除了PV、UV,产品经理还应该知道这三大数据指标
数据指标梳理
数据指标梳理
随着互联网技术的不断发展，数据指标已经成为衡量企业业务运营质量、决策能力和市场竞争力的重要标准之一。
在这里，我将为大家介绍一些常见的数据指标，以帮助您更好地了解企业的运营状况。
一、流量类指标
1.网站PV：网站页面浏览量，反映网站的流量。
2.网站UV：网站独立访客数量，反映网站的访问量。
3.转化率：指访客行为的转化程度，包括订单转化率、注册转化率、搜索转化率等。
二、用户类指标
1.新增用户数：每日、每周或每月新增用户数。
2.活跃用户数：每日、每周或每月活跃用户数。
3.用户留存率：反映用户对产品或服务的忠诚程度。
三、订单类指标
1.销售额：产品或服务的销售总额。
2.订单量：每日、每周或每月的订单数量。
3.客单价：平均每个订单的交易金额。
四、营销类指标
1.转化成本：营销成本与订单数量的比率。
2.ROI：投资回报率，即投资带来的收益与投资成本之比。
3.CTR：点击率，即广告点击量与广告曝光量之比。
以上是一些常用的数据指标，不同的业务模式和行业会有不同的衡量标准，企业可以根据实际情况对指标进行调整和补充，以更准确地反映业务状况。
同时，除了指标的选择和计算，数据的分析和价值挖掘也是至关重要的，企业可以通过数据分析工具等方法来深入挖掘数据背后的价值，为业务决策提供重要支持。
产品经理常用的数据分析指标
产品经理常用的数据分析指标一、增长指标互联网时代已从增量的指数级增长，过度到了存量的精细化运营。
增长也不仅仅是用户的增长，更关键的是业务的增长。
所以产品经理在为用户持续提供价值的同时，也要为企业创造更多的商业价值。
借助RARRA增长模型，能够很好的帮助产品团队去追踪增长情况。
1.用户留存（Retention）：为用户提供价值，让用户持续使用产品或服务。
常用的分析指标有：流失用户数、流失周期、周留存率、月留存率等。
2.用户激活（Activation）：确保用户在使用产品和服务时，可以体验或感受到价值所在。
常用的分析指标有：DAU、MAU、使用时长、使用频次等。
3.用户推荐（Referral）：让用户与他人分享和讨论产品或服务。
常用的分析指标有：分享页曝光、分享用户数、分享率、分享转化率。
4.用户变现（Revenue）：基于为用户提供价值的同时，创造商业利润。
常用的分析指标有：付费用户数、付费转化率、人均付费笔数、人均付费金额等。
5.用户获取（Acquisition）：鼓励老用户转介绍，带来新用户。
常用的分析指标有：曝光用户数、点击用户数、注册用户数等。
二、产品指标产品体验好坏，一是可以找用户调研得知，但需要消耗比极大的人力和时间成本，另外就是通过产品相关的数据指标来判断。
用户对一个产品最直接的定义就是：产品好不好用、流程复不复杂、内容好不好、能不能解决某一需求，以上都可以划分为功能和内容2大类。
产品指标直接体现了产品是否满足用户在特定场景下的需求和痛点。
1.功能：路径漏斗、使用人数、使用次数、用户评价2.内容：【UV-深度、PV-广度】消费、点赞、评价、收藏、分享三、业务指标不管是To C、还是To B产品，对业务的价值一般体现为：降本增效 & 业务增长。
流程优化和人员技能的提升都能带来效率的提升和成本的下降，最典型的例子是：机器人代替人工作业。
业务的增长可以是内部人均产能的提升，也可以是外部市场规模的扩张。
产品运营必须关注的5大类17项数据指标
产品运营必须关注的五大类17项数据指标一、拉新类指标拉新类指标包含浏览量、下载量、新增用户、获取成本等。
1.浏览量指的是在朋友圈、应用商店等渠道中被多少用户看到。
与浏览量相对应的是点击量，在业内有一个专业词汇 CTR(CRT=点击量/浏览量)，很多广告平台用它来评估广告质量。
2.下载量指的是 App 的下载安装次数，是衡量拉新效果结果的指标。
