數據分析雜談 1 - 如何構建指標

每款產品都有自己的核心功能，而且有且只有 1 個，就會有對應的核心指標。

同時，核心指標可以分為若干個二級指標。

以微信閱讀數為例，假如公眾號文章的核心指標是閱讀數，對應二級指標及影響因素會是：

通過對主要影響因素再細分，優化的方向也就出來了。

整個產品的數據分析跟以上的思路類似，只是產品的結構會比較複雜，影響因素更多。

一、核心頁面的路徑轉化率

核心功能被使用，首先是核心功能所在的頁面被曝光，那麼核心頁面就存在路徑轉化。

較大顆粒度的統計計算

路徑轉化率 ＝ 核心頁面瀏覽用戶數 / 當日活躍用戶

很多情況下，核心頁面有不同的轉化路徑，則區分不同的路徑及對應的轉化率：

路徑1：頁面A瀏覽用戶 > 點擊按鈕 1 的用戶數 > 核心頁面

路徑2：頁面B瀏覽用戶 > 點擊按鈕 2 的用戶數 > 核心頁面

以此找到最優轉化率的路徑。

現在已經不少 App 把核心頁面的放在首屏，

這樣核心頁面路徑轉化率＝1，接下來要考慮的就是「功能轉化率」。

二、核心頁面中各功能的轉化

在把核心頁面做到最大曝光後，需要優化調整頁面中各個功能的使用率

功能使用率 ＝ 模塊點擊人數 / 當前頁面瀏覽用戶數

這是簡單計算出用戶使用最多的模塊，因為手機屏幕展示內容有限，功能的使用與其被瀏覽的次數存在巨大關係。（核心功能都要在首屏就看到，廢話！）因此，還需要知道功能的自身轉化率

功能自身轉化率＝ 模塊點擊人數 / 模塊瀏覽人數

假如你發現某個模塊的曝光數很少，但自身轉化率極高，應該知道該怎麼做了吧。

有趣問題：當你認為最重要的功能，卻發現功能使用最少，是不是有種毀三觀的的感覺 ？

三、功能留存

所謂功能留存，就是當天有指定操作行為的用戶，在N天還用戶的用戶數。

用戶分析用戶對不同產品功能的使用粘性與活躍度

有時，你會發現，準備了A,B,C 三個殺手鐧功能，最後發現用戶因為 D 功能而回來使用。

（足記就是個例子）是的，世界就是這麼殘酷。

四、雜談

1，以上是基礎數據採集和建立核心指標，進一步挖掘和分析還需要進行其他緯度對比：時間、用戶群體、在線時長....

2，如何區分有效點擊和無效點擊。除了數據分析，也不能盡信數據，如果運營推廣回來的用戶，有相當比例是非比例用戶，則這批數據是嚴重干擾判斷，問題是怎麼區分 ？

3，真是操蛋，之前的產品迭代是基於什麼樣的自信拍屁股決定的 ！ 自我鄙視 5 分鐘！

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題圖：《我是路人甲》，希望大家都能成功

據說，知乎文章現在可以打賞 ？

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