数据分析一个应用都关注哪些指标

⑴ 网站数据分析只要分析哪些指标

网站数据分析有很多方面，但是要看你能够获取的是哪些数据，具体如下：

1、流量统计是基础的数据统计
网站的统计工具可以让我们了解基本流量信息，包括独立访问者、访问停留时间、页面停留时间、访问率等;实时了解网站的变化趋势，了解有效覆盖人群的规模，了解推广的目标人群，在哪个页面，哪个频道。
1.了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据
2.了解网站关注行业用户量的潜在规模
3.与行业平均指标做对比，作为评估自身网站发展的指标
4.分析网站与竞争对手之间的用户重合度
5.分析自身网站内部各栏目间的用户重合度
根据网站的大致需求，相关网站“数据统计”的基本分析应具有：
A.访问人次，即网站的访问人次，通常以日访问人次统计，此指标不排除同一访客同一天访问多次。
B.访问总页面数，即访问者在站点上浏览的总页面数，通常以日统计。
C.独立访客，也称独立IP，指访问站点的独立访客，通常以日访问人次统计，每台独立上网电脑被视为一个独立访问者。同一电脑多人使用时，不重复计算，仍视作一个独立访问者。
D.人均停留时间，即访问者在网站停留的时间
计算公式：人均停留时间=访问人次停留时间/访问人次。指“独立访问者”平均每次访问某一网站的停留时间。也就是说一个周期内，从开始访问这个网站到结束访问这个网站所停留的时间。
E.人均访问页数(PV值)，即访问者平均访问页面数，
计算公式：PV值=访问总页面数/访问人次。这项指标同样重要，访问者平均访问页数越多，越能实现网站的目的指向。
F.跳出率，即访问者到达站点后浏览页数仅有的一页的比率。
G.新访客，即访问站点的访问者是否第一次登录站点，该指标从一侧面反应平台的人气程度和知名度，通常以日为单位进行统计。每日新访客人数越多，说明人气越高，影响度也越来越高。
H.回访者，即访问站点的访问者超过一次以上登录站点，该指标从一侧面反应访问者对站点的接受程度，通常以日为单位进行统计，回访人数越多，说明站点被接受的程度越高，而通常，网站的潜在客户行为，就是在回访者中实现，如注册、购物、消费等。
I.每个独立访问者访问频次：一个周期内独立访问者的平均访问次数。

2、关键字数据收集
包括两方面：
客户通过哪些关键字到达网站
客户在网站搜索哪些关键字---精确地跟踪有哪些关键字产生了销售额或销售机会

3、网站专题及营销方式的效果统计
精确地跟踪有哪些专题产生了销售额或销售机会，跟踪由专题转换为销售的点击次数
帮助我们评估网站页面格局的合理性
跟踪销售额和销售机会

⑵ App 数据分析的常用指标有哪些

现在这个网络时代讲求流量为王。首先是用户数；用户的访问是推广的第一步。在这个阶段，你需要做的是让应用程序在不到十秒的时间内捕获你的客户。

然后是活跃度；对于预装在广告形式的用户，在用户数量不得到用户的意图，这一次经历经验的好教程，设计手法靠拢流行的东西来吸引这些“意外地”的用户，并记录新手引导过程浪费用户的转化率，和活动应记录好周活跃、15天活跃，每月活动。

如果你看推广，不注意其他运营商在几个层面上，允许用户应用程序会出现自己和消亡本身，这是暗淡的，所以每个阶段的不同阶段都应该关注好的数据。

⑶ 数据分析中的基本指标

用户行为类指标

用户行为指标是互联网行业和传统行业最大区别。传统行业，用户行为发生在门店里，极难用数字化手段记录，因此只有在发生交易时，才能记录数据。

传统企业的大部分数据都是交易数据。而互联网行业依托小程序/H5/APP，能记录用户在每个页面的点击，相当于在网上店铺的每一步动作都有记录，因此能分析很多东西。

具体到指标上，可以套用AARRR模型，分模块展开：

拉新：主要用于分析拉新的转化效率与质量。拉新是很多互联网公司最重要的任务，拉新成本是很多互联网公司最大的成本支出，因此拉新关注度极高。

通过这些指标的分析，能让负责商品运营的同事直观看到商品畅销/滞销情况，从而调整商品进销存计划，避免商品积压/缺货。

注意，虚拟商品原则上是没有库存的（或者说库存想设多少设多少）。但是滥发虚拟商品，又会引发互联网中通货膨胀与商品贬值。比如游戏里稀有皮肤卖的贵，是因为稀有才贵，为了短期收入搞大优惠，一但烂大街，反而大家都不稀罕了。

