把黏性还原到具体的场景中,可以从留存率、跳离率、转化率等指标来衡量,这三个指标表达的含义相近,但使用的场景不同:
跳离率(Bounce Rate):对于内容产品,当访客点击你的网页时,有多少人会马上关闭?百分比是多少?留存率(Retention Rate):对于新用户,用于测试新用户在某段时间内开始使用产品,经过一段时间后,继续使用产品的用户的比例。转化率(Conversion Rate):当产品推广时,转化率是注册人数和访客人数比例,表示有多少访客真正变成网站的注册用户。
活跃度也是一个有效的度量, 对于社交网站来说,日活跃用户人数占比是一个关键的指标。
注意:虽然比率是最佳的数据指标,但也需要辅助其他的定性和定量指标,指标从来不是单独存在的,而应该从多个指标来综合评估,这就需要了解指标之间的耦合性,设计指标系统,从各个角度来揭示数据中隐藏的事实。

案例描述

案例:在一次云产品宣讲会(活动)中,举办方对产品的重大更新做了全方位的演示和讲解,希望通过线下的互动和线上的直播,来吸引更多的用户使用产品。

如何评价活动的效益?

你作为一名数据分析人员,如何评价这次活动的效益?对于该案例,可以使用同期群分析,按照与会人员是否注册,把与会人员细分为未注册(潜在用户)人员和已注册(老用户)人员,在活动结束之后,有些人员注册成为新用户。
新用户的来源可能有多种,最常见的来源是免费试用,可以根据来源追踪用户使用产品的行为。
老用户是产品的粉丝,是付费用户,能够为公司带来收益,已付费的用户可能会流失,也有可能更依赖产品,以至于更加频繁地使用产品。
在分析用户行为时,应该意识到,有些用户虽然不能给你带来直接的收益,但是他可以带来很多用户,这些用户使用产品,从而间接为公司带来收益。

设计指标

思维:以人的行为为出发点设计指标,从定量数据和定性数据的角度来设计指标。
为了分析活动获得的效益,可以制定以下关键指标:
1,参与度(Engagement)
参与度衡量有多少人参加此次活动,用于评价活动的影响力:
总人数、老用户人数、潜在用户人数参与活动之后,有多少用户注册了(免费版或试用版)
2,用于观察新用户行为的指标
与会的未注册人员,是产品的潜在用户,不管采用免费试用,还是购买+赠送等推广方法,只要用户注册,就可以认为完成一次转化,转化率可以作为评价活动效益的一个有效指标。
转化率(Conversion Rate):参与活动之后注册为新用户的比例,转化率越高,说明产品对用户的吸引力越高,活动获得的效益越好。
对新用户的来源和转化路径进行分析,有助于确定哪些来源带来了更多有效的转化:
新用户的来源:免费试用,购买+赠送等新用户的转化路径(或称转化漏斗):通过免费试用(Free Trial)注册的新用户的转化路径(New Trial、Activated Trial、Activated Trial in 7 days)
新用户对产品的黏性,可以通过新用户的留存率来评估:
新用户的留存率:在连续的计费周期内,同期新用户中仍然活跃的用户所占的比例
3,用于观察老用户行为的指标
老用户是指在参加活动之前,已经注册的用户,这批用户是产品的忠实粉丝。通过分析老用户的行为,也能作为评估活动效益的一种方式。如何测量举办此次活动对老用户产生的效益?可以把忠诚度作为指标来衡量老用户,忠诚度是指用户频繁使用产品,对产品提供的服务产生依赖。
老用户已经是产品的付费用户,其产生的用量维持一个水平上,如果此次活动能够促使老用户更频繁的使用产品,那么老用户的用量会增加,用量增长可以作为评估老用户行为的指标:
老用户的用量增长:参与活动之后,老用户的用量跟前一个付费周期的用量相比,是增是减?用量增长的用户占比:参与活动之后,用量增长的用户占比
考虑一些特殊情况,有多少老用户被召回,有多少老用户流失:
僵尸账户激活(New billed Customers):有多少老用户离开之后,重新为产品或服务付费;付费用户流失(Churned Customers):用户在一个付费周期内,不再付费购买产品或服务。
4,用于观察用量的指标
产品的用量也是一个评价活动获得的效益的有效指标,为了评估用量的增长是否跟活动有关,可以通过比对总用量和跟活动相关的用量来实现,这就需要增加一个维度,该维度是服务类型,用户使用产品这一行为,实际上是消费产品提供的服务。
由于活动都有特定的主题演讲,当服务跟演讲主题有关时,可以认为该服务用量的增长跟活动相关。如果跟主题相关的用量增长较大,总的用量增长较平缓,那么说明此次活动促进了用量的增长;如果跟主题相关的用量增长平缓,总的用量增长也平缓,那么说明此次活动对用量的增长没有作用。
对比要有可比性,在比对数据的处理上,应剔除新用户对数据的影响,以活动的举办时间为分割点,只比对老用户在前N(1-3)个付费周期内和后N(1-3)个付费周期内的用量。为了更精确地计算用量,应该避免个别因素的影响,可以使用2-3个付费周期内用量的均值。
老用户的用量增长分析:
用量增长的老用户占比在参加活动之后,老用户消费的用量增加多少,增长的比例是多少每位用户的平均用量
跟活动主题相关的用量增长分析:
用量增长的老用户占比(跟活动相关)在参加活动之后,老用户消费的用量增加多少,增长的比例是多少(跟活动相关)每位用户的平均用量(跟活动相关)

随机应变,调整指标

要注意,数据分析应结合业务,根据面临的主要问题,设置关键的数据指标,以回答决策中遇到的难题,例如,当产品没有知名度时,网站的访问量可以作为一个关键指标;当有了大量的用户基数时,可以把注册人数(或试用人数)作为关键指标;当注册人数增加到一定程度时,可以把转化率(即,免费用户转化为付费用户)作为关键指标。
上述指标,是一次数据分析的复盘,仅供参考,附上网站分析中常用的数据指标,你能识别哪些是虚荣指标吗?
1,网站流量指标
页面浏览量(Page View,PV),访客每打开一个页面就被记录一次。独立访客数量(Unique Visitors,UV):一天之内网站的唯一访客数量。