1.2　常用的指标有哪些？

什么是指标？

现代管理学之父彼得·德鲁克提出用管理促进企业增长（图1-3），他讲过一句非常经典的话：“如果你不能衡量，那么你就不能有效增长。”

那么如何去衡量呢？就是用某个统一标准去衡量业务，这个统一标准就是指标。接下来分别看下用户数据、行为数据、产品数据相关的指标有哪些。

1.2.1　用户数据指标

假设我有一个鱼塘，为了扩大鱼塘的规模，我每天都会从外部渠道买新的鱼放到鱼塘里，这些新买的鱼就是鱼塘里的新增用户。

鱼塘里的一部分鱼感觉鱼塘非常棒，有好吃的，环境也好，经常在水里活蹦乱跳，很活跃，这些鱼就是活跃用户。剩下的一部分鱼感觉鱼塘没啥意思，就不活跃，经常待在一个角落里，这些鱼就是不活跃用户。

随着时间的推移，一部分鱼觉得鱼塘没意思，就离开跑到其他鱼塘里了，这些鱼就是流失用户。留下来的鱼就是留存用户。

你会看到，鱼塘里有3种用户：新增用户、活跃用户、留存用户（图1-4）。其中活跃用户对应的是不活跃用户，留存用户对应的是流失用户。

村里有很多人都有鱼塘，为了成为村里的首富，我必须找到合适的指标来衡量鱼塘里鱼的留存、活跃等情况，从而制定对应的运营策略，才能靠养鱼赚到钱。用户数据相关的指标包括：

（1）对于新增用户使用的指标：日新增用户数。

（2）对于活跃用户使用的指标：活跃率。

（3）对于留存用户使用的指标：留存率。

下面分别来讲解下这3个用户数据指标。

1）日新增用户数

日新增用户数就是产品每天新增的用户是多少。

例如，图1-5是我的公众号最近30天的日新增用户数（公众号的日新增用户数是指每天新关注公众号的人数），将每天的新增用户用折线连起来，就可以看出用户增长或者下跌的趋势。

为什么要关注新增用户呢？

一个产品如果没有用户增长，用户数就会慢慢减少，越来越惨淡，例如人人网。同时，新增用户来自产品推广的渠道，如果按渠道维度来拆解新增用户，可以看出不同渠道分别新增了多少用户，从而判断出渠道推广的效果。

2）活跃率

在讲解活跃率之前，需要先知道活跃用户数。怎么定义活跃呢？是某个用户登录了App算活跃用户？还是打开使用了App里哪个功能算活跃用户？不同的产品定义不一样，所以看到这样的指标，一定要搞清楚活跃是怎么定义的。

活跃用户数按时间又分为日活跃用户数、周活跃用户数、月活跃用户数。

日活跃用户数：一天之内活跃的用户数。例如把打开公众号文章定义为活跃，日活跃用户数就是一天内打开公众号文章的人数。

周活跃用户数：一周之内至少活跃一次的用户总数。例如把打开公众号文章定义为活跃，周活跃用户数就是一周内打开公众号文章的人数。

月活跃用户数：一个月之内至少活跃一次的用户总数。例如把打开公众号文章定义为活跃，月活跃用户数就是一个月内打开公众号文章的人数。

图1-6是三大电商2018年3月的月活跃人数。

需要注意的是，统计人数要去掉重复的数据。例如，小明每天都在看我的公众号文章，每天活跃1次，1个月30天活跃30次。那么，月活跃人数是30吗？当然不是，1个人1个月内活跃多次，也是1个人，所以月活跃人数是1。

活跃率是活跃用户在总用户中的占比，计算时用活跃用户数除以总用户数。根据时间可分为日活跃率、周活跃率、月活跃率等（图1-7）。

电视剧《硅谷》第三季里，当大家开心地庆祝公司产品Pied Piper安装用户数突破50万的时候，公司的CEO Richard却在担心。他在担心什么呢？

因为在这50万安装用户里，只有1.9万用户是活跃的，也就是产品的日活跃率不到4%（日活跃率=日活跃用户数／总用户数=1.9/50=3.8%）。这么低的活跃率说明产品存在很大的问题。

在接下来，公司团队的主要任务就是抓这个指标，想各种办法来提高活跃率。

3）留存率

什么是留存？通过渠道推广过来的新用户，经过一段时间可能会有一部分用户逐渐流失了，那么留下来的用户就称为留存用户，也就是有多少人留下来了。

所以留存和流失正好是相反的概念，好比一对分手的恋人，一个爱上了别人跑了，一个还爱着对方，留在原地。

还是通过公众号来举例，把取消关注公众号的用户定义为流失用户，那么继续关注公众号的用户就是留存用户。图1-8是我公众号（猴子数据分析）后台的数据。

7月1日有117人新关注了我的公众号，其中有14人又取消了关注，那么新关注的人里，剩下的103人就是这一天的留存用户数。

再例如在游戏App中，从推广渠道过来的新用户，在一段时间内还会再次登录游戏账号的就是留存用户。

为什么要关注留存呢？

留存可以评估产品功能对用户的黏性。如果一个产品留存低，那么说明产品对用户的黏性就小，就要想办法来提高留存了。留存反映了不同时期获得新用户的流失情况，如果留存低，就要找到用户流失的原因。

