除了PV、UV,产品经理还应该知道这三大数据指标

数据指标梳理
随着互联网技术的不断发展，数据指标已经成为衡量企业业务运营质量、决策能力和市场竞争力的重要标准之一。

在这里，我将为大家介绍一些常见的数据指标，以帮助您更好地了解企业的运营状况。

一、流量类指标
1.网站PV：网站页面浏览量，反映网站的流量。

2.网站UV：网站独立访客数量，反映网站的访问量。

3.转化率：指访客行为的转化程度，包括订单转化率、注册转化率、搜索转化率等。

二、用户类指标
1.新增用户数：每日、每周或每月新增用户数。

2.活跃用户数：每日、每周或每月活跃用户数。

3.用户留存率：反映用户对产品或服务的忠诚程度。

三、订单类指标
1.销售额：产品或服务的销售总额。

2.订单量：每日、每周或每月的订单数量。

3.客单价：平均每个订单的交易金额。

四、营销类指标
1.转化成本：营销成本与订单数量的比率。

2.ROI：投资回报率，即投资带来的收益与投资成本之比。

3.CTR：点击率，即广告点击量与广告曝光量之比。

以上是一些常用的数据指标，不同的业务模式和行业会有不同的衡量标准，企业可以根据实际情况对指标进行调整和补充，以更准确地反映业务状况。

同时，除了指标的选择和计算，数据的分析和价值挖掘也是至关重要的，企业可以通过数据分析工具等方法来深入挖掘数据背后的价值，为业务决策提供重要支持。

产品经理常用的数据分析指标一、增长指标互联网时代已从增量的指数级增长，过度到了存量的精细化运营。

增长也不仅仅是用户的增长，更关键的是业务的增长。

所以产品经理在为用户持续提供价值的同时，也要为企业创造更多的商业价值。

借助RARRA增长模型，能够很好的帮助产品团队去追踪增长情况。

1.用户留存（Retention）：为用户提供价值，让用户持续使用产品或服务。

常用的分析指标有：流失用户数、流失周期、周留存率、月留存率等。

2.用户激活（Activation）：确保用户在使用产品和服务时，可以体验或感受到价值所在。

常用的分析指标有：DAU、MAU、使用时长、使用频次等。

3.用户推荐（Referral）：让用户与他人分享和讨论产品或服务。

常用的分析指标有：分享页曝光、分享用户数、分享率、分享转化率。

4.用户变现（Revenue）：基于为用户提供价值的同时，创造商业利润。

常用的分析指标有：付费用户数、付费转化率、人均付费笔数、人均付费金额等。

5.用户获取（Acquisition）：鼓励老用户转介绍，带来新用户。

常用的分析指标有：曝光用户数、点击用户数、注册用户数等。

二、产品指标产品体验好坏，一是可以找用户调研得知，但需要消耗比极大的人力和时间成本，另外就是通过产品相关的数据指标来判断。

用户对一个产品最直接的定义就是：产品好不好用、流程复不复杂、内容好不好、能不能解决某一需求，以上都可以划分为功能和内容2大类。

产品指标直接体现了产品是否满足用户在特定场景下的需求和痛点。

1.功能：路径漏斗、使用人数、使用次数、用户评价2.内容：【UV-深度、PV-广度】消费、点赞、评价、收藏、分享三、业务指标不管是To C、还是To B产品，对业务的价值一般体现为：降本增效 & 业务增长。

