聘会中，谈话的气氛则要严肃很多。如果你能够利用这类活动，那你将拥有一个优势：也许你只能从纸面上读到求职者的业务能力，但却能亲身“感受”到他本人，以及他的愿望和价值。

　　以人为本

　　 将坚信的事付诸实践

　　 “人作为独特的个体，必须成为所有领导行为的核心。”——仅仅相信这一点是不够的。我们必须要将坚信的事运用到实践中才行！这包括寻找与你的信念相符的员工。柏林自由大学生物心理学家彼得·瓦施伯格（Peter Walschburge）曾在FAZjob.net网站上发表过如下观点：在实际行动中，你作为领导者，只有坚持以这种对你有支持作用的识人观念为导向，并懂得如何让员工的优点发挥出来，你才能成为员工及身边人的榜样。这样，你就可以帮助他人，即自己的员工找到自己的“生命轨迹”，让他们能从事自己最擅长的工作。

　　 练习：分析自己的优势及榜样作用

　　 作为能起到榜样作用的领导者，我们为了能够验证并发展自身的优势，已经在前面的章节中穿插了相关的自我反思和练习。利用下面这个练习，我想再一次将注意力放到我们的优势上。不断自我反省并追问自己，为了成为一个更优秀的榜样，我们做好了哪些事，哪些事还能做得更好，对我们中的大多数人来说绝非易事，因为这涉及很多方面。请为下面20个问题找到合适的答案。

　　 1. 我在做什么？

　　 2. 别人为什么付给我酬劳？

　　 3. 什么让我觉得有趣？

　　 4. 什么可以点燃我的激情？

　　 5. 什么能给我带来成功？

　　 6. 我做什么事比别人强？

　　 7. 我在哪个领域是No.1？

　　 8. 我因为什么被别人夸赞？

　　 9. 我因为什么而称赞自己？

　　 10. 别人看重我的哪些方面？

　　 11. 我看重自己的哪些方面？

　　 12. 这些方面（以上两个问题的答案）和我的工作有什么关系？

　　 13. 哪一件或哪些事是我真正热爱的？

　　 14. 想到什么的时候，我会觉得自己充满活力？

　　 15. 我喜欢自己哪些特点，以及哪些出众的品质，并因此而骄傲

　　业务是一个复杂体系，数据分析也从来不简单，两者结合都是充满挑战的。作者总结了一份群面的运营数据指标，希望给大家的工作带来帮助与启发。

　　

 

　　运营和数据分析脱离不开关系。业务的洞悉决定了数据分析结果的上限，数据技巧只是逼近它。

　　每个产品和运营都应该洞察业务指标，希望通过本文，让新人对业务指标的分析有一个大概框架。文章的内容会给你「宽」和「泛」的感觉，希望对新人有帮助，老人一笑而过就行了。

　　用户获取

　　用户获取是运营的起始，用户获取接近线性思维，或者说是一个固定的流程：用户接触-用户认知-用户兴趣-用户行动/下载。每一个流程都涉及多个数据指标。

　　渠道到达量

　　俗称曝光量，即产品推广页中有多少用户浏览。它可以在应用商店，可以在朋友圈，可以在搜索引擎，只要有流量的地方，都会有渠道曝光。

　　曝光量是一个蛮虚荣的数字，想一想现代人，每天要接触多少信息?其中蕴含了多少推广，最后能有几个吸引到用户?更多时候，渠道到达量和营销推广费挂钩，却和效果相差甚远。

　　广告和营销还会考虑推广带来的品牌价值。用户虽没有点击或和产品交互，但是用户知道有这么一个东西，它会潜移默化地影响用户未来的决策。然而品牌价值很难量化，在广告计算中，系统只会将用户的行为归因到最近一次的广告曝光。