反映用户留存的指标，用留存率来表示。第1天新增的用户中，在第N天还使用过产品的用户数，除以第1天新增总用户数，就是留存率。

这里需要注意的是“还使用过产品”，不同业务对于这块定义不一样，要根据具体情况来确定。例如，公众号“还使用过产品”是指还关注该公众号，而另一款App中，“还使用过产品”是指还打开过App。

根据时间，留存率又分为次日留存率、第3日留存率、第7日留存率、第30日留存率等，计算方法如下：

次日留存率：第1天新增的用户中，在第2天使用过产品的用户数／第1天新增总用户数；

第3日留存率：第1天新增的用户中，在第3天使用过产品的用户数／第1天新增总用户数；

第7日留存率：第1天新增的用户中，在第7天使用过产品的用户数／第1天新增总用户数；

第30日留存率：第1天新增的用户中，在第30天使用过产品的用户数／第1天新增总用户数。

例如某个App，把打开App定义为使用过产品，这款App每天的留存用户数如图1-9所示。

第1天新增用户100个，第2天这100个人里有40个人打开过App，那么次日留存率=40/100=40%。如果第7天这100个人里有20个人打开过App，那么第7日留存率=20/100=20%。

Facebook有一个著名的40-20-10法则，也就是新用户次日留存率为40%，第7日留存率为20%，第30日留存率为10%，有这个表现的产品属于数据比较好的。

用户数据指标有3个：日新增用户数、活跃率、留存率（图1-10）。

1.2.2　行为数据指标

行为数据相关的指标包括：PV和UV、转发率、转化率、K因子（图1-11）。

1）PV和UV

PV（访问次数，Page View）：一定时间内某个页面的浏览次数，用户每打开一个网页可以看作一个PV。例如，某一个网页1天中被打开10次，那么PV为10。

UV（访问人数，Unique Visitor）：一定时间内访问某个页面的人数。例如，某一个网页1天中被1个人打开过10次，那么UV是1。虽然这位用户在1天中打开该网页10次，但是这位用户都只能算一个人，所以UV是1，而不是10。

不同的产品，有时候指标名称叫得不一样，但是本质上是指PV和UV。例如，图1-12是我公众号的菜单分析数据，其中的菜单点击次数就是PV，菜单点击人数就是UV。

通过比较PV或者UV的大小，可以看到用户喜欢产品的哪个功能，不喜欢哪个功能，从而根据用户行为来优化产品。例如，比较上面的菜单栏点击次数（PV），点击次数最多的菜单名称表示用户最喜欢这个菜单的功能，那么就可以将该菜单放到公众号显著的位置。

2）转发率

现在很多产品为了实现“病毒式”推广都有转发功能，转发率=转发某功能的用户数／看到该功能的用户数（图1-13）。

例如，公众号推送一篇文章给用户，有10万用户打开了文章，其中有1万用户转发了这篇文章，那么该文章转发率=1万（转发这篇文章的用户数）/10万（该文章的UV访问人数）。

3）转化率

转化率的计算方法与具体业务场景有关，下面举几个例子（图1-14）。

例如你有一家淘宝店铺，转化率=购买产品的人数／所有到达店铺的人数。“双11”当天，有100个用户看到了你店铺的推广信息，被吸引进入店铺，最后有10个人购买了店铺里的东西，那么转化率=10（购买产品的人数）/100（到店铺的人数）=10%。

如果仔细观察，你就会发现，这里的购买产品的人数、到店铺的人数，都是前面讲到的使用某个功能的访问人数（UV）。

在广告业务中，广告转化率=点击广告进入推广网站的人数／看到广告的人数。例如经常使用百度，搜索结果里会有广告，如果有100个人看到了广告，其中有10个人点击广告进入推广网站，那么转化率=10（点击广告进入推广网站的人数）/100（看到广告的人数）=10%。

4）K因子

K因子（K-factor）可用来衡量推荐的效果，即一个发起推荐的用户可以带来多少新用户。K因子=平均每个用户向多少人发出邀请×接收到邀请的人转化为新用户的转化率。

假设平均每个用户会向20个朋友发出邀请，而平均的转化率为10%的话，K因子=20×10%=2。

当K>1时，新增用户数就会像滚雪球一样增大。如果K<1的话，那么新增用户数到某个规模时就会停止通过自传播增长。

1.2.3　产品数据指标

产品数据相关的指标包括：用来衡量业务总量的指标，例如成交总额、成交数量；用来衡量人均情况的指标，例如客单价；用来衡量付费情况的指标，例如付费率、复购率；以及与产品相关的指标（图1-15）。

