业务的洞悉决定了数据分析师发展的上限，数据技巧只是逼近它。好的分析师都懂业务，也必须懂业务。
开始主题内容之前，先明白互联网产品的一个固定流程。产品上线-用户接触-用户留存-用户活跃-营收。每一个环节都会产生各种各样的数据，哪些数据指标是作为一个运营人应该具有的意识，带着这个疑问，来看这篇文章。
第一个环节，用户接触
用户接触产品是运营的起始，这个事件中，要了解的数据指标有如下几个。
渠道到达量
俗称曝光量，即你的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。这个数据，能分析出每个渠道的投入和回报是否能达到预期。
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。拿陌陌的俩次地推广告举例，前者重点是“约”，后者重点是“视频社交”，究竟将用户行为产生的数据归因到哪次广告营销，就要看数据产生最近的一次广告曝光了。
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，如果不注意该环节也会流失不少用户，这个数据也能分析出App在商店是否存在问题。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。
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。
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。
第二个环节，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。
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。
很多时候也会用PV/UV来判断网页产品的内容是否优质，比值越大，用户浏览的内容越多，也就说明网站越优秀。
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话。而超过30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。
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，日会话次数为120，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，那么就该好好分析一下了。
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，没有用户会喜欢一个每天打开产品却不再做什么的产品。
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。
今日头条、百家号、企鹅号、大鱼号等自媒体平台，推荐阅读比，阅读评论比、阅读转发比等等也是类似。
第三个环节，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。
第四个环节，营收
用户来了，有了活跃，有了留存，产品自然需要营收，互联网产品很大一块依靠广告推广。有了活跃用户广告已经曝光，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。同样的广告样式，计费模式不同，也影响着转化的成本。
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。
以上三种是常见的计费方式，CPT按时间，比如吸金能力超强的电影就属于这种，一部作品分发到全世界的电影院，可见这种计费方式也是相当的厉害。另外CPD是按天付费，街边的广告牌大多是这样。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。
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。
最后
互联网产品运营是一个复杂体系，数据分析也从来不简单，两者结合都是充满挑战的。本文所涉及到的仅仅是互联网内容类产品的一些数据指标，还有电商类、社交类、工具类等等各类产品，也有多钟数据指标，重要的是，在观察每个数据指标时，都要认真思考数据背后的事情，如何来利用这些数据，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。