流程优化和人员技能的提升都能带来效率的提升和成本的下降，最典型的例子是：机器人代替人工作业。

业务的增长可以是内部人均产能的提升，也可以是外部市场规模的扩张。

产品运营必须关注的五大类17项数据指标一、拉新类指标拉新类指标包含浏览量、下载量、新增用户、获取成本等。

1.浏览量指的是在朋友圈、应用商店等渠道中被多少用户看到。

与浏览量相对应的是点击量，在业内有一个专业词汇 CTR(CRT=点击量/浏览量)，很多广告平台用它来评估广告质量。

2.下载量指的是 App 的下载安装次数，是衡量拉新效果结果的指标。

3.新增用户指的是产品的注册用户数量，下载量高并不是意味着新增用户就多，如果只下载并没有注册，那它就是一个无效的用户。

4.获取成本一般指的是获取有效用户的成本，新增用户必然涉及成本，而这是运营新手最容易忽略的。

目前常见的成本的计算方式有 CPM(千次曝光成本)、CPC(单次点击成本)、CPA(单次获客成本)等。

二、传播类指标传播类指标主要包含病毒 K 因子和传播周期。

1.病毒 K 因子K 因子大于 1 时，每位用户能至少能带来一个新用户，用户量会像滚雪球般变大，最终达成自传播。

2.传播周期传播周期指的是用户完成从传播到转化新用户所需要的时间，周期越短，意味着用户裂变传播的效果越好。

三、活跃类指标活跃类指标包含活跃用户数、活跃率、启动次数、页面浏览量、在线时长等。

1.活跃用户数一般指的是日活跃用户数量，即在 24 小时内活跃用户的总量。

2.活跃率是活跃用户所占的比例。

活跃用户数衡量的是产品的市场体量，活跃率看的则是产品的健康程度。

3.启动次数是用户使用产品的次数，体现的是用户使用频率，用户的日均启动次数越多，说明对产品的依赖性越高。

4.页面浏览量是一定时间内访问页面的次数，用户的一次访问请求看作一个PV，用户看了5个网页，则PV 为5。

5.在线时长是用户访问使用的时长，不同产品类型的访问时长不同。

例如：社交肯定长于工具类产品。

四、留存类指标留存类指标主要包含用户留存率和用户流失率。

1.用户留存率：留存率 = 留存用户 / 当初的总用户量。

2.用户流失率在一定程度能预测产品的发展，如果产品某阶段有用户10 万，月流失率为20%，可推测，5 个月后产品将失去所有的用户。

pv uv 以及数据指标的分类
PV（Page View）和UV（Unique Visitor）是网站流量统计中两个重要的指标。

PV指页面浏览量，是用户在访问网站时每打开一个页面记录一次。

统计PV可以反映出网站的总流量和页面访问量。

UV指独立访问者数量，即访问网站的单个IP地址或Cookie中记录的唯一身份标识（比如用户账号）数量。

统计UV可以了解网站的真实用户数量。

除了PV和UV之外，还有许多数据指标可以用来评估网站的流量和用户情况。

常见的数据指标可以分为以下几类：
1. 访问量类指标：除了PV与UV之外，还包括人均浏览页面数、平均停留时间、跳出率（用户访问后在网站上只停留了很短的时间就离开了的比例）。

