产品运营主要做什么，产品运营主要做的数据分析？

对于互联网从业者和想进入互联网的朋友来说，学习产品分析绝对是必备技能！

数据分析不需要掌握python、算法等。只要有合适的分析方法，找到关键指标，就可以顺利完成。众所周知，产品运营的职责就是通过优化各个层次的产品来吸引更多的用户。所以在产品数据分析中，广泛使用的是基于用户生命周期的分析模型 AARRR。

AARRR代表用户操作周期的五个不同阶段。

与产品运营数据分析相关的指标也来自这几个阶段。

01用户访问类别指示器

拿到了就换个新的app，就是让用户知道有这样的APP，并且试用。通常有多个渠道来增加产品的曝光度。但是如何选择最佳的渠道，用最少的预算获得最佳的新效果呢？首先要做的是渠道分析。

(1)渠道到达:又称曝光，是指看到产品推广线索的人数，包括广告点击的CTR。

(2)渠道转化率:转化率是应用最广泛的指标，包括:

渠道ROI: 即投资回报率(利润/投资*100%)

ROI还可以扩展到其他指标，比如注册用户数，也就是获客成本。分享ROI数据分析的部分截图:

(3)日常app下载:只是点击下载并不代表下载完成。

(4)新增用户天数:根据用户提交的信息。新用户可以进一步分为:

(5)客户获取成本:获取一个用户需要付出的成本。

(6) CAC: 获取一个有效用户的成本

(7)一次会话用户比例:表示新用户仅打开APP一次，下载后使用时间不超过2分钟。

02用户活动指数

激活不会直接在对等注册中成功。激活要做激活客户，更重要的是要考虑用户对产品核心功能的使用。

比如短视频软件要求新用户观看一定时间，聊天软件要求新用户完成一段对话后才激活。

用户活跃度是运营的核心阶段，在移动端、web端或微信端都有相关指标，主要包括:

(1)每日/每周/每月:标准是用户使用过产品，不限于打开APP。

活跃率:一定时间内活跃用户占总用户数的比例。按照时间维度，有:

有时活跃用户又细分为新用户、活跃用户、忠诚用户、不活跃用户、流失用户、回归用户等。

(2)PV和UV

微信提供的Openid可以替代cookie作为uv基准，需要额外的技术支持。

(3)活跃用户比率:活跃用户/总用户，用于衡量产品的健康程度。

(4)用户会话数:用户打开产品进行操作使用到退出产品的整个周期。

一般来说，默认情况下，网页在30分钟内属于一个会话，超过30分钟属于第二个会话。移动终端的时间窗口默认为5分钟。

结合用户会话数和活跃用户数可以判断用户粘性。

(5)用户访问持续时间:会话持续时间。

如果分析师发现内容产品的大部分用户只访问了几十秒，最好分析一下原因。

03用户保留指标

使用产品一定时间，一段时间后继续使用的用户称为留存用户。用户被激活后，如果不留存，最终会流失，所以留存阶段很重要。

用户留存指标可以细分为:次日留存、三日留存、七日留存、三十日留存。

脸书有一个著名的40-20-10法则，即第二天新用户留存率为40%，第七天为20%，第三十天为10%。有这个表现的产品属于数据比较好的。

(2)用户流失率，可以预测产品的发展。

用户流失率要具体问题具体分析，比如旅游类应用。用户一年开不了几次，但还是可以开发的。

(3)退出率:从该页面退出的页面访问量/进入该页面的页面访问量。

跳跃率是退出率的一种特殊形式。仅浏览一页后退出的次数/访问次数。只浏览一个页面，意味着这是用户进入网站的第一个页面，俗称LandingPage。

退出率用于优化网页结构和内容。跳率常用于推广和运营活动的分析，两者容易混淆。

04收入数据指标

当用户激活后成为用户，需要考虑的是如何获得收入，实现盈利。

收入指标主要包括:

05用户通信指数

当产品有了一定规模的用户，就要考虑激发用户之间的自发交流。自传播的数据指标是K因子(推荐系数)。

(1)K因子:每个用户可以带入几个新用户。

当k因子> 1时，每个用户至少可以带入一个新用户，用户数量会滚雪球，最终达到自传播。当K因子足够大的时候，就是口碑的病毒式营销。

(2)用户分享率:分享一个功能或页面的用户数与浏览该页面的人数之比。

这么多指标，要怎么清晰地整合成一份报告呢？在简道云的数据工厂中，可根据以上这些指标之间的关系，构建出数据模型。这么多指标如何清晰地整合到一份报告中？在剑道云的数据工厂中，可以根据上述指标之间的关系建立数据模型。

模型构造示意图

接下来，您可以通过模型数据构建 dashboard BI，显示所有指标和各种维度的分析图表。

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