　　广告点击量称为CTR，广告点击量/广告浏览量，除了广告，它也应用在各类推荐系统的评价中。

　　渠道转化率

　　既然广告已经曝光，那么用户应该行动起来，转化率是应用最广阔的指标。业界将转化率和成本结合，衍生出CPM，CPC，CPS，CPD，CPT等。

　　CPM(Cost Per Mille)指每千人成本，它按多少人看到广告计费，传统媒介比较倾向采用。CPM推广效果取决于印象，用户可能浏览也可能忽略，所以它适合在各类门户或者大流量平台采用Banner形式展现品牌性。CPC(Cost Per Click)指每用户点击成本，按点击计价，对广告主来说，这个比CPM的土豪作派理性多了。也有很多人会认为，CPC不公平，用户虽然没有点击，但是曝光带来了品牌隐形价值，这对广告位供应方是损失。CPA(Cost Per Action)指每行动成本，按用户行为计价，行为能是下载也能是订单购买。CPA收益高于前两者，风险也大得多，它对需求方有利对供应方不利。

　　以上三种是常见的推广方式，CPT按时间，CPS和CPS算在CPA的范围内。渠道推广是依赖技术的行业，用户画像越精准，内容与用户越匹配，则越容易产生收益。

　　还有一种指标eCPM(effective cost per mille)，每一千次展示可获得收入，这是广告主预估自身收益的指标。

　　渠道ROI

　　ROI是一个广泛适用的指标，即投资回报比。

　　市场营销、运营活动，都是企业获利为出发点，通过利润/投资量化目标。利润的计算涉及财务，很多时候用更简单的收入作分子。当运营活动的ROI大于1，说明这个活动是成功的，能赚钱。

　　除了收入，ROI也能推广到其他指标，有些产品商业模式并不清晰，赚不到钱，那么收入会用其他量化指标代替。譬如注册用户量，这也就是获客成本了。

　　日应用下载量

　　App需要下载，这是一个中间态，如果不注意该环节也会流失不少用户。应用商店的产品介绍，推广文案都会影响。有些动辄几百M的产品，常将部分安装留在初次启动应用时以补丁形式完成，如各类游戏，就是怕漫长的下载时间造成玩家流失。

　　第三方平台下载到用户注册App，这步骤数据容易出错，主要是用户对不上。技术上通过唯一设备ID匹配。

　　日新增用户数

　　新增用户数是用户获取的核心指标。

　　新增用户可以进一步分为自然增长和推广增长，自然增长可以是用户邀请，用户搜索等带来的用户，而推广是运营人员强控制下增长的用户量。前者是一种细火慢炖的优化，后者是烹炸爆炒的营销。

　　用户获客成本

　　用户获取必然涉及成本，而这是运营新手最容易忽略的。获取新增用户，运营都应该知道的事

　　获客成本应该直接和新增用户的财务挂钩，比如地推费用，新用户礼品。但是整个产品的运营环节成本不应该计算入内。直面上的获客成本成本，微信粉丝在10～20元，产品根据不同业务形态价格差异极大。金融理财类的产品，一个有效用户成本超过四位数，非常夸张。而行业的整体获客成本仍旧在上升。

　　一次会话用户数

　　一次会话用户，指新用户下载完App，仅打开过产品一次，且该次使用时长在2分钟以内。这类用户，很大可能是黑产或者机器人，连羊毛党都算不上。

　　这是产品推广的灰色地带，通过各种技术刷量，获取虚假的点击量谋取收益。该指标属于风控指标，用于监管。

　　用户活跃

　　用户活跃是运营的核心阶段，不论移动端、网页端或者微信端，都有相关指标。另外一方面，现在数据分析也越来越注重用户行为，这是精细化的趋势。

　　日活跃用户/月活跃用户

　　行业默认的活跃标准是用户用过产品，广义上，网页浏览内容算「用」，在公众号下单算「用」，不限于打开APP。这一部分内容可以参考我之前的文章《用户运营，如何做好活跃用户的数据分析》。

　　活跃指标是用户运营的基础，可以进一步计算活跃率：某一时间段内活跃用户在总用户量的占比。按时间维度，则有日活跃率DAU、周活跃率WAU和月活跃率MAU。活跃用户数，衡量的是产品的市场体量，活跃率，看的则是产品的健康。

　　可仅仅打开产品，能否作为产品健康的度量?答案是否定的。成熟的运营体系，会将活跃用户再细分出新用户、活跃用户、忠诚用户、不活跃用户、流失用户、回流用户等。流失用户是长期不活跃，忠诚用户是长期活跃，回流用户是曾经不活跃或流失，后来又再次打开产品的活跃用户。

