一. 常见的指标有哪些？分别有什么作用？

常见的指标有用户数据指标、行为数据指标和商品数据指标三大类。

1. 用户数据指标，其中包括新增用户，活跃用户，留存用户。

1） 日新增用户：是产品每天新增用户是多少。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。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，我们可以看出不同渠道分别新增了多少用户，从而判断渠道推广的效果；

2） 活跃用户和留存用户可以评估产品功能对用户的黏性。

2. 行为数据指标，其中包括PV，UV，转发率，转换率，K因子。

1） PV（访问次数）和UV（访问人数）可以看到用户喜欢产品的那个功能，不喜欢那个功能，从而根据用户行为来优化产品。

2） 转发率=转发某功能的用户数/看到该功能的用户数。

3） 转化率计算方法和具体业务场景有关。如一家淘宝店铺，转化率=购买商品的人/所有到达店铺的人数。

4） K因子可以衡量推荐的效果，即一个发起推荐的用户可以带来多少新用户。计算方式为

K因子=平均每个用户向多少人发出邀请*接受到邀请的人转化为新用户的转化率

3. 商品数据指标包括：

1） 用来衡量业务总量的指标，比如成交总额，成交数量，访问时长。

成交总额（GMV）也指流水，包括销售总额、取消订单总额、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商品数量。

访问时长，用户使用APP，或者网站的总时长。

2） 用来衡量每个人的平均的指标，比如人均付费/客单价（ARPU）

人均付费=总收入/总用户

付费用户人均付费（ARPPU）=总收入/付费人数，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，用于统计每个人使用产品的平均时长。

3）用来衡量付费情况的指标，比如付费率，复购率

付费率，是付费用户占活跃用户的比例

复购率，是重复购买频率，用以反映用户的付费频率。

二、数据分类

表1购买商品字段：

用户id

购买行为编号

商品种类ID

商品属于哪个类别

商品属性

购买数量

购买时间

其中用户数据包括用户id；行为数据包括购买行为编号，购买数量，购买时间；商品数据包括商品ID，商品属于哪个类别，商品属性

三、业务指标分析

根据用户的id和购买时间可以分析哪些用户是新增用户，活跃用户以及留存用户。可用以判断渠道推广的效果；

根据用户id和商品的ID可以分析商品的复购率。用以反映用户的付费频率；

根据购买数量可以分析成交的数量和总额，以及商品的种类ID。用以反映商品的出售情况以及哪类商品比较受欢迎；

根据用户id和购买数量可以分析付费用户人均付费情况。用于统计付费用户的平均收入。

四. 喜马拉雅app是如何根据业务来选择指标，进行数据分析的？

1. 分析用户需求

通过强度、宽度和频度三个维度进行分析。

强度将人们对产品的需求分等级划分为“刚需”和“非刚需”；

宽度衡量对产品有需求的群体大小，大部分群体还是小部分群体；

频度切入点的选择，高频/低频。

2. 产品选择和开发

通过自上而下和自下而上相结合的方法选择产品。

自上而下：从大规模用户到用户个人分析产品的发展前景。结合用户数据指标和行为数据指标进行分析。

自下而上：创始人身临其境去体会，从小样本开始。结合用户数据指标衡量产品和用户的黏度。

3. 发现问题

小规模内测，通过好评率、中评率和差评率，评估及优化产品

4. 平台冷启动

主动引流，引导用户养成习惯，通过新增用户、活跃用户和留存用户等评估效果

5. 找到天使用户

微博点击率和粉丝数量，查找可以生产自己需要的东西或自带用户的用户

6. 制定营销方案

产品分类，社交类产品、媒体和内容类的产品、电商类产品和O2O产品

转化率、客单价和UP，用以控制成本

7. 推广前测试、迭代产品

日活率：衡量产品和用户的黏度，评估产品是否解决了用户的刚需

留存率：同样评估产品和用户的黏度

自传播：评估用户对于主动推广产品的指标

转化率：与具体业务有关

8. 有效推广

留存率、活跃用户评估用户对产品的使用情况

9. 主流渠道推广APP

下载量、活跃度和自传播：带来用户、提升下载量和排名

10. 识破推广陷阱

自定义指标，定义每个应用的核心行为，围绕核心行为做一个监控体系