3.新增用户指的是产品的注册用户数量，下载量高并不是意味着新增用户就多，如果只下载并没有注册，那它就是一个无效的用户。
4.获取成本一般指的是获取有效用户的成本，新增用户必然涉及成本，而这是运营新手最容易忽略的。
目前常见的成本的计算方式有 CPM(千次曝光成本)、CPC(单次点击成本)、CPA(单次获客成本)等。
二、传播类指标传播类指标主要包含病毒 K 因子和传播周期。
1.病毒 K 因子K 因子大于 1 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。
2.传播周期传播周期指的是用户完成从传播到转化新用户所需要的时间，周期越短，意味着用户裂变传播的效果越好。
三、活跃类指标活跃类指标包含活跃用户数、活跃率、启动次数、页面浏览量、在线时长等。
1.活跃用户数一般指的是日活跃用户数量，即在 24 小时内活跃用户的总量。
2.活跃率是活跃用户所占的比例。
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程度。
3.启动次数是用户使用产品的次数，体现的是用户使用频率，用户的日均启动次数越多，说明对产品的依赖性越高。
4.页面浏览量是一定时间内访问页面的次数，用户的一次访问请求看作一个PV，用户看了5个网页，则PV 为5。
5.在线时长是用户访问使用的时长，不同产品类型的访问时长不同。
例如：社交肯定长于工具类产品。
四、留存类指标留存类指标主要包含用户留存率和用户流失率。
1.用户留存率：留存率 = 留存用户 / 当初的总用户量。
2.用户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%，可推测，5 个月后产品将失去所有的用户。
pv uv 以及数据指标的分类
pv uv 以及数据指标的分类
PV（Page View）和UV（Unique Visitor）是网站流量统计中两个重要的指标。
PV指页面浏览量，是用户在访问网站时每打开一个页面记录一次。
统计PV可以反映出网站的总流量和页面访问量。
UV指独立访问者数量，即访问网站的单个IP地址或Cookie中记录的唯一身份标识（比如用户账号）数量。
统计UV可以了解网站的真实用户数量。
除了PV和UV之外，还有许多数据指标可以用来评估网站的流量和用户情况。
常见的数据指标可以分为以下几类：
1. 访问量类指标：除了PV与UV之外，还包括人均浏览页面数、平均停留时间、跳出率（用户访问后在网站上只停留了很短的时间就离开了的比例）。
这些指标可以反映出网站内容的吸引力、用户体验和访问者的粘性程度。
2. 用户类指标：包括新用户和老用户的比例、用户流失率、活跃用户占比等。
这些指标可以了解网站的用户结构和用户粘性情况。
3. 行为类指标：包括用户来源渠道、用户访问路径、页面转化率等。
这些指标可以反映出用户的行为习惯、关注点以及网站的运营效果。
4. 时段类指标：包括访问量峰值时间、访问量波动情况等。
这些指标可以了解用户对网站的使用时间习惯，从而有针对性地进行运营。
在分析网站数据时，不仅要时刻关注PV和UV的变化，也要深入理解其他指标的变化趋势，同时结合站内内容和用户反馈等外部因素进行分析。
只有全面综合地分析和评估数据，才能更好地了解网站的运营状态和用户情况，做出更加科学和有效的决策。
产品经理的绩效考核指标
产品经理的绩效考核指标
一、可量化指标：
1、UV/PV数：
UV数更多的来自导流，本身用户的培育和留存也对该指标有影响。
该数据通常需要由产品和运营同时承担。
2、支付转化率：
用户在支付流程中的体验，直接影响到支付转化率。
当然，内容本身也会对转化率造成影响，比如电商行业产品的质量、评论等。
3、用户投诉与咨询数：
用户只有在使用产品时不爽了，才会主动去投诉。