　　通过不同的活跃状态，将产品使用者划分出几个群体，不同群体构成了产品的总用户量。健康的产品，流失用户占比不应该过多，且新增用户量要大于流失用户量。

　　

 

　　PV和UV

　　PV是互联网早期Web站点时代的指标，也可以理解为网页版活跃。PV(PageView)是页面浏览量，用户在网页的一次访问请求可以看作一个PV，用户看了十个网页，则PV为10。

　　UV(Unique Visitor)是一定时间内访问网页的人数，正式名称独立访客数。在同一天内，不管用户访问了多少网页，他都只算一个独立访客。怎么确认用户是不是同一个人呢?技术上通过网页缓存cookie或者IP判断。如果这两者改变了，则用户算作全新的访客。

　　PV和UV是很老的概念，但是数据分析绕不开他们，除了产品上各页面的浏览，在第三方平台如微信，各类营销活动都只能通过Web页实现，PV和UV便需要发光发热了。

　　有一点需要注意的是，微信浏览器不会长期保留cookie，手机端的IP也一直变动，基于此统计的UV会有误差(不是大问题，只是uv中的新访客误差较大)。这里可以通过微信提供的openid取代cookie作为uv基准，需要额外的技术支持。

　　用户会话次数

　　用户会话也叫session，是用户在时间窗口内的所有行为集合。用户打开App，搜索商品，浏览商品，下单并且支付，最后退出，整个流程算作一次会话。

　　会话的时间窗口没有硬性标准，网页端是约定俗成的30分钟内，在30分钟内用户不管做什么都属于一次会线分钟，不如出去吃个饭回来再操作，或者重现打开，都属于第二次会话了。

　　

 

　　移动端的时间窗口默认为5分钟。

　　用户会话次数和活跃用户数结合，能够判断用户的粘性。如果日活跃用户数为100，日会线，说明大部分用户都只访问了产品一次，产品并没有粘性。

　　用户会话依赖埋点采集，不记录用户的操作，是无法得知用户行为从哪里开始和结束的。另外一方面，用户会话是用户行为分析的基础。

　　用户访问时长

　　顾名思义，用户访问时长是一次会话持续的时间。不同产品类型的访问时长不等，社交肯定长于工具类产品，内容平台肯定长于金融理财，如果分析师发现做内容的产品大部分用户访问时长只有几十秒，那么最好分析一下原因。

　　功能使用率

　　除了关注活跃，运营和数据分析师也应该关注产品上的重要功能。如收藏，点赞，评论等，这些功能关系产品的发展以及用户使用深度，没有会喜欢一个每天打开产品却不再做什么的用户。

　　功能使用率也是一个很宽泛的范围，譬如用户浏览了一篇文章，那么浏览中有多少用户评论了，有多少用户点赞了，便能用点赞率和评论率这两个指标，然后看不同文章点赞率和评论率有没有差异，点赞率和评论率对内容运营有没有帮助，这些都属于功能使用率。又譬如视频网站，核心的功能使用率就是视频播放量和视频播放时长。

　　微信公众号指标即可以单独说，也能把它作为产品的功能延伸看待。图文送达率，转化分享率，二次转化分享率，关注者增量等和本文其他指标一脉相承。只是第三方数据多有不便，更多分析依赖假设。

　　用户留存

　　如果说活跃数和活跃率是产品的市场大小和健康程度的话，那么用户留存就是产品能够可持续发展。

　　留存率

　　用户在某段时间使用产品，过了一段时间后，仍旧继续使用的用户，被称为留存用户。留存率 = 仍旧使用的用户/ 当初的总用户量。

　　在今天的互联网行业，留存是比新增和活跃提到次数更多的指标，因为移动的人口红利没有了，用户越来越难获取，竞争也越来越激烈，如何留住用户比获得用户更重要。

　　假设产品某天新增用户1000个，第二天仍旧活跃的用户有350个，那么称次日留存率有35%，如果第七天仍旧活跃的用户有100个，那么称七日留存率为10%。

　　

 