这些指标可以反映出网站内容的吸引力、用户体验和访问者的粘性程度。

2. 用户类指标：包括新用户和老用户的比例、用户流失率、活跃用户占比等。

这些指标可以了解网站的用户结构和用户粘性情况。

3. 行为类指标：包括用户来源渠道、用户访问路径、页面转化率等。

这些指标可以反映出用户的行为习惯、关注点以及网站的运营效果。

4. 时段类指标：包括访问量峰值时间、访问量波动情况等。

这些指标可以了解用户对网站的使用时间习惯，从而有针对性地进行运营。

在分析网站数据时，不仅要时刻关注PV和UV的变化，也要深入理解其他指标的变化趋势，同时结合站内内容和用户反馈等外部因素进行分析。

只有全面综合地分析和评估数据，才能更好地了解网站的运营状态和用户情况，做出更加科学和有效的决策。

产品经理的绩效考核指标
一、可量化指标：
1、UV/PV数：
UV数更多的来自导流，本身用户的培育和留存也对该指标有影响。

该数据通常需要由产品和运营同时承担。

2、支付转化率：
用户在支付流程中的体验，直接影响到支付转化率。

当然，内容本身也会对转化率造成影响，比如电商行业产品的质量、评论等。

3、用户投诉与咨询数：
用户只有在使用产品时不爽了，才会主动去投诉。

在产品设计上如何避免用户投诉，这个应该是产品优先级最高的需求。

4、用户停留时长：
产品本身对用户的吸引力，根据行业不同有不同的数据标准。

并不是用户停留时间越长越好。

5、跳出率/退出率：
这两个数据的影响因素主要在于用户使用流程中内容对用户的引导和关注。

6、客户留存数：
涉及到运营策略对潜在流失的用户进行唤起，或者产品内容的本身对用户的吸引力。

二、非可量化指标：
1、需求的准确性：
虽然所有公司都在强调拥抱变化，但是产品经理保障需求的准确，减少变更。

应该是一个产品经理的底线和坚持。

2、产品项目执行计划性：
产品经理通常都会承担半个项目经理的职责，这时候项目管理的能力就很重要了。

3、文档撰写的严谨和详尽：
文档作为需求的传递工具，他的准确性代表了产品经理对需求思考的深度。

4、合作与沟通能力：
产品经理作为沟通的桥梁，沟通能力与技巧是在进行工作时非常重要的技能。

一个产品经理对于需求的理解再深刻，体验的sense再好，沟通能力不足，也不足以推动需求的进行。

产品常见数据指标及来源有哪些量化即增长。

能量化的都即可增长，从非议数据开始吧。

分析一款产品，要重点关注三项以下内容：用户，需求和数据。

大部分人市场需求都会关注用户和需求，但会忽略数据。

一方面，主观上不重视，不会关注。

另一方面，觉得不是份内事，运营小伙伴做就好了。

实际上，总经理数据对产品经理来说很重要。

功能上线后，关注数据的变化能介绍用户的态度，这个比看用户反馈要客观得多。

反馈表达的是个体的声音，数据量化的是群体的行为，要客观得多。

结合自己的实践，分享下平时关注的指标和数据来源。

好比炒股，可看大盘能了解行情信息，能辅助你做买卖决策。

中国股市大盘有上证指数，沪深300等。

互联网也有并不相同的数据。

比如说：1.用户上网时长了解平均上网时长，可以对比下自己产品平均使用时长，处于什么样的左边。

如果是社交的应用，跟同类产品比，使用时长是高还是低。

如果想要再提高日均使用时长，还要多大空间，天花板有多高？会跟哪些关系应用领域产生竞争关系？如果是工具类应用，要关注用户大部分时长花在哪一类产品了，可不可以到这些产品上去做引流。