在产品设计上如何避免用户投诉，这个应该是产品优先级最高的需求。
4、用户停留时长：
产品本身对用户的吸引力，根据行业不同有不同的数据标准。
并不是用户停留时间越长越好。
5、跳出率/退出率：
这两个数据的影响因素主要在于用户使用流程中内容对用户的引导和关注。
6、客户留存数：
涉及到运营策略对潜在流失的用户进行唤起，或者产品内容的本身对用户的吸引力。
二、非可量化指标：
1、需求的准确性：
虽然所有公司都在强调拥抱变化，但是产品经理保障需求的准确，减少变更。
应该是一个产品经理的底线和坚持。
2、产品项目执行计划性：
产品经理通常都会承担半个项目经理的职责，这时候项目管理的能力就很重要了。
3、文档撰写的严谨和详尽：
文档作为需求的传递工具，他的准确性代表了产品经理对需求思考的深度。
4、合作与沟通能力：
产品经理作为沟通的桥梁，沟通能力与技巧是在进行工作时非常重要的技能。
一个产品经理对于需求的理解再深刻，体验的sense再好，沟通能力不足，也不足以推动需求的进行。
产品经理-产品常见数据指标及来源有哪些
产品常见数据指标及来源有哪些量化即增长。
能量化的都即可增长，从非议数据开始吧。
分析一款产品，要重点关注三项以下内容：用户，需求和数据。
大部分人市场需求都会关注用户和需求，但会忽略数据。
一方面，主观上不重视，不会关注。
另一方面，觉得不是份内事，运营小伙伴做就好了。
实际上，总经理数据对产品经理来说很重要。
功能上线后，关注数据的变化能介绍用户的态度，这个比看用户反馈要客观得多。
反馈表达的是个体的声音，数据量化的是群体的行为，要客观得多。
结合自己的实践，分享下平时关注的指标和数据来源。
好比炒股，可看大盘能了解行情信息，能辅助你做买卖决策。
中国股市大盘有上证指数，沪深300等。
互联网也有并不相同的数据。
比如说：1.用户上网时长了解平均上网时长，可以对比下自己产品平均使用时长，处于什么样的左边。
如果是社交的应用，跟同类产品比，使用时长是高还是低。
如果想要再提高日均使用时长，还要多大空间，天花板有多高？会跟哪些关系应用领域产生竞争关系？如果是工具类应用，要关注用户大部分时长花在哪一类产品了，可不可以到这些产品上去做引流。
引流的话，该怎么引呢？播客用户的在线时长是有极限的。
除去睡觉8小时，吃饭+工作10小时，不做其它事情，剩下的碎片时间加起来顶多也就6小时。
从2021年后，用户每周的在线时长增长每季度已经大幅放缓了。
一周27个小时，平均每天上网时数也就是3.86时间。
淘宝和平均今日头条用户平均每天使用时长分别为74分钟和66分钟，接近1/3，想想挺可怕的。
2.用户一日活跃情况了解客户一日活跃情况，便于做运营策略。
用户在不同的时间活跃是否有侧重点？早上爬起来上班，挤地铁公交累，没精神，喜欢随便看得出来下新闻。
晚上下班回家，不会那么挤，心情相对放松，每个看的东西不一样，有的喜欢看视频，有的喜欢刷微博。
什么时间段，用户最活跃。
什么时候适合做媒体报道推送？推送应该持续两三天？不同类型的产品，为人所知情况又有不同。
具体到产品上，什么该和用户互联，达到运营目的，要根据一般性情况来作判断。
电商名词指标认识
电商名词指标认识引言在电商行业中，了解并掌握一些重要的名词指标是非常重要的。
这些指标可以帮助企业更好地了解市场情况、评估经营状况，以及制定合适的营销策略。
本文将介绍一些常见的电商名词指标，帮助读者更好地认识和理解它们。
1. GMV（Gross Merchandise Volume）毛交易金额GMV是指电商平台上所有交易订单的总金额，也被称为毛交易金额。
这个指标可以衡量一个电商平台上商品的销售总额，对于评估一个电商平台的经营规模和销售能力非常重要。
GMV = 单价 x 数量2. PV（Page Views）浏览量PV指的是网页的浏览次数，或者说是网页的访问量。
PV可以用来衡量网站的流量和受欢迎程度。