　　Facebook有一个著名的40-20-10法则，即新用户次日留存率为40%，七日留存率为20%，三十日留存率为10%，有此表现的产品属于数据比较好的。

　　上面的案例都是围绕新用户展开，还有一种留存率是活跃用户留存率，或者老用户活跃率，即某时间活跃的用户在之后仍旧活跃的比率。它更多用周留存和月留存的维度。

　　新增留存率和活跃率是不同的，新增留存率关系于产品的新手引导，各类福利，而活跃留存率和产品氛围，运营策略，营销方式等有关，更看重产品和运营的水平。

　　用户流失率

　　用户流失率和留存率恰好相反。如果某产品新用户的次日留存为30%，那么反过来说明有70%的用户流失了。

　　流失率在一定程度能预测产品的发展，如果产品某阶段有用户10万，月流失率为20%，简单推测，5个月后产品将失去所有的用户。这个模型虽然简陋，用户回流和新增等都没有考虑，但是它确实反应了产品未来的生命周期不容乐观。

　　这里可以引出一个公式，生命周期 = (1/流失率)*流失率的时间维度。它是经验公式，不一定有效。

　　产品的流失率过高有问题么?未必，这取决于产品的背景形态，某产品主打婚礼管理工具，它的留存率肯定低，大多数用户结婚后就不用。但这类产品一定有生存下去的逻辑。旅游类的应用也是，用户一年也打开不了几次，但依旧能发展。

　　退出率

　　退出率是网页端的一个指标。网页端追求访问深度，用户在一次会话中浏览多少页面，当用户关闭网页时，可认为用户没有「留存」住。退出率公式：从该页退出的页面访问数/进入该页的页面访问数，某商品页进入PV1000，该页直接关闭的访问数有300，则退出率30%。

　　跳出率是退出率的特殊形式，有且仅浏览一个页面就退出的次数/访问次数，仅浏览一个页面意味着这是用户进入网站的第一个页面，俗称落地页LandingPage。

　　退出率用于网页结构优化，内容优化。跳出率常用于推广和运营活动的分析，两者容易混淆。

　　营销

　　营销也有自己的数据体系，互联网的数据体系就是脱胎于此才发展出AARRR框架。产品的发展模式有两种，如果一款产品能够在短时间获得百万用户，AARRR框架更适合它;如果一款产品从第一个用户起即有明确的商业模式，也能尝试套用市场营销的概念。

　　用户生命周期

　　用户生命周期来源于市场营销理论，旧称客户生命周期。

　　它有两种含义，一种是针对用户个体/群体的营销生存窗口。用户会随时间推移发生变化，这种变化带来无数营销机会，对市场和企业是机遇。如怀胎十月，它就是一个生命周期为十月的营销窗口，企业会围绕这时期的用户建立特定营销。搬家，大学毕业，买房等都具有典型的周期特征。

　　另外一种是用户关系管理层面的生命周期，它对运营人员更重要。产品和用户的业务关系会随着时间推移改变。在传统营销中，分为潜在用户，兴趣用户，新客户，老/熟客户，流失客户。这几个层层递进的阶段和用户活跃很像。

　　对于一款母婴产品，我既要知道营销的生存窗口，即怀孕了几个月，因为孕早期和孕晚期的营销侧重点不一样，刚怀孕肯定是最合适的。也要知道用户本身和产品对应的关系，这位妈妈是新客户，还是曾经用过App但流失了。

　　营销数据分析中，最关键的环节就是新客户—流失客户这个阶段，一位用户能和产品互动多久，将决定产品的生命力。听起来和留存挺像的，上文提过的生命周期计算公式，就是脱胎于市场营销。

　　用户生命周期价值

　　生命周期价值是用户在生命周期内能为企业提供多少收益，它需要涉及财务定义。互联网行业更多提到生命周期，而不是生命周期价值，因为互联网的商业模式没有传统营销的买和卖那么简单明确。

　　举个例子，微信用户的生命周期价值能否计算?并不能，不论是广点通、游戏或者微信理财，都推导不出一个泛化的模型。但是部分产品，如金融和电商，生命周期价值是可计算的。

　　以互联网金融举例，某App提供理财和现金贷款两种业务，公司从这两个业务中获得收入通常是一个较稳固的比率，而成本支出平摊每个用户头上也是固定常数。所以利润就变成了用户理财和贷款的金额大小，以及生命周期的长短。这两者都是可估算的。