引流的话，该怎么引呢？播客用户的在线时长是有极限的。

除去睡觉8小时，吃饭+工作10小时，不做其它事情，剩下的碎片时间加起来顶多也就6小时。

从2021年后，用户每周的在线时长增长每季度已经大幅放缓了。

一周27个小时，平均每天上网时数也就是3.86时间。

淘宝和平均今日头条用户平均每天使用时长分别为74分钟和66分钟，接近1/3，想想挺可怕的。

2.用户一日活跃情况了解客户一日活跃情况，便于做运营策略。

用户在不同的时间活跃是否有侧重点？早上爬起来上班，挤地铁公交累，没精神，喜欢随便看得出来下新闻。

晚上下班回家，不会那么挤，心情相对放松，每个看的东西不一样，有的喜欢看视频，有的喜欢刷微博。

什么时间段，用户最活跃。

什么时候适合做媒体报道推送？推送应该持续两三天？不同类型的产品，为人所知情况又有不同。

具体到产品上，什么该和用户互联，达到运营目的，要根据一般性情况来作判断。

电商名词指标认识引言在电商行业中，了解并掌握一些重要的名词指标是非常重要的。

这些指标可以帮助企业更好地了解市场情况、评估经营状况，以及制定合适的营销策略。

本文将介绍一些常见的电商名词指标，帮助读者更好地认识和理解它们。

1. GMV（Gross Merchandise Volume）毛交易金额GMV是指电商平台上所有交易订单的总金额，也被称为毛交易金额。

这个指标可以衡量一个电商平台上商品的销售总额，对于评估一个电商平台的经营规模和销售能力非常重要。

GMV = 单价 x 数量2. PV（Page Views）浏览量PV指的是网页的浏览次数，或者说是网页的访问量。

PV可以用来衡量网站的流量和受欢迎程度。

对于电商网站来说，高PV意味着用户对商品很感兴趣，可以帮助企业评估网站的营销效果。

3. UV（Unique Visitors）独立访客数UV指的是访问网站的独立用户数量。

一个用户可能在一天内多次访问网站，但只被计算为一个UV。

UV是用来衡量网站真实用户数量的指标，可以帮助企业评估网站的受众规模和覆盖范围。

4. 转化率转化率是指用户从一个阶段转化到下一个阶段的比例。

在电商领域，常见的转化率包括点击转化率、订单转化率等。

转化率是衡量营销效果和用户购买行为的重要指标，可以帮助企业评估营销活动的效果和改善网站用户体验。

转化率 = 转化数 / 访客数5. CAC（Customer Acquisition Cost）用户获取成本CAC是指企业获取一个新客户所花费的成本。

计算CAC需要将营销费用除以新增客户数量。

对于电商企业来说，降低CAC可以帮助提高盈利能力和市场竞争力。

CAC = 营销费用 / 新增客户数量6. ROI（Return on Investment）投资回报率ROI是指企业从投资中获得的回报。

在电商行业中，ROI可以用来评估营销活动的效果和投资的回报率。

高ROI意味着企业的投资有很好的回报，反之则需要重新评估营销策略。

产品（质量、品质）经理必知的数据（3个指标、10大率）网页指标：PV（page view）：即页面浏览量，用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次。

用户对同一页面的多次访问，访问量累计。

在一定统计周期内用户每次刷新网页一次也被计算一次。

一般来说PV与来访者数量成正比，但是PV并不直接决定页面的真实来访者数量。

例如，同一个来访者通过不断的刷新页面，也可以制造出非常高的PV。

UV（unique visitor）：即独立访客，访问网站的一台电脑客户端为一个访客。

PR（pagerank）：即网页的级别，一个PR值为1的网站表明这个网站不太具有流行度，而PR值为7到10则表明这个网站非常受欢迎(或者说极其重要)。

页面停留时长：访客一次访问在某个页面上停留时间，等于这个页面的总停留时长除以这个页面的访问量。

网站停留时长：等于网站总的停留时长除以访问量。

跳出率（Bounce Rate）：指用户到达你的网站上并在你的网站上仅浏览了一个页面就离开的访问次数与所有访问次数的百分比。

比如有100个用户进入你的网站，然后50个用户打开首页就跳出去了，跳出率一般是50%，是评价一个网站性能的重要指标，跳出率高，说明网站用户体验做得不好，用户进去就跳出去了，网站没有满足用户的期望与需求或是人群定位不精准，反之如果跳出率较低，说明网站用户体验做得不错。

一般来说50%的跳出率是正常状态，70%以上就出现问题了，90%以上就是问题就严重了跳出率只能衡量该页作为用户的landing page的页面质量，不能衡量其他。

如果你做的是从其他媒体引入的流量，说明你的媒体渠道选择失误，搜索引擎付费关键字定位不准、客户群定位不准确，还是landing page的call to action 可能不够吸引人。