对于电商网站来说，高PV意味着用户对商品很感兴趣，可以帮助企业评估网站的营销效果。
3. UV（Unique Visitors）独立访客数UV指的是访问网站的独立用户数量。
一个用户可能在一天内多次访问网站，但只被计算为一个UV。
UV是用来衡量网站真实用户数量的指标，可以帮助企业评估网站的受众规模和覆盖范围。
4. 转化率转化率是指用户从一个阶段转化到下一个阶段的比例。
在电商领域，常见的转化率包括点击转化率、订单转化率等。
转化率是衡量营销效果和用户购买行为的重要指标，可以帮助企业评估营销活动的效果和改善网站用户体验。
转化率 = 转化数 / 访客数5. CAC（Customer Acquisition Cost）用户获取成本CAC是指企业获取一个新客户所花费的成本。
计算CAC需要将营销费用除以新增客户数量。
对于电商企业来说，降低CAC可以帮助提高盈利能力和市场竞争力。
CAC = 营销费用 / 新增客户数量6. ROI（Return on Investment）投资回报率ROI是指企业从投资中获得的回报。
在电商行业中，ROI可以用来评估营销活动的效果和投资的回报率。
高ROI意味着企业的投资有很好的回报，反之则需要重新评估营销策略。
产品(质量、品质)经理必知的数据(3个指标、10大率)
产品（质量、品质）经理必知的数据（3个指标、10大率）网页指标：PV（page view）：即页面浏览量，用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次。
用户对同一页面的多次访问，访问量累计。
在一定统计周期内用户每次刷新网页一次也被计算一次。
一般来说PV与来访者数量成正比，但是PV并不直接决定页面的真实来访者数量。
例如，同一个来访者通过不断的刷新页面，也可以制造出非常高的PV。
UV（unique visitor）：即独立访客，访问网站的一台电脑客户端为一个访客。
PR（pagerank）：即网页的级别，一个PR值为1的网站表明这个网站不太具有流行度，而PR值为7到10则表明这个网站非常受欢迎(或者说极其重要)。
页面停留时长：访客一次访问在某个页面上停留时间，等于这个页面的总停留时长除以这个页面的访问量。
网站停留时长：等于网站总的停留时长除以访问量。
跳出率（Bounce Rate）：指用户到达你的网站上并在你的网站上仅浏览了一个页面就离开的访问次数与所有访问次数的百分比。
比如有100个用户进入你的网站，然后50个用户打开首页就跳出去了，跳出率一般是50%，是评价一个网站性能的重要指标，跳出率高，说明网站用户体验做得不好，用户进去就跳出去了，网站没有满足用户的期望与需求或是人群定位不精准，反之如果跳出率较低，说明网站用户体验做得不错。
一般来说50%的跳出率是正常状态，70%以上就出现问题了，90%以上就是问题就严重了跳出率只能衡量该页作为用户的landing page的页面质量，不能衡量其他。
如果你做的是从其他媒体引入的流量，说明你的媒体渠道选择失误，搜索引擎付费关键字定位不准、客户群定位不准确，还是landing page的call to action 可能不够吸引人。
当然对于不同页面和不同类型的网站的跳出率需要区别对待，很多网站的性质决定用户甚至只要浏览首页，需求就可能得到满足。
退出率（exit rate）：“退出率”是指该网页是会话中“最后一页”的浏览占该网页总浏览量的百分比。
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渠道衡量和优化
很多产品经理或者运营人员都有过这样的经历：公司做了一次线上促销，发表了一篇软文，买了很多搜索关键词（SEM），但是如何衡量这些活动的效果。
你是否知道用户是从那几个渠道来访问你的网页或者下载你的APP；不同渠道来的用户有哪些差异；如何用最少的钱在不同的渠道上办最有效的事情。