　　生命周期价值比生命周期重要，因为公司要活下去，就得赚更多的钱，而不是用户使用时间的长短。更多内容见《浅谈运营的商业逻辑：CAC和CLV》。

　　客户/用户忠诚指数

　　忠诚指数是对活跃留存的再量化。活跃仅是产品的使用与否，A用户和B用户都是天天打开App，但是B产生了消费，那么B比A更忠诚。数据往往需要更商业的指标描述用户，消费与否就是一个好维度。

　　我们可以用一个简化模型表示：

　　

 

　　t是一个时间窗口，s代表消费次数，代表的距今某段时间内的消费次数。若时间窗口选择月，那么t=1是距今第1个月内的消费次数，t=2是距今第2个月内的消费次数，列举数据如下。

　　

 

　　将消费次数代入s/(s+1)，对数据进行转换，它的目的是收敛。以忠诚角度看，消费10次和消费100次的差异并不大，都属于很高且难以流失的用户，10/11和100/101的关系，并且有效规避极值。对于消费0次，1次，2次的用户，则对应0，0.5和0.66，在业务上也具备可解释性。

　　

 

　　各月份求和得出的指数能反应用户在消费方面的忠诚。图例只是解释，实际应用过程中需要归一化，并且考虑时间权重：越近的消费肯定越忠诚。上述的模型在于简单，适合各类商业模式的早期分析，如金融投资，便可以计算用户每个季度的投资次数。

　　客户/用户流失指数

　　流失指数是对流失的再量化，它是忠诚指数的反面。流失率衡量的是全体用户，而为了区分不同用户的精细差异，需要流失指数。在早期，流失指数=1-忠诚指数。

　　流失指数和忠诚指数的具体定义能根据业务需要调整，比如忠诚按是否消费，流失按是否打开活跃，只要解释能站住脚。

　　在拥有足够的行为数据后，可以用回归预测流失的概率，输出[0，1]之间的数值，此时流失的概率便是流失指数。

　　客户/用户价值指数

　　用户价值指数是衡量历史到当前用户贡献的收益(生命周期价值是整个周期，包括未来)，它是精细化运营的前提，不同价值的用户采取不同策略以最大化效果。

　　用户价值指数的主流计算方式有两种，一种是RMF模型，利用R最近一次消费时间，M总消费金额，F消费频次，将用户划分成多个群体。不同群体即代表了不同的价值指数。

　　

 

　　第二种是主成分分析PCA，把多个指标转化为少数几个综合指标(即主成分)，其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息，且所含信息互不重复。

　　假设有一个旅游攻略网站，怎么界定优质的内容贡献者?用户的文章发布量?文章被点赞数?用户被关注数?文章好评数?文章更新频次?每个指标都挺重要的，主成分分析能囊括上述所有指标，将其加工成两到三个指标(通常是线性相关指标被合并)。这时再加工成价值指数则不难了。

　　上述各类指数，都是针对用户营销的明细数据。如何应用呢?最经典的是矩阵法，将指标划分出多个象限，如用户价值指数和用户流失指数。

　　

 

　　对于用户价值高且流失指数高的用户，应该采取积极的唤回策略，对于用户价值低且流失指数高，那么考虑成本的平衡适当运营即可…这就是精细化运营的一个案例，也是市场营销多年来总结出的有效方法。

　　传播/活动

　　把传播和活动放到一起讲，它们是一体两面。

　　K因子

　　国外用得广泛的概念：每位用户平均向多少用户发出邀请，发出的邀请又有多少有效的转化率，即每一个用户能够带来几个新用户，当K因子大于一时，每位用户能至少能带来一个新用户，用户量会像滚雪球般变大，最终达成自传播。当K因子足够大时，就是快口相传的病毒营销。

　　国内的邀请传播，主体自然是微信朋友圈。微信分享功能和网页都是能增加参数统计的，不难量化。

　　病毒传播周期

　　活动、广告、营销等任何能称之为传播的形式都会有传播周期。病毒性营销强则强矣，除非有后续，它的波峰往往只持续两三天。这也是拉新的黄金周期。

　　另外一种传播周期是围绕产品的邀请机制，它指种子用户经过一定周期所能邀请的用户。因为大部分用户在邀请完后均会失去再邀请的动力，那么传播周期能大大简化成如下：假设1000位种子用户在10天邀请了1500位用户，那么传播周期为10天，K因子为1.5，这1500位用户在未来的10天内将再邀请2250位用户。

