數據分析一個應用都關注哪些指標

⑴ 網站數據分析只要分析哪些指標

網站數據分析有很多方面，但是要看你能夠獲取的是哪些數據，具體如下：

1、流量統計是基礎的數據統計
網站的統計工具可以讓我們了解基本流量信息，包括獨立訪問者、訪問停留時間、頁面停留時間、訪問率等;實時了解網站的變化趨勢，了解有效覆蓋人群的規模，了解推廣的目標人群，在哪個頁面，哪個頻道。
1.了解網站的目標人群特徵，為產品設計提供重要依據
2.了解網站關注行業用戶量的潛在規模
3.與行業平均指標做對比，作為評估自身網站發展的指標
4.分析網站與競爭對手之間的用戶重合度
5.分析自身網站內部各欄目間的用戶重合度
根據網站的大致需求，相關網站「數據統計」的基本分析應具有：
A.訪問人次，即網站的訪問人次，通常以日訪問人次統計，此指標不排除同一訪客同一天訪問多次。
B.訪問總頁面數，即訪問者在站點上瀏覽的總頁面數，通常以日統計。
C.獨立訪客，也稱獨立IP，指訪問站點的獨立訪客，通常以日訪問人次統計，每台獨立上網電腦被視為一個獨立訪問者。同一電腦多人使用時，不重復計算，仍視作一個獨立訪問者。
D.人均停留時間，即訪問者在網站停留的時間
計算公式：人均停留時間=訪問人次停留時間/訪問人次。指「獨立訪問者」平均每次訪問某一網站的停留時間。也就是說一個周期內，從開始訪問這個網站到結束訪問這個網站所停留的時間。
E.人均訪問頁數(PV值)，即訪問者平均訪問頁面數，
計算公式：PV值=訪問總頁面數/訪問人次。這項指標同樣重要，訪問者平均訪問頁數越多，越能實現網站的目的指向。
F.跳出率，即訪問者到達站點後瀏覽頁數僅有的一頁的比率。
G.新訪客，即訪問站點的訪問者是否第一次登錄站點，該指標從一側面反應平台的人氣程度和知名度，通常以日為單位進行統計。每日新訪客人數越多，說明人氣越高，影響度也越來越高。
H.回訪者，即訪問站點的訪問者超過一次以上登錄站點，該指標從一側面反應訪問者對站點的接受程度，通常以日為單位進行統計，回訪人數越多，說明站點被接受的程度越高，而通常，網站的潛在客戶行為，就是在回訪者中實現，如注冊、購物、消費等。
I.每個獨立訪問者訪問頻次：一個周期內獨立訪問者的平均訪問次數。

2、關鍵字數據收集
包括兩方面：
客戶通過哪些關鍵字到達網站
客戶在網站搜索哪些關鍵字---精確地跟蹤有哪些關鍵字產生了銷售額或銷售機會

3、網站專題及營銷方式的效果統計
精確地跟蹤有哪些專題產生了銷售額或銷售機會，跟蹤由專題轉換為銷售的點擊次數
幫助我們評估網站頁面格局的合理性
跟蹤銷售額和銷售機會

⑵ App 數據分析的常用指標有哪些

現在這個網路時代講求流量為王。首先是用戶數；用戶的訪問是推廣的第一步。在這個階段，你需要做的是讓應用程序在不到十秒的時間內捕獲你的客戶。

然後是活躍度；對於預裝在廣告形式的用戶，在用戶數量不得到用戶的意圖，這一次經歷經驗的好教程，設計手法靠攏流行的東西來吸引這些「意外地」的用戶，並記錄新手引導過程浪費用戶的轉化率，和活動應記錄好周活躍、15天活躍，每月活動。

如果你看推廣，不注意其他運營商在幾個層面上，允許用戶應用程序會出現自己和消亡本身，這是暗淡的，所以每個階段的不同階段都應該關注好的數據。

⑶ 數據分析中的基本指標

用戶行為類指標

用戶行為指標是互聯網行業和傳統行業最大區別。傳統行業，用戶行為發生在門店裡，極難用數字化手段記錄，因此只有在發生交易時，才能記錄數據。

傳統企業的大部分數據都是交易數據。而互聯網行業依託小程序/H5/APP，能記錄用戶在每個頁面的點擊，相當於在網上店鋪的每一步動作都有記錄，因此能分析很多東西。

具體到指標上，可以套用AARRR模型，分模塊展開：

拉新：主要用於分析拉新的轉化效率與質量。拉新是很多互聯網公司最重要的任務，拉新成本是很多互聯網公司最大的成本支出，因此拉新關注度極高。

通過這些指標的分析，能讓負責商品運營的同事直觀看到商品暢銷/滯銷情況，從而調整商品進銷存計劃，避免商品積壓/缺貨。

注意，虛擬商品原則上是沒有庫存的（或者說庫存想設多少設多少）。但是濫發虛擬商品，又會引發互聯網中通貨膨脹與商品貶值。比如游戲里稀有皮膚賣的貴，是因為稀有才貴，為了短期收入搞大優惠，一但爛大街，反而大家都不稀罕了。