提升转化率
产品经理最常见（没有之一）的一个问题：注册！！！
用户的注册流程是否顺畅？激活步骤是否合理？运营拉过来的流量，是否转化为注册用户。
再细
一点，每一步的转化率是多少？没转化的用户去哪里了？如何优化注册或者购买的流程？
提高留存率
先举几个硅谷前沿公司的案例。
社交网络公司LinkedIn（领英）发现：在第一周增加5个社交好友后，这类用户的留存度非常高。
Dropbox（一家云存储公司）发现在第一周安装两个以上操作系统的用户留存度非常高。
Facebook 和Twitter也通过让新用户添加好友的方式提升用户的留存。
这里面的5（个社交好友）、2（个操作系统）等等就是这些产品留存的魔法数字。
作为产品经理，你肯定希望用户留下来，那么你是否知道你产品留存的魔法数字呢？对于提升用户留存，你是否有好的办法？
二. PM需要警惕的虚荣指标
产品经理做数据分析，归根结底都是为了用户服务的。
所以我们需要建立一套基于用户行为的数据分析体系，了解用户是谁？用户都做了什么？不同用户之间的差异等等。
产品经理只有明白了“是什么”，才能搞懂“为什么”，进而优化产品设计。
数据分析是一个长时间优化的过程，需要我们持续监测各项指标变化。
在这个过程中，产品经理需要警惕一类虚荣指标：即PV、UV等概览性指标。
这类指标就算很大，也没法很好的指导我们具体
的工作，还容易给人带来误导。
而我们需要关注的用户行为数据指标，包括我们上面介绍的用户获取（渠道）、用户激活（激活）、用户留存（留存）等等。
只有了解到这些指标，才能优化我们的产品设计；所以这些指标也叫做Actionable Metric（可执行指标），这也是用户行为数据的魅力。
三、案例解释：用户行为数据分析的基本流程
确定了具体的数据指标后，我们开始分析用户行为数据，那么该如何操作呢？我们以一个产品经理常见的场景——网页注册转化率过低——为例，对用户行为数据分析的流程进行详细介绍。
第一步：明确你的分析场景，确定具体的目标
在这个案例中，网页的注册转化率过低，那么我们的目标就是提升注册转化率；为例提升注册转化率，我们需要知道到底是哪一步挡住了用户注册。
第二步：规划一下你需要那些数据来支持你的分析
比如对于之前的目标，我们需要拆解从进入注册页面到完成注册的每一个步骤的数据，每一次输入的数据，同时，完成或者未成为这些步骤的所有用户的特征数据。
第三步：让工程师帮忙采集数据
一般这个时候，产品经理和工程师们就开始进入撕X节奏了，理由可能是：太忙，你这个数据收集起来有意义吗？一定需要这些数据嘛，你再想想？好的，提个工单，排期到下下下个月。
收集每一个注册页面的数据，需要工程师在每一个注册页面或者按钮下面埋点来收集说句。
同时还要调取不同类别客户的基本属性（IP来源、电脑系统、屏幕大小、浏览器版本、客户会员登记、客户职务等等各种可能涉及到的信息）数据，怪不得程序员嫌烦。
（作为工程师，作者深有体会）
第四步：评估和分析数据
这一步和产品经理的数据分析能力息息相关，懂数据分析的PM可以自行完成这些工作；不懂数据分析的PM可能要求数据分析师帮忙了。
对于注册转化率过低的案例，一般是做个转化环节的漏斗分析，通过不同环节的漏斗大小来分析问题出在那里。
第五步：给出优化方案
通过数据分析来发现问题，然后提出解决问题的方案。
例如发现某一个页面填写的注册信息过多，导致很多用户放弃，那就需要简化这个页面。
第六步：就是确定方案的负责人
如果是BUG，产品经理可能要和程序员开始新一轮的交战。
如果是设计的问题，产品需要和交互等交流，交流完再和程序员撕。
第七步：评估实施新方案的效果，并持续优化
这是一个不断优化的过程，需要日复一日，持续监测和改进。
作者：GrowingIO叶玎玎
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