随着互联网由人口红利的1.0时代转向精益发展的2.0时代，各个互联网公司除了正常的拉新之外，会将更多的精力投入到针对已有用户的精细化深度服务。对于互联网线上产品商业化效果的好坏，最直接的衡量依据是“客观的数据表现与主观的用户反馈”。
设计师作为线上产品方案整体输出的重要一环，除了需要做好项目需求的分析和产出，更需要明确设计方案是如何对业务赋能的，直白点说就是“设计师需要知道自己做的事情为业务带来了哪些正向价值，得到了哪些具体场景下被验证的有共性的结论”。
前段时间在梳理一个“数据驱动产品设计”的研究课题，这个课题我将作为一个系列展开来写，包括设计师常用的数据分析指标，设计师进行数据分析的方法，以及真实的项目案例。今天这篇文章将列举第一部分内容：“常用的数据指标”。
数据指标大体上可以分为三种类型：
- 用户数据指标：反映用户基础情况的数据指标。
- 行为数据指标：体现用户具体操作行为的数据指标。
- 业务数据指标：不同业务类型有对应的核心指标，并且不同业务模块要根据具体场景选择对应的数据指标。业务数据指标是相对的，没有统一的定义。
一、用户数据核心指标
1、用户属性
用户属性包括：用户年龄、性别、语言、地域（所在国家）、行业；注册或登录使用的终端、设备品牌、系统版本；用户的访问习惯（访问活跃时间段）等。
根据以上指标基本可以判断对应产品的用户特征，以此作为确定或调整业务与产品设计定位的依据。比如微信公众号后台用户分析中有关用户属性的指标有“性别、年龄、使用语言、分布地域和访问设备”。
2、新增用户
对于“新增用户”的定义并不唯一，需要根据分析人员想要的结果下定义。比如“某App每日新增注册成功的用户数量”、“某网站每月新增访问首页的用户数量”……
新增用户数量可以按照统计时间周期分为“日/周/月新增用户数”；另外需要注意新增用户可能来自不同渠道，需要按照不同的入口方式细分拆解分析效果，比如一款应用除了个人中心的登录注册入口，还可能是在使用过程中某种场景下执行某个操作之后调起登录注册页面。
3、活跃率
活跃率是指活跃用户数在总用户数中的占比：首先需要清楚“活跃用户”是怎么定义的？是某段时间内登录产品的用户，还是登录并使用产品某个功能一定时长的用户？
活跃用户数按照统计时间周期划分为“日活、周活和月活”，其中日活与月活是常用的反映网站或移动应用运营情况的统计指标。
假设我们把“活跃用户”定义为登录或使用了产品，日活是指日活跃用户数量（Daily Active User）：通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录用户）。月活是指月活跃用户数量（Monthly Active User）:通常统计一个月（统计月）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录用户）。
4、留存率
留存率是指“在第1天的新增用户中，在第N天使用过产品的用户数/第一天新增的用户总数”。留存率是评估产品对用户的粘性和用户质量的衡量指标，反映了不同时期获得新用户的流失情况。
定义留存率时需要加上时间维度，上面定义中的“第N天”：N=1是指次日留存率，N=7是指7日留存率，N=30是指30日留存率，这几个留存率指标是我们经常关注的。
二、行为数据核心指标
1、PV、UV、VV、DV
PV（Page View）指页面浏览量，用户每一次对应用的中的每个页面访问，均被记录1个PV，用户对同一页面的多次访问，浏览量累计。PV是评价某个应用流量最常见的指标之一。
UV（Unique Visitor）指独立访客人数，是访问该应用的自然人，一个客户终端作为一个访客。也就是说同一个用户在某个统计周期内多次访问应用只被算作一次访问记录。
VV（Visit View）指用户在统计周期内访问应用的次数，当用户完成所有浏览，并最终关掉该网站的所有页面时，便完成了一次访问。这里需要区分PV和VV：PV是页面浏览次数，VV是访问网站的次数。
DV（Deep View）指访问深度，DV=PV/VV，代表用户平均每次会话浏览的页面数。DV比值越大，用户体验度越好，应用的粘性也越高。
2、跳出率、退出率
跳出率是指“只访问了入口页面即退出的次数/该入口页面的总访问次数”。这里需要特别注意：
- 跳出率只针对入口页面有效，由该入口页面跳转的其他页面没有跳出率这个说法。
- 跳出率计算的是访问比值，一次访问是一个Visit。
退出率是指“从该页面退出的次数/进入该页面的浏览数”，定义中的页面浏览数就是PV。
这里大家需要区分跳出率与退出率：
- 跳出率定义中的分母“入口页面总访问次数”是指VV，退出率定义中的分母“页面浏览数”是指PV。
- 跳出率只针对入口页面有效，退出率可以计算所有页面。
- 跳出率用来评估落地页的内容质量，退出率用来评估转化路径上某个环节的质量。
列举一个案例便于大家理解：参见下图，页面A是入口着陆页面，页面B是页面A的次级页面。
页面A的跳出率：只访问了页面A即退出的次数=2，页面A的总访问次数=6，跳出率=1/3。
页面A的退出率：从页面A退出的次数=3，页面A的浏览数=7，退出率=3/7。
页面B的跳出率：由于页面B不是入口着陆页面，因此页面B不存在跳出率。
页面B的退出率：从页面B退出的次数=3，页面B的浏览数=4，退出率=3/4。
3、转化率、点击率、完成率
转化率指“达成期望目标行为的用户数/进入目标页面的用户数”。首先需要根据业务，明确是怎样的转化率？比如注册转化率是指“注册成功的用户数/进入注册页的用户数”；付费转化率是指“付费成功的用户数/进入支付页面的用户数”。
点击率指“页面中某个内容被点击的次数/被浏览的次数”。反映了页面某部分内容的受关注程度，比如表单中各选项的点击率、某操作按钮的点击率等。
完成率指“完成的操作次数/开始操作的次数”。用来衡量操作流程的流畅度，完成率越高，说明产品的操作体验越好。
4、平均访问时长
平均访问时长指“在一定统计时间内，浏览应用的某个页面或者整个应用用户访问总时间/该页面或整个应用的访问次数”。该指标需要注意以下几点：
- 用户停留时长既可以针对页面，也可以针对整个应用。
- 该指标用来衡量页面内容的吸引度，一般访问时长越久，产品的用户粘性越强。
- 也不是所有的停留时长都越长越好，比如表单填写，停留时间越长，可能说明表单填写的效率越低。
三、业务数据指标
前面提到了不同的业务和产品类型，对应关注的业务指标会存在较大差异，所以在这里就不具体展开列举了。确定业务数据指标一般可以遵循以下步骤：
首先依据目前的业务重点找到核心指标（也称北极星指标）；然后围绕现阶段的核心指标，梳理业务模块，并判断业务模块的所属类型；最后根据业务模块所属类型选择相应的数据指标。
四、总结
本文从用户数据和行为数据两个方面，着重介绍了设计师常用的核心数据指标，可用于分析绝大部分项目需求的基础数据表现。
同时也要明确实际的商业模式往往会更加复杂，覆盖的业务类型多而繁杂，单靠以上提到的指标不能完全衡量。因此大家需要具体问题具体分析，结合业务与产品特征，对业务模块进行拆解，选择合适的数据指标。
后续文章我将结合实际项目案例说明：设计师在产出设计方案之前，如何应用数据分析“发现问题，指导设计”，以及如何在项目上线之后进行数据复盘总结。
参考文章：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/144321483
https://zhuanlan.zhihu.com/p/80499729