所以控虛擬商品的庫存，不是看商品動銷率或者在庫時間，而是看GMV整體目標。在達成GMV整體目標情況下，高中低端商品保持一個穩定的庫存結構，避免爛大街。

⑷ App 數據分析的常用指標有哪些

1. 常規數據指標的監測，不在話下。如用戶量，新用戶量，UGC量（社交產品），銷量，付費量，推廣期間的各種數據等等。這些是最基礎也是最基本，同時也是boss們最關注的指標。
2. 渠道分析，或者說流量分析。對於一個在上升期得APP來說，你們會花資源去引流量、去別的渠道拉用戶。 這時候就需要監測各個渠道的好壞，哪個效果好，哪個單價便宜，這都是需要渠道數據監測來完成。當然，你還需要跟蹤監測不同渠道用戶的後續表現，給每個渠道的用戶進行打分，讓BOSS知道哪個渠道值得投，哪個渠道是垃圾。 同時也可以監測iPhone和Android用戶的質量區別，一般來說，iphone用戶質量要略高於android用戶。當然，有多餘精力的話還可以監測不同機型之間用戶的表現區別。 總之就是在不同的維度上監測不同用戶的表現。

3. 用戶的核心轉化率。想想你的APP的核心功能是什麼，然後去監測這個核心功能的轉化率。在游戲APP里可能叫付費率，在電商APP里可能叫購買率。不同的行業都有相應的不同轉化率，你可以將自己的產品和行業平均進行對比，看看自己的產品在行業中所處的地位。同時，通過長期的監測，你還可以更具這項數據評判APP不同版本的好壞。

4. 用戶使用時長的監測。 一方面，這是一個監測用戶活躍度的非常好的指標。用戶使用時間長就意味這活躍度高，反之亦然。另一方面，想一想你的APP在設計的時候，當初預計一個正常的用戶每天會用多少時間，上線後用戶真正用的時間是否和你的預計相同？ 如果這裡面有很大的偏差，就說明用戶對APP的認知和你當時設想是有不同的。 這個時候你就需要想想如何來調整你的產品，去迎合用戶的認知。

5. 用戶流失情況。 一方面需要監測用戶的流失率，比如新用戶進來後，第一、三、七、三十天還在使用產品的有多少人。流失率的變化可以直觀的反應APP再朝好的方向發展還是不好的方向發展。行業中也有一些平均水平指標，你可以參考這些指標評判自己APP的好壞。另一方面需要找到用戶流失的地方，看看用戶在哪些地方流失了，然後有的放矢，進行相應的改動。如果有能力的話，建模將用戶流失的各種情況都刻畫出來，這樣在產品的後續改動中就更加游刃有餘了。

6. 活躍用戶動態。密切關注APP活躍用戶的動態，傾聽他們的聲音。一旦發現異常立馬組織人員商討對策。活躍用戶（或者說核心用戶）是APP最寶貴的資源，關注他們的一舉一動，這個重要性不需要多說了吧.

7. 用戶特徵描述。這點和指標關系不大，有點建模的意思了。 將用戶的各個指標特徵進行描述，越詳細越好。如性別，年齡，地域，手機型號，網路型號，職業收入，興趣愛好等等。這些數據平時沒什麼用，但對於產品人員來說，有時候會給他們很大的靈感。如果可能的話，還可以分以下維度：如活躍用戶的特徵是什麼樣的，較沉默的用戶的特徵是怎樣的，流失用戶的特徵是怎樣的。

8. 用戶生命周期的監測。這個是專門針對那些社交、游戲類的APP來說的。當你的APP上線一段時間後（6-12個月），你可以回頭看看一個正常的用戶，完整的體驗你的APP的流程是怎樣的，大概需要多少時間。根據這個數據再結合一些其它數據可以大致的估算下你的產品能夠到怎樣的規模，讓你的BOSS們知道這款產品最終能發展成什麼樣。 當然這個很難，產品的發展受到太多因素的影響，光靠你一個數據分析師來預測顯然是不那麼靠譜的。

⑸ 電商數據分析要掌握哪些數據指標

【導讀】在電商行業當中，通常涉及到六大部門，且各個部門當中，業務框架以運營為導向。那麼，在電商數據分析中，我們需要掌握哪些數據指標呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