当然对于不同页面和不同类型的网站的跳出率需要区别对待，很多网站的性质决定用户甚至只要浏览首页，需求就可能得到满足。

退出率（exit rate）：“退出率”是指该网页是会话中“最后一页”的浏览占该网页总浏览量的百分比。

产品经理岗位职责简单描述7篇产品经理岗位职责简单描述精选篇1做为一名新进产品经理，甚至一名资深PM，你可能都或多或少对这个职位产生某种迷惑。

到底什么是产品经理?这个职位的主要职责是什么?在IT产业的不同领域，甚至在同一领域的不同公司，这个职位的定义似乎都有不同。

*尝试根据自己多年的产品经理经验，给出产品经理的主要职责。

虽然在不同的公司，产品经理的角色和职责互有差异，但是有一些关键职责是任何一个产品经理都应承担的。

可以将其归纳为如下六个方面：1、市场调研市场调研是指研究市场以了解客户需求、竞争状况及市场力量(market forces)，其最终目标是发现创新或改进产品的潜在机会。

可以通过下面的方式进行市场调研：与用户和潜在用户交流与直接面对客户的一线同事如销售、客服、技术支持等交流研究市场分析报告及*试用竞争产品仔细观察用户行为等市场调研最终会形成商业机会、产品战略或商业需求文档(BRD)，详述如何利用潜在的机会。

2、产品定义及设计a) 产品定义是指确定产品需要做哪些事情。

通常采用产品需求文档(PRD)来进行描述，PRD可能包含如下信息：产品的愿景目标市场竞争分析产品功能的详细描述产品功能的优先级产品用例(UseCase)系统需求性能需求销售及支持需求等b) 产品设计是指确定产品的外观，包括用户界面设计(UI，User Interface)和用户交互设计(User Interaction)，包含所有的用户体验部分。

在大型公司里，PM通常和UI设计师或互动设计师一起完成产品设计，不过在小公司或者创业公司里，产品经理也许需要全包这些工作。

这是产品经理工作中最有价值的部分，如果产品经理工作中不包含这部分内容，那几乎可以肯定滴说，那不是产品经理的工作。

3、项目管理项目管理是指带领来自不同团队的人员(包括工程师、QA、UI设计师、市场、销售、客服等)，在预算内按时开发并发布产品。

其中可能包括如下工作内容：确保资源投入制定项目计划根据计划跟踪项目进展辨别关键路径必要时争取追加投入向主管领导报告项目进展状况等在大型公司里，通常会有项目经理来处理大部分项目管理工作，产品经理只需提供支持。