所以控虚拟商品的库存，不是看商品动销率或者在库时间，而是看GMV整体目标。在达成GMV整体目标情况下，高中低端商品保持一个稳定的库存结构，避免烂大街。

⑷ App 数据分析的常用指标有哪些

1. 常规数据指标的监测，不在话下。如用户量，新用户量，UGC量（社交产品），销量，付费量，推广期间的各种数据等等。这些是最基础也是最基本，同时也是boss们最关注的指标。
2. 渠道分析，或者说流量分析。对于一个在上升期得APP来说，你们会花资源去引流量、去别的渠道拉用户。 这时候就需要监测各个渠道的好坏，哪个效果好，哪个单价便宜，这都是需要渠道数据监测来完成。当然，你还需要跟踪监测不同渠道用户的后续表现，给每个渠道的用户进行打分，让BOSS知道哪个渠道值得投，哪个渠道是垃圾。 同时也可以监测iPhone和Android用户的质量区别，一般来说，iphone用户质量要略高于android用户。当然，有多余精力的话还可以监测不同机型之间用户的表现区别。 总之就是在不同的维度上监测不同用户的表现。

3. 用户的核心转化率。想想你的APP的核心功能是什么，然后去监测这个核心功能的转化率。在游戏APP里可能叫付费率，在电商APP里可能叫购买率。不同的行业都有相应的不同转化率，你可以将自己的产品和行业平均进行对比，看看自己的产品在行业中所处的地位。同时，通过长期的监测，你还可以更具这项数据评判APP不同版本的好坏。

4. 用户使用时长的监测。 一方面，这是一个监测用户活跃度的非常好的指标。用户使用时间长就意味这活跃度高，反之亦然。另一方面，想一想你的APP在设计的时候，当初预计一个正常的用户每天会用多少时间，上线后用户真正用的时间是否和你的预计相同？ 如果这里面有很大的偏差，就说明用户对APP的认知和你当时设想是有不同的。 这个时候你就需要想想如何来调整你的产品，去迎合用户的认知。

5. 用户流失情况。 一方面需要监测用户的流失率，比如新用户进来后，第一、三、七、三十天还在使用产品的有多少人。流失率的变化可以直观的反应APP再朝好的方向发展还是不好的方向发展。行业中也有一些平均水平指标，你可以参考这些指标评判自己APP的好坏。另一方面需要找到用户流失的地方，看看用户在哪些地方流失了，然后有的放矢，进行相应的改动。如果有能力的话，建模将用户流失的各种情况都刻画出来，这样在产品的后续改动中就更加游刃有余了。

6. 活跃用户动态。密切关注APP活跃用户的动态，倾听他们的声音。一旦发现异常立马组织人员商讨对策。活跃用户（或者说核心用户）是APP最宝贵的资源，关注他们的一举一动，这个重要性不需要多说了吧.

7. 用户特征描述。这点和指标关系不大，有点建模的意思了。 将用户的各个指标特征进行描述，越详细越好。如性别，年龄，地域，手机型号，网络型号，职业收入，兴趣爱好等等。这些数据平时没什么用，但对于产品人员来说，有时候会给他们很大的灵感。如果可能的话，还可以分以下维度：如活跃用户的特征是什么样的，较沉默的用户的特征是怎样的，流失用户的特征是怎样的。

8. 用户生命周期的监测。这个是专门针对那些社交、游戏类的APP来说的。当你的APP上线一段时间后（6-12个月），你可以回头看看一个正常的用户，完整的体验你的APP的流程是怎样的，大概需要多少时间。根据这个数据再结合一些其它数据可以大致的估算下你的产品能够到怎样的规模，让你的BOSS们知道这款产品最终能发展成什么样。 当然这个很难，产品的发展受到太多因素的影响，光靠你一个数据分析师来预测显然是不那么靠谱的。

⑸ 电商数据分析要掌握哪些数据指标

【导读】在电商行业当中，通常涉及到六大部门，且各个部门当中，业务框架以运营为导向。那么，在电商数据分析中，我们需要掌握哪些数据指标呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