運營模塊

運營的主要職責是達成銷售目標，同時控制運營成本。所以在這一模塊我們主要關注三個數據指標：業績達標率、業績增長率、銷售利潤額。這三個指標非常好理解，主要是用來綜合評估運營水平。

商品模塊

這一模塊主要涉及兩個職能，商品企劃和商品運營。

商品企劃的主要職能是在一個銷售周期內，對商品的品類、價格帶、風格、銷售進度進行整體把控，避免使用單一產品沖業績。

商品運營的主要職能是負責商品的上架、入庫以及主推策劃，通常流程是：測款-養款-爆款-返單。當然，一個店鋪也不能打造過多的爆款，爆款的增多會損害品牌調性，到這一旦折扣下降就會引起消費者流失的局面。

市場模塊

市場模塊是僅次於運營的第二大模塊，同時又和運營的工作密不可分。主要包括市場推廣投放、會員維護、活動包裝等等。

其中，推廣是一個店鋪的重中之重，也是我們數據分析的主要對象，推廣包括包括付費和免費兩種渠道，付費渠道比如我們熟知的直通車、鑽展等等，免費推廣如微博、貼吧等等。定時的進行會員維護會促進會員沉澱，活躍的會員可以有效的節省推廣費用。

視覺設計模塊

這部分模塊中，我們主要分析的還是店鋪流量的漏斗轉化路徑。主要涉及的包括：頁面邏輯、標簽分類、主推商品。這部內容對應的就是我們常說的流量分析，分析客戶的訪問路徑，並結合漏斗模型，看看那部分的轉化對最終的轉化率影響最大並進行優化。

關於電商數據分析要掌握哪些數據指標，小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑹ 產品經理在做數據分析時，哪些數據指標更應該關注

產品經理需要關注什麼數據指標，估計接觸過產品一點的人都能夠說出來幾個數據指標，比如說UV、PV，活躍用戶數、新增用戶數、留存率等等，誠然這些都是產品經理需要關注的數據，但卻並不是說所有的數據都應該去關注。首先應該界定邊界，對於不同類型的產品需要關注的數據指標肯定是不一樣的，其次對於不同時期的產品所需要關注的指標也是不同的，下文將從種子期、推廣期、成熟期三個階段來簡述產品經理需要關注的數據指標。

一．種子期

種子期是不需要做大規模的運營推廣的，此階段的用戶更多的是來自於用戶自增長，所以在種子期需要關注的數據主要是用戶相關的數據是和產品本身的數據。

1.開源

a)活躍用戶數量：首先依然是關於「活躍用戶」的定義，然後再去關注這個數據指標；

b)付費轉化率：對於這樣的一款產品，用戶願意為之買單么，轉化率說話；

c)ARPU值：每用戶平均收入，不同的類型的產品沒有可比性，同行業平均水平進行對比。營收=用戶數量×付費轉化率×ARPU值，為了能夠提升營收，可以從這三方面入手去考慮，如何增加用戶基數，如何能夠提升用戶的付費轉化率以及用戶付費留存率，用戶是付費一次就不再付費還是付費之後還會重復付費，以及如何去提高產品的ARPU值。

2.節流

a)沉默用戶數量：定義什麼樣的用戶為「沉默用戶」，然後去關注這個指標；

b)流失用戶數量：定義什麼樣的用戶為「流失用戶」，然後去關注這個指標。對於產品而言，一旦用戶流失則很難能夠再次召回，就算召回，成本也很高，所以應該提前建立預警機制，定義「沉默用戶」與「流失用戶」，在用戶變為沉默用戶的時候，就開始採用相應的手段，防止用戶流失，同時也應該設立老用戶迴流機制，進行老用戶的召回。數據本身是客觀的，但是在解讀的過程中則會摻雜主觀因素，同時數據波動的背後也可能會有著其他因素的干擾，所以數據也可能會騙人。在用數據說話的同時，也應該辯證性的去看待數據，相信數據但又不唯數據是從。另外對於不同的產品需要關注的數據是不同的，而不同時期的產品需要關注的數據也是不同的，要根據產品本身的特點和產品的生命周期階段去選擇合適的數據指標進行關注，以保證產品的健康發展。

⑺ 電商數據分析需要統計哪些指標

最重要的就是這幾個了：

1 、商品數據分析：電商平台定期都要對商品銷售進行分析，比如針對各個不同商品的銷量、庫存分析、商品評論等。做商品數據分析，可以從時間維度或者從不同商品的類別、價格等多個維度來做分析，這里可以做的數據圖表類型很多，比如從時間維度、商品類別、價格維度等；

以上電商相關的可視化圖表的製作工具為BDP個人版，可以將各個平台數據統一整合到BDP，然後做好一次分析圖表，後期就不需要重復分析啦！