互联网产品经理的必备技能在互联网行业中，产品经理这一职业已经成为了一个热门职业选择。

然而，想要成为一名合格的互联网产品经理，必须掌握一定的技能和知识。

以下是互联网产品经理的必备技能。

一、市场分析能力互联网产品是服务于市场需求的，才能具有生命力和市场竞争力。

因此，一名优秀的产品经理必须具备良好的市场分析能力。

这应该从多个角度来考虑，例如：1. 可以分析市场潜在的、实际的消费者需求，如用户的使用习惯、需求点、消费能力等，这些信息都是帮助产品经理创造市场价值的重要依据。

2. 敏锐的察觉市场上的竞争形势和趋势，可以及时对市场动态、用户群体、产品属性等方向做出调整，根据市场情况不断改进产品质量和用户体验。

3. 对于各个市场分析工具也要有基础了解，当这些工具的数据矛盾时，要懂得相信自己的判断和分析。

二、用户需求市场调研产品经理的第一要素是要以用户为导向。

为了提高产品质量，需要考虑广大用户的需求和反馈，而有效地调研是获取用户反馈的重要途径，因此，对于调研技巧和方法也是产品经理必备的能力之一。

1. 要具备设计和编制调查问卷的能力，并能将其操作形成可靠数据以及有意义的结果。

2. 可以通过多种途径获得用户反馈，可主动了解用户反馈，如社交媒体，在线论坛等。

3. 在获得信息后，要精细地分析用户需求，为产品的后续改进提供建议或和方向。

三、产品策划与设计产品经理是负责产品策划、设计和开发的专业人员，需要具备如下技能：1. 具备良好的产品架构能力并清晰而透彻地了解产品流程、操作逻辑的规划和制定。

2. 能够自如使用Axure、PS等各种设计工具，形成产品草图或原型，并检查产品操作的顺畅性和可行性。

3. 对于UI设计，要了解Web和App的设计流程，熟悉HTML、CSS、JS等技术，具备一定的设计能力。

四、项目管理和推进能力互联网产品经理在公司中一般担任项目负责人的角色，需要在项目推进中保持对细节的把控和管理，对于产品开发的整个流程要有全局性的视角。

产品经理应该关注的数据指标作为产品经理，你需要关注一系列的数据指标来评估和衡量产品的性能和成功。

以下是一些你应该专注的关键数据指标：1.用户增长和留存率：产品的用户增长和留存率是衡量产品成功的关键指标。

用户增长指标包括新用户的数量和增长速度，而留存率指标则表示用户的持续使用产品的能力。

你可以使用留存率曲线来查看用户在一段时间内的使用情况，以评估他们对产品的依赖程度。

2.用户满意度和NPS：用户满意度和净推荐值（NPS）是评估用户对产品满意程度的关键指标。

可以通过定期发送用户满意度调查问卷或使用其他工具来收集用户反馈，并根据他们的反馈来改进产品和提供更好的用户体验。

3.用户行为和转化率：用户行为指标可以帮助你了解用户如何使用产品。

例如，你可以追踪用户使用的功能，查看他们的行为路径，了解用户对各个功能的使用情况。

转化率指标用于衡量用户从一些阶段转化为下一个阶段的能力，例如从注册到购买或从免费试用到付费用户。

4.产品健康指标：产品健康指标是跟踪产品整体表现的关键指标，可以帮助你评估产品的可用性、稳定性和性能。

例如，你可以追踪产品的故障率、响应时间和平均故障修复时间等指标，以确保产品能够在用户需求和预期的范围内保持运行。

5.用户行为分析和数据洞察：通过使用用户行为分析工具，你可以深入了解用户在产品中的行为和偏好。

例如，你可以查看用户的点击热图、滚动热图和用户流量等数据，以获得关于用户如何与产品交互的洞察。

6.市场份额和竞争对手：监控市场份额和竞争对手的表现是评估产品在市场上的位置和竞争能力的关键指标。

你可以追踪市场份额和用户份额的变化，并分析竞争对手的产品功能、定价策略和市场活动，以制定相应的策略。

7.收入和盈利能力：收入和盈利能力是评估产品商业模式和商业成功的关键指标。

你可以追踪产品的销售额、用户付费率、平均订单价值等指标，以了解产品对企业的贡献和盈利能力。

8.用户支持和投诉：用户支持和投诉数据可以帮助你了解用户遇到的问题和关注的领域。

除了PV、UV，产品经理还需要关注这些指标一、产品经理必须要知道的三大数据指标作者技术出身，从数据组成的角度来说，一个完整的闭环数据源包括三部分：用户行为数据；服务端日志数据；实际交易数据。