　　理论上，通过K因子和传播周期，能预测依赖传播带来的用户量，可实际的操作意义不大，它们更多用于各类活动和运营报告的解读分析。

　　用户分享率

　　现在产品都会内嵌分享功能，对内容型平台或者依赖传播的产品，分享率是较为重要的指标，它又可以细分为微信好友/群，微信朋友圈，微博等渠道。

　　有一点值得注意，数据只能知道用户转发与否，转发给谁是无法跟踪的。所以产品用物质激励用户分享要当心被薅羊毛。反正我转发都是给「文件传输助手」的…

　　活动曝光量/浏览量

　　传播和线上活动是息息相关的，这两者的差异不大。想要做好一个活动，单纯知道活动的浏览量是不够的，好的活动一定是数据分析出来的。以朋友圈最寻常见的红包营销举例。它的分析通过网页参数，如下：

　　问号后面的是网页参数，source=weixin说明网页是分享到微信的。content=h9j76g是页面具体内容，这里则是营销红包的类型。inviter=00001说明是哪个用户分享出去的，timestamp则是分享的具体时间戳。不同用户的分享页面有不同参数，按此作区分。

　　当这些页面被用户分享到朋友圈时，数据采集系统会记录所有页面的打开浏览。而页面参数则是活动精细化分析的前提。通过source=weixin，数据分析师知道了红包活动在微信的浏览量，相对应的还有QQ和微博。content则能看出用户喜欢哪个类型的红包，哪种红包被领取得多，成本又是多少。inviter则能看出平均每个分享者的分享页能带来多少浏览量。

　　参数越多，分析的维度就能越细，活动可优化的空间也越大。如果大家有心的话，可以看朋友圈(包括网页)各种活动的网页参数，观察其他产品的分析维度，它山之石可以攻玉，这是一个好习惯。

　　活动参与率

　　活动参与率衡量活动的整体情况，可以套用用户活跃的分析指标。

　　这个活动的参于人数(活跃数)多少?有多少老用户参与了这个活动?有多少新增用户因为这个活动来，传播类的活动分享数据怎么样?活动中的各个流程转化如何?活动带来多少新订单。其实，运营活动可以看作一个短生命周期的产品，产品的一切指标都能应用于其中。

　　好的活动应该机制化，把它融入到产品的功能机制中，比如滴滴打车的红包，美图饿了么的红包，都是从活动逐渐变成一种打法和抓手。更早期的各类网游，也是通过活动的推成出新成为了现在常态化的游戏功能。

　　活动的机制化，意味着数据要分析活动指标，发现优点以改进，之后同样常态化成报表：今天使用了多少红包，今天有多少用户因为活动新增，等等。

　　营收

　　产品，运营或者市场人员，从来不是为活跃、留存负责，而是商业，是企业的根本财务。数据分析也不是为了提高活跃和留存，而是像一个巨头的漏斗，最终将业务驱动于此，即回归商业的本质。

　　活跃交易用户数

　　从产品曝光到用户下载，用打开活跃到产生收入，产品的指标在一步步往商业靠拢，活跃交易用户则是核心指标。整个流程呈现漏斗状。

　　这里的交易，即是买方的消费，也包含卖方的供应。若平台包含B端和C端，则两端同等重要，均需要纳入数据体系。

　　和活跃用户一样，活跃交易用户也可以区分成首单用户(第一次消费)，忠诚消费用户，流失消费用户等。细分交易数据和指标，关系到产品商业化的进展，所以是有必要的。其实到这个环节，各类指标已经更倾向用户画像，而非报表统计了。

　　活跃用户交易比，统计交易用户在活跃用户中的占比。当产品活跃用户足够多，但是交易用户少，此时的商业化是有问题的，俗称的变现困难，很多公司都倒在这一步。

　　GMV

　　成交总金额，只要用户下单，生成订单号，便可以算在GMV里，不管用户是否真的购买了。互联网电商更偏好这个指标。

　　成交金额对应的是实际流水，是用户购买后的消费金额。销售收入则是成交金额减去退款。至于利润、净利率，涉及到财务成本，数据分析挺难拿到这类数据，所以不太用到。

　　把上述的三个指标看作用户支付的动态环节，则能再产生两个新指标，这也是数据分析的思维之一。成交金额与GMV的比率，实际能换算成订单支付率;销售收入和成交金额，也涉及到了退款率，当分析陷入卡顿时，不妨观察下这两个指标，或许有帮助。