运营模块

运营的主要职责是达成销售目标，同时控制运营成本。所以在这一模块我们主要关注三个数据指标：业绩达标率、业绩增长率、销售利润额。这三个指标非常好理解，主要是用来综合评估运营水平。

商品模块

这一模块主要涉及两个职能，商品企划和商品运营。

商品企划的主要职能是在一个销售周期内，对商品的品类、价格带、风格、销售进度进行整体把控，避免使用单一产品冲业绩。

商品运营的主要职能是负责商品的上架、入库以及主推策划，通常流程是：测款-养款-爆款-返单。当然，一个店铺也不能打造过多的爆款，爆款的增多会损害品牌调性，到这一旦折扣下降就会引起消费者流失的局面。

市场模块

市场模块是仅次于运营的第二大模块，同时又和运营的工作密不可分。主要包括市场推广投放、会员维护、活动包装等等。

其中，推广是一个店铺的重中之重，也是我们数据分析的主要对象，推广包括包括付费和免费两种渠道，付费渠道比如我们熟知的直通车、钻展等等，免费推广如微博、贴吧等等。定时的进行会员维护会促进会员沉淀，活跃的会员可以有效的节省推广费用。

视觉设计模块

这部分模块中，我们主要分析的还是店铺流量的漏斗转化路径。主要涉及的包括：页面逻辑、标签分类、主推商品。这部内容对应的就是我们常说的流量分析，分析客户的访问路径，并结合漏斗模型，看看那部分的转化对最终的转化率影响最大并进行优化。

关于电商数据分析要掌握哪些数据指标，小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑹ 产品经理在做数据分析时，哪些数据指标更应该关注

产品经理需要关注什么数据指标，估计接触过产品一点的人都能够说出来几个数据指标，比如说UV、PV，活跃用户数、新增用户数、留存率等等，诚然这些都是产品经理需要关注的数据，但却并不是说所有的数据都应该去关注。首先应该界定边界，对于不同类型的产品需要关注的数据指标肯定是不一样的，其次对于不同时期的产品所需要关注的指标也是不同的，下文将从种子期、推广期、成熟期三个阶段来简述产品经理需要关注的数据指标。

一．种子期

种子期是不需要做大规模的运营推广的，此阶段的用户更多的是来自于用户自增长，所以在种子期需要关注的数据主要是用户相关的数据是和产品本身的数据。

1.开源

a)活跃用户数量：首先依然是关于“活跃用户”的定义，然后再去关注这个数据指标；

b)付费转化率：对于这样的一款产品，用户愿意为之买单么，转化率说话；

c)ARPU值：每用户平均收入，不同的类型的产品没有可比性，同行业平均水平进行对比。营收=用户数量×付费转化率×ARPU值，为了能够提升营收，可以从这三方面入手去考虑，如何增加用户基数，如何能够提升用户的付费转化率以及用户付费留存率，用户是付费一次就不再付费还是付费之后还会重复付费，以及如何去提高产品的ARPU值。

2.节流

a)沉默用户数量：定义什么样的用户为“沉默用户”，然后去关注这个指标；

b)流失用户数量：定义什么样的用户为“流失用户”，然后去关注这个指标。对于产品而言，一旦用户流失则很难能够再次召回，就算召回，成本也很高，所以应该提前建立预警机制，定义“沉默用户”与“流失用户”，在用户变为沉默用户的时候，就开始采用相应的手段，防止用户流失，同时也应该设立老用户回流机制，进行老用户的召回。数据本身是客观的，但是在解读的过程中则会掺杂主观因素，同时数据波动的背后也可能会有着其他因素的干扰，所以数据也可能会骗人。在用数据说话的同时，也应该辩证性的去看待数据，相信数据但又不唯数据是从。另外对于不同的产品需要关注的数据是不同的，而不同时期的产品需要关注的数据也是不同的，要根据产品本身的特点和产品的生命周期阶段去选择合适的数据指标进行关注，以保证产品的健康发展。

⑺ 电商数据分析需要统计哪些指标

最重要的就是这几个了：

1 、商品数据分析：电商平台定期都要对商品销售进行分析，比如针对各个不同商品的销量、库存分析、商品评论等。做商品数据分析，可以从时间维度或者从不同商品的类别、价格等多个维度来做分析，这里可以做的数据图表类型很多，比如从时间维度、商品类别、价格维度等；

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