1）总量

用来衡量业务总量的指标有：成交总额、成交数量、访问时长（图1-16）。

如果你经常看分析报告，一定会看到GMV（Gross Merchandise Volume），它就是指成交总额，也就是零售业说的“流水”。需要注意的是，成交总额包括销售额、取消订单金额、拒收订单金额和退货订单金额。

成交数量对于电商产品就是下单的产品数量。对于教育行业，就是下单课程的数量。

访问时长指用户使用App或者网站的总时长。

2）人均

用来衡量人均情况的指标有人均付费、付费用户人均付费、人均访问时长。

人均付费=总收入／总用户数，人均付费在游戏行业也叫ARPU（Average Revenue Per User），在电商行业也叫客单价。

付费用户人均付费（ARPPU，Average Revenue Per Paying User）=总收入／付费人数，这个指标用于统计付费用户的平均收入。

人均访问时长=总时长／总用户数，用于统计每个人使用产品的平均时长。

来看一个例子（图1-17），截至2018年3月30日，在过去12个月的人均消费，阿里巴巴是8732元，京东是4426元，拼多多是673.9元。

3）付费

付费相关的指标有付费率、复购率（图1-18）。

付费率=付费人数／总用户数。付费率能反映产品的变现能力和用户质量。例如，某App产品有100万注册用户，其中10万用户有过消费，那么该产品的付费率=付费人数（10万）/总用户数（100万）=10%。

复购率是指重复购买频率，用于反映用户的付费频率。复购率指一定时间内，消费两次以上的用户数／付费人数。例如，微信收账管理小程序可以帮助商家统计通过微信转账的用户，图1-19是某商家2019年的统计界面，其中累计顾客数（付费人数）是1099，回头客数（重复购买用户数）是46，那么复购率=重复购买用户数（46）/付费人数（1099）=4.2%。

4）产品

产品相关的指标是指从产品的角度去衡量哪些产品好，哪些产品不好。通过找出好的产品来进行重点推销，不好的产品去分析原因。

常见的几个指标是热销产品数、好评产品数、差评产品数。这里可以根据具体的业务需求，灵活扩展使用。

对于公众号来说，每篇文章就是一个产品。我每个月会把公众号里的全部文章按转发率来排名，从而发现哪些文章是大家比较喜欢的。当发现大家最喜欢求职类文章后，就按类别将文章放到菜单栏“求职秘籍”里，这样就用数据保证了里面的内容是热销产品，也就是转发率高的文章（图1-20）。

前面的指标可以用图1-21来记住。

1.2.4　推广付费指标

在付费做广告推广时，涉及考察推广效果的指标。从不同的付费渠道可以分为以下指标：展示位广告、搜索广告、信息流广告（图1-22）。

1）展示位广告

展示位广告出现在网站或手机App的顶部、App的开屏等。开屏广告就是当用户打开手机App时，会有几秒的广告时间，例如打开微博、知乎时会先给你展示一个开屏广告。

这种类型的广告通常是按展示次数付费（CPM，Cost Per Mille），也就是有多少人看到了该广告。

2）搜索广告

例如搜索引擎（百度等）的关键字搜索广告、电商搜索广告（淘宝直通车等）。广告主为某一个搜索关键词出价，用户看到的搜索结果是按广告主出价的高低来排名的。

这种类型的广告是按点击次数付费（CPC，Cost Per Click），也就是有多少人点击了该广告。

3）信息流广告

例如微博、今日头条、知乎、朋友圈（信息流）里的广告。这种广告是根据用户的兴趣爱好来推荐的。这种类型的广告按点击次数付费（CPC）或者按投放的实际效果付费（CPA，Cost Per Action）。

按投放的实际效果付费（CPA，Cost Per Action）包括：

CPD（Cost Per Download）：按App的下载数付费；

CPI（Cost Per Install）：按安装App的数量付费，也就是下载后有多少人安装了App；

CPS（Cost Per Sales）：按完成购买的用户数或者销售额来付费。

这几个指标其实就在我们的日常生活中，例如你打开知乎App，在开屏的几秒展示的广告叫作按展示次数付费（CPM）；你对这个广告感兴趣，点击了广告，叫作按点击次数付费（CPC）；看到广告里的介绍，你没忍住下单购买了商品，叫作按投放的实际效果付费（CPA）。

在决定将产品投放到哪个渠道的时候，要清楚你的目标用户是谁，目标用户在哪。如果你是一款为企业服务的软件，在娱乐网站打广告就非常不合适。目前主流广告平台都支持这三种方式的付费：按展示次数付费（CPM）、按点击次数付费（CPC）和按投放的实际效果付费（CPA）。广告主可以按自己的产品需求来灵活选择。

一般来说，如果是推广一个新的产品，要选择按App的下载数付费（CPD）。因为新产品还没有人知道，用下载数来衡量，是比较划算的。等有一定的品牌影响力积累了，再用按点击次数付费（CPC）或者按投放的实际效果付费（CPA）。