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哪些用戶指標值得關注?
哪些用戶指標值得關注?
互聯網er的早讀課     阅读简体中文版


假設你想用盡量簡潔有效的數據了解一個網站或產品的用戶情況,你會問哪幾個用戶數據?其實一個聰明的提問者永遠不會問網站的累計用戶數有多少,甚至不會問網站的UV是多少,因為這些指標都不能從真正意義上去反映網站的價值和發展狀況。


用戶的細分方式

我不建議把用戶細分成許許多多的類型,目前為止見過的用戶細分的類別也不在少數,羅列出來應該有一大串:當前用戶、新老用戶、活躍用戶、流失用戶、留存用戶、回訪用戶、誤闖用戶、休眠用戶、常駐用戶、忠誠用戶……其實很多的定義或含義是相近的,在分析層面也扮演著類似的指標角色。所以不建議將用戶這樣混亂無章地分成N個類別,用戶的細分關鍵在于以合理的體系將用戶細分成幾個類別,并且每個類別都能發揮其在用戶分析上的功效,不存在累贅和混淆

所以這里想介紹下我認為比較合理的用戶細分方式。我將用戶分成以下幾類:當前使用用戶新用戶活躍用戶流失用戶回訪用戶,下面來簡單的解釋下。

當前使用用戶:即我們平常所說的UV,也就是網站的登錄或者使用用戶數。用于體現網站的當前運營狀況。

新用戶:首次訪問或者剛剛注冊的用戶;那么那些不是首次來訪的用戶就是老用戶,于是同時也獲得了老用戶的統計。用于分析網站的推廣效果或者成長空間。

活躍用戶數:活躍用戶的定義千差萬別,一般定義有關鍵動作或者行為達到某個要求時的用戶為活躍用戶;每個網站應該根據自身的產品特定定義活躍用戶。活躍用戶用于分析網站真正掌握了多少有價值用戶。

流失用戶:是指那些曾經訪問過網站或注冊過的用戶,但由于對網站漸漸失去興趣后逐漸遠離網站,進而徹底脫離網站的那批用戶。當然,一個網站一定會存在流失用戶,這是網站用戶新老交替中不可避免的,但流失用戶的比例和變化趨勢能夠說明網站保留用戶的能力及發展趨勢。我們將那些未流失的用戶叫做留存用戶,可以通過總使用用戶數減去流失用戶數計算得到。

回訪用戶:是指那些之前已經流失,但之后又重新訪問你的網站的用戶。用于分析網站對挽回流失用戶的能力(常常會受到那些很久沒有登錄的網站給你發的郵件吧,讓你回去看看,這些措施就是他們在挽留那些流失用戶)。除非近期內執行了一些挽留流失用戶的手段,正常情況下回訪用戶的比例應該是比較低的,否則就是你對流失用戶的定義不夠準確,應該適當延長定義流失的時間間隔。

所以其實在我們獲得某些用戶統計指標之后,通過計算同時也獲得了諸如老用戶、留存用戶這些指標。


值得關注的用戶指標

文章的開頭已經提到過,如果你想了解一個網站或者一個產品的用戶情況,請盡量抓住那些最為關鍵的用戶指標。如果是我來問,我只會問3個指標:活躍用戶數新用戶比例用戶流失率

顯而易見,活躍用戶數直接反映了網站或者產品真正掌握著多少用戶,這些用戶并不是因為某些廣告或者鏈接誤點進來的,而是真正對這個網站或者產品感興趣,有意向去使用或者持續關注的。活躍用戶數越高,網站或者產品當前擁有的價值越高。但這里有一點需要格外注意,那就是活躍用戶的定義,活躍用戶跟新用戶不一樣,活躍用戶可能催生各種形形色色的定義,之前的文章——用Engagement衡量用戶活躍度對于如何定義用戶活躍做過介紹,活躍用戶的定義也類似,可以有各種方法。寬松的定義可以讓活躍用戶“變多”,比如只要訪問頁面數超過2頁或者停留時間超過30秒;而嚴謹的定義可能會導致活躍用戶“減少”,比如微博網站定義平均每天發送微博數量超過2條的才是活躍用戶。所以,不同的定義影響著活躍用戶的數量,當你問到活躍用戶時,一定要了解對方是如何定義活躍用戶的。我更偏向于嚴謹的定義,雖然這會讓活躍用戶“減少”,但嚴謹的定義讓數據顯得更加真實,可以說根據這個定義統計到的用戶是那些真正在為網站創造價值的用戶。

新用戶比例反映著網站或產品的推廣能力,渠道的鋪設和帶來的效果。新用戶比例不僅是評估市場部門績效的一個關鍵指標,同時也是反映網站和產品發展狀況的重要指標。

但只看新用戶比例是不夠的,需要結合著用戶流失率一起看。我見過流失率98%的網站,也見過流失率20%左右的產品,流失率會根據產品對用戶黏性的不同而顯得參差不齊。用戶流失率反映了網站或者產品保留用戶的能力,即新用戶比例反映的是用戶“進來”的情況,用戶流失率反映的是用戶“離開”的情況,結合這兩個指標會有下面3類情況,代表了3種不同的產品發展階段:

新用戶比例大于用戶流失率:產品處于發展成長階段;

新用戶比例與用戶流失率持平:產品處于成熟穩定階段;

新用戶比例低于用戶流失率:產品處于下滑衰退階段。

下面附上一張反映活躍用戶數、新用戶比例和用戶流失率的圖表,你能從這張圖中看出些什么,假如你是這個網站的CEO,你接下來需要從哪個角度重點著手來改善網站的運營狀況?


這篇文章可能沒有涉及任何的數據和分析,這里只想理清楚用戶的細分和指標,當這套用戶的細分和指標體系規范化了以后,能夠讓用戶分析變得游刃有余。

via:網站數據分析


2015-08-23 08:42

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