运营指标剖析，涵盖 4 个行业以及众多业务场景！

在当今这个由数据驱动运营的时代，数据并非仅仅是数据工程师和分析师所关注的范畴，对于运营从业者而言，在工作中具备一定的数据分析能力同样至关重要。数据分析覆盖了诸多不同的业务领域，很多时候，对业务的熟悉程度相较数据技巧而言显得更为关键，出色的分析师不仅要懂数据技巧，更要精通业务。

期望通过此文，让初入数据领域的新人能够对业务形成大致的认识，明晰业务中所关注的指标都有哪些，而对于这些指标的认知同样适用于产品和运营领域的新人。

1 多场景常用指标

1、与用户相关的指标包括：

活跃/登录：

DAU、WAU、MAU、活跃率、登录人数等；

DAU：

(daily active user)指的是日活跃用户量，反映了用户的参与程度。

WAU：

(week active user)即周活跃用户量，体现了用户的参与程度。

MAU：

(monthly active user)即月活跃用户量，展现了用户的参与程度。

留存：

次日留存率、周留存率、月留存率等，同时还能按照渠道来剖析留存率；

次日留存率：

活跃用户数/同批次新增用户数

周留存率：

活跃用户数/同批次新增用户数

月留存率：

活跃用户数/同批次新增用户数

流失：

流失数据常常被忽视，涵盖流失率、流失人数、每日平均流失人数等；

流失率：

流失用户/总用户数

付费：

付费人数、付费转化率、单笔订单平均金额等，更多需查看订单数据；

其他：

每日评论人数、收藏人数、分享人数等

画像：

对用户属性的分析：

关注年龄、性别、学历、职业、地域、婚否、收入、兴趣等；

对用户行为的分析：

登录次数、活跃率、累计消费金额、最近一次购买、购买次数、复购率等；

2、与流量相关的指标有：

访问：

PV、UV、IP（最为常见）；跳出率、平均访问时长、平均访问页数等；使用设备、操作系统、浏览器、地域分布等访问行为；

PV：

PV(PageView)为页面浏览量，用户在网页的一次访问请求可视为一个PV，若用户浏览了十个网页，则PV为 10。

UV：

指在一定时间内访问网页的人数，其正式名称为独立访客数

注册：

注册人数、注册走势、累计注册人数、达成率等；

渠道&推广：

来源渠道分布、总消费、展示量、点击率、平均点击价格、转化率、转化成本、ROI 等；

ROI：

ROI 是一个应用广泛的指标，即投资回报比

3、涉及订单的指标有：

付费人数、新增付费人数；

总金额、每日订单数、平均每日成交额、客单价；

付费金额、付费毛利、付费利润、复购率、ARPU、付费各个路径转化等；

4、关于内容的指标有：

PV、UV、UGC、PGC、文章数、关注数、阅读数、互动数（评论、点赞等）、传播数（转发、分享等）；

5、涉及活动的指标有：

活动页 PV、UV、新增人数、参与人数、登录人数、转化人数、转化成交金额、ARPU、优惠券发放/使用人数、营销成本、营销转化率、ROI、分享人数、分享次数等，数据需依据活动类型确定；

ARPU：总收入/活跃用户数

6、涉及服务的指标有：

电商、O2O 等行业易涉及，包括咨询人数、咨询转化率、退货率、退款率、好评率、差评率、投诉率等 ；

转化率：下单用户/活跃用户

7、涉及 APP 的指标有：

各渠道下载量、激活数、新增注册数、获客成本；启动次数、启动人数、停留时长；push 到达率、打开率等;

24 个行业常用指标

每个行业、每个场景都有其自身所关注的指标。接下来，我们从互联网、在线教育、大零售、保险这 4 个行业的业务场景，具体探究一下相应的指标状况。

1、互联网行业

互联网行业的指标体系能够从多个层面进行划分，此处是依据 AARRR 模型来实施划分的：拉新-活跃-留存-转化-传播。

在拉新的部分，我们关注的指标有展现量、点击量、下载量、新增注册用户数等，此外，我们还需关注获客以及广告投放；

活跃部分可以从 DAU、WAU、MAU、用户登录时长、登录次数等信息加以关注；

留存相关部分分为长留存与短留存，例如次日留存、7 日留存、30 日留存与 60 日留存等；

转化与表现所关注的是

是否成交，包括 GMV 成交总额、销售收入、付费用户数、复购率等；

传播和裂变部分主要关注的指标数据为病毒 K 因子、用户分享等。

2、在线教育行业

在线教育行业实际上是依托庞大的互联网背景得以迅速发展的，正因如此，该行业中众多的数据业务指标都与互联网业务指标存在关联。

在线教育机构最终是以课程成交为目标，而涉及课程成交与运营策略有着诸多相关性。那么，对在线教育行业的分析指标进行归类的话，大致能够划分为 5 个类别：用户、产品、渠道、运营以及销售。

在用户分析中，用户画像极为关键，比如学历、学校、地区、职业、收入水平等这些会对教育理念产生影响的因素。

在线教育领域存在 2 个较为特殊的行为，即听课和课后练习。听课方面关注学员的播放时长、平均播放时长、课程的完播率、出勤率以及跳出率等。

而针对课后练习，我们会更多地关注练习的总时长、平均练习时长，以及相应的练习完成率、跳出率等指标。

运营部分的重点在于拉新，拉新的方式有市场推广、试听等。指标能够按照：拉新-获客-付费-续费-复购的流程来进行分析。关键在于提升转化率，降低投产比，同时对学员、课程展开分析，打造出契合用户需求、受用户欢迎的课程产品与组合。

从市场推广效果即拉新来看，它的分析指标有：

留资及跟单的追踪指标分析：

付费营收指标分析：

学员画像指标分析：

学员学习情况：

3、零售行业

零售行业通常按照人、场、货三个方向来概括。

实际上，零售的本质就是客流、成交率、连带率（本质很简单，就是期望消费者一次购买众多商品）、件单价（单个商品的价格定位），这 4 个数据相乘便得到我们的销售额。销售额是所有公司努力追求的目标。

确定了您的客流，比如商场客流、进店客流或者回头客等，确定完毕后就是成交率，有了客流我们便开始进行转化。

精准定位人群属性 – 让消费者停留时间足够长 – 促使其购买商品 – 达成成交。

人：包括企业员工和消费者，在这个消费者主导的时代，除了要强化员工管理提升人员效率之外，最为重要的是消费者的忠诚度。

场：场即为消费场地，所有连接消费者和商品的终端，就是场。例如线下的门店、线上 APP 等。关注的指标涵盖销售额、追踪指标、分析、促销等。

货：货指的就是商品，商品数据分析是围绕进销存展开的。主要从采购、供应链、销售、售后 4 个方面来监测具体的指标数据。

4、保险行业

保险行业能够从业务发展、成本费用、资金运用、盈利管理和风险管理这几个方向来构建指标。

从多渠道获取新增用户、投保用户的情况，并对转化投保用户的行为进行分析。当然，保险行业除了投保，还有基金与理赔等多种业务共同发展，因此是从综合的方向来搭建指标。

实际上，指标体系主要是为了解决重复工作的问题，提高分析效率，帮助我们快速定位问题。对于初次接触指标体系的产品或者运营人员，在搭建过程中可以先模仿再优化。

当然，不存在任何一个一成不变的指标体系，我们只有持续地理解业务、接触业务、熟悉业务，才能够建立最适合自身的指标体系。