　　客单价

　　传统行业，客单价是一位消费者每一次到场消费的平均金额。在互联网中，则是每一笔用户订单的收入，总收入/订单数。

　　很多游戏或直播平台，并不关注客单价，因为行业的特性它们更关注一位用户带来的直接价值。超市购物，用户购买是长周期性的，客单价可以用于调整超市的经营策略，而游戏这类行业，用户流失率极高，运营人员更关注用户平均付费，这便是ARPU指标，总收入/用户数。

　　ARPU可以再一步细分，当普通用户占比太多，往往还会采用每付费用户平均收入ARPPU，总收入/收费用户数。

　　复购率

　　若把复购率说成营收届的留存率，你就会知道它有多重要了。和新增用户一样，获得一个新付费用户的成本已经高于维护熟客的成本。

　　在不少分析场景中，会将首单用户单独拎出来作为一个标签，将两次消费以上的用户作为老客，之所以这样做，是从一到二的意义远不止加一那么简单。

　　用户第一次消费，可能是体验产品，可能是优惠，可能也是运营极大力地推动，各类因素促成了首单。而他们的第二次消费占比会有断崖式下跌(对应次日留存率的下跌)，因为这时候的消费逐渐取决于用户对产品的信任，模式的喜欢或者习惯开始养成。

　　很多时候，用户决策越长往往意味着客单价越高，如投资，旅游。此时首单复购率越是一个需要关注的指标，它意味着更多的利润。

　　复购率更多用在整体的重复购买次数统计：单位时间内，消费两次以上的用户数占购买总用户数。

　　回购率是另外一个指标，值得是上一个时间窗口内的交易用户，在下一个时间窗口内仍旧消费的比率。例如某电商4月的消费用户数1000，其中600位在5月继续消费，则回购率为60%。600位中有300位消费了两次以上，则复购率是50%。

　　退货率

　　退货率是一个风险指标，越低的退货率一定越好，它不仅直接反应财务水平的好坏，也关系用户体验和用户关系的维护。

　　商品

　　这里谈以商品为主的数据分析，商品不限于零售行业，知识市场、虚拟服务、增值服务都属于商品的一种。它有许多通用的分析模板，如购物车、进销存。

　　购物篮分析

　　购物篮分析不应限于电子商务分析，而是用户消费行为分析。

　　连带率是购物篮分析的一种指标，特指销售件数和交易次数之比。在大型商场和购物中心中，连带消费是经营的中心，用户多次消费即连带消费。在电商中是购物的深度，是单次消费提高利润的前提。

　　商品热度是一种快速见效的分析。可以将商品分为最热门Top20，最盈利Top20等，它依托二八法则，找出利润的抓手，很多营销会将它和连带率结合，像电子商务，重点推广多个能带来流量的热门爆款，爆款并不赚钱，而是靠爆款连带销售其他有利润的商品。这种流量商品连带利润商品的策略并不少见。

　　购物篮分析中最知名的想必是关联度，简单理解是，买了某类商品的用户更有可能买哪些其他东西。啤酒与尿布大概是最知名的案例了，虽然它是错的，但揭示了商品之间确实存在关联。

　　关联分析有两个核心指标，置信度和支持度。支持度表示某商品A和某商品B同时在购物篮中的比例，置信度表示买了商品A和人有多少同时买了B，表示为A→B。老王每次去菜场买菜都喜欢买一把葱，在老王的菜篮(购物篮)分析中，葱和其他菜的支持度很高，可是能说明老王买葱后就一定买其他菜(葱→其他菜)么?不能，只能说老王买了菜会去买葱(其他菜→葱)。除此还有提升度。 最有名的是Apriori算法。

　　关联分析并非只适用于购物篮，在很多营销场景中都会用它作为追加销售和交叉销售。常见有大额消费+现金贷，医疗健康+保险等，目的便是提高营收。

　　进销存

　　进销存是传统零售行业的经典管理模型，将企业商品经营拆分出采购、入库、销售三个环节，并且建立全链路的数据体系。在实际业务中，许多场景与进销存都息息相关。

　　电子商务有几个基础概念，商品、SKU、SPU。商品就是对应消费者理解的单品，任何主流的电子商务网站，商品详情页都对应一个商品，也称为SPU。而在商品详情页中，还会涉及尺码，颜色，样式的选择，这类属性形成了SKU，最小单位库存。每一个属性都对应着不同的SKU，如一件衣服有SML三个尺寸，则这件衣服是一个SPU，三个尺寸对应着三个SKU。

　　商品管理没有我们想象的那么简单，有些用户喜欢玫瑰金的iPhone，有些用户钟情于128G，如何更好地迈出这些商品，是从采购环节就开始的。

　　采购包括广度、宽度、深度三个维度。广度是商品品类，越充足的品类越能满足消费者的消费，但是也带来管理难销售难的缺点。市面上手机品类总共有50个，某手机店出售30种，品类比为60%。

　　采购宽度是SKU占比，代表商品供选择的丰富程度。iPhone有黑色、银色、玫瑰金三种颜色和16G、64G、128G三种容量，共9个SKU，如果手机店只卖玫瑰金色，则SKU占比0.33。采购深度是平均每个SKU的商品数量。

　　库存是一个中间状态，采购是进，销售是出。库存是一个动态滚动的变化过程，我们常拿过去时间窗口内的库存消耗速度衡量现有存量的消耗。某商场4月每天消耗库存1000件，4月末的库存为5万件，则这5万件的需要50天才能消耗完，50天被称为库存天数。虽然公式是理想状况，但以其判断缺货是没问题的。

　　销售环节大家更熟悉，指标聚焦在两个方面，销售的速度和销售的质量。销售速度常表示为售罄率，表示为时间窗口内的销售数量/时间窗口内的库存数量，这是比率，故可以用累计售罄率。某商品3月份累计售罄率50%，4月份累计售罄率60%，5月份累计售罄率80%，说明商品逐渐卖断货应该补货了，反过来售罄率一直低迷，则应该促销或者降低进货。

　　销售的质量和折扣率挂钩，乃是实收金额和标准金额的比率。国内各种红包折扣促销非常多，折扣率的统计师是非常有必要的。折扣率的典型应用是价格弹性指数：当价格变化1%时，商品销量变化的百分比。这个指数将直接影响利润。

　　进销存内容比较多，熟悉了留存活跃分析的人可能会稍有些不习惯。可是互联网变现的主流模式是电商或其变种，这方面的知识不可或缺。拿互联网金融来说，投资标的有典型的进货和库存特征，标的的投资额大小，风险等级与类型，标的剩余数量和预计库存天数，都是能直接适用进销存指标的。当分析师发现某理财标的库存天数过长，则要分析原因，是SKU过多，还是增长乏力。

　　最后

　　到这里，大家已经头晕了吧，业务是一个复杂体系，数据分析也从来不简单，两者结合都是充满挑战的。我的内容也没有囊括全部，比如电商还有搜索有效性的指标，用户在搜索框搜索，有多少为空搜索?而非空搜索中，有多少产生点击的有效搜索?小小一个搜索框也有很多门道。

　　更重要的能力是洞察和发现，文章所有的指标，并非我发明的，都是市场营销与数据分析的前辈总结而出，但是我个人学习中，并非囫囵吞枣，每个指标我都会停下思索如何用?过往哪种经验能和他联系起来。数据分析短期内是无法快速获得业务经验，但是多思考是一种更好掌握的技巧。

　　当然，分析中用不到那么多指标，往往两到三个关键指标足够，从业务方看，这些指标也不尽然是工作内容，大家别为KPI感到压力。更好的驱动与分析方式，是针对部门设立一个大目标，比如营收，将营收拆分成两到三个有逻辑关联的二级指标，如更多的付费用户能带来营收，更长的生命周期能带来营收，更高的客单价能带来营收。将二级指标分配个多个小团多或者按时间排期执行，二级指标也能拆分成三级。

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　　秦路，微信公众号ID：tracykanc

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