其中，实际交易数据会经常被存储在离线数据库中，并通过ETL 来获取分析。

而用户行为数据和服务端日志数据很多时候都是近似的。

最近几年发展最快的是前端，每个月都会有新的东西出来；整体趋势是往单页应用发展，追求更好的用户体验。

所以从产品经理角度来说，我们需要知道屏幕前的人是怎么使用我们的产品的，洞悉用户行为背后的规律，发掘用户价值。

作者去年开始新的创业历程，分析总结了几百家企业的数据分析需求，大致可以分为三个数据指标或者场景：渠道、转化和留存。

渠道优化渠道衡量和优化很多产品经理或者运营人员都有过这样的经历：公司做了一次线上促销，发表了一篇软文，买了很多搜索关键词（SEM），但是如何衡量这些活动的效果。

你是否知道用户是从那几个渠道来访问你的网页或者下载你的APP；不同渠道来的用户有哪些差异；如何用最少的钱在不同的渠道上办最有效的事情。

提升转化率产品经理最常见（没有之一）的一个问题：注册！！！用户的注册流程是否顺畅？激活步骤是否合理？运营拉过来的流量，是否转化为注册用户。

再细一点，每一步的转化率是多少？没转化的用户去哪里了？如何优化注册或者购买的流程？提高留存率先举几个硅谷前沿公司的案例。

社交网络公司LinkedIn（领英）发现：在第一周增加5个社交好友后，这类用户的留存度非常高。

Dropbox（一家云存储公司）发现在第一周安装两个以上操作系统的用户留存度非常高。

Facebook和Twitter也通过让新用户添加好友的方式提升用户的留存。

这里面的5（个社交好友）、2（个操作系统）等等就是这些产品留存的魔法数字。

作为产品经理，你肯定希望用户留下来，那么你是否知道你产品留存的魔法数字呢？对于提升用户留存，你是否有好的办法？二. 产品经理需要警惕的虚荣指标产品经理做数据分析，归根结底都是为了用户服务的。

产品经理每天必须观察的数据看数据进行这种教学技能发展也是越练越熟，真有「数据sense 」这种学习东西，经常看就会对数据更敏感，更容易可以发现这些数据中隐藏的信息。

刚入行的时候我们不懂怎么看数据，每天学习就是学生看着后台报表里的UV 、PV 涨了一点点/跌了一点点，然后就没有进行然后了。

直到后来机缘巧合做了一段发展时间管理用户可以增长，渠道以及相关的工作，才慢慢开始学会怎么去看这些数据。

后来我反思为啥最早对着数据的时候整个人是懵的？想来想去最后觉得根本原因还是缺少了目标。

不知道为什么看数据的时候，所有数据都是一个个孤立的数字，后来开始带着目标去看，去数据中找答案，慢慢就学着找数据之间的联系，找隐藏在数据表象下的信息。

在我看来，所有的具体目标可以总结为两点: 找到问题，找到机会。

寻找当前产品中隐藏的问题，设计逻辑是否符合用户的行为，并寻找潜在的机会将你的产品提升到下一个水平。

扯完目标进入正题，我平时经常需要关注数据大致有四类：产品运行数据，包括规模数据和质量数据。

产品核心场景的用户管理行为进行数据新功能上线后的反馈数据行业数据其中，主要是适合日常观看的核心场景的运营数据和行为数据。

反馈数据是在一个新的函数或实验之后研究的，以验证某个假设；行业数据基本按照季度维度来看。

运营数据最常规的数据是产品的运营管理数据，我习惯从规模和质量控制两个不同角度可以去看：规模数据主要是产品数据指标，如: 新用户、dau （每日活跃用户）、mau （每月活跃用户）、电子商务产品包括订单、收入等。

质量管理指标则是反应企业产品进行业务发展健康教育程度的数据，例如：新增用户的次日留存，用户的启动频率和启动时长，等等。

先看数据，了解数据的定义、收集和计算过程。

理解上的差异可能导致不同数据的强制匹配，从而导致结论上的重大错误，尤其是在面对来自不同产品和公司的数据时。

了解了指标的定义，我习惯于用两种基本方式重复，比较，分解数据:对比，是通过横比和纵比的方式看数据，横比就是和相似的产品比，和自己的经验进行数据比（比如工作经验以及里面寒暑假是视频的旺季，但是企业产品设计对应的数据确下跌了，这就要求需要我们进一步可以去找一个原因了）；另一个纵比是在时间发展线上学习过去的自己比。

互联网行业常用数据指标体系！在刚迈入数据的大门时，我经常对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊，尤其是当跟运营、数据分析师扯需求的时候，会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。

为了更好的在行业里面摸打滚爬，花了很多时间阅读一些指标相关的文章、书籍，总算解决了这个问题。

作为互联网从业人员，目前看来对数据指标、指标的运用还是需要再深入学习下。

终于挤出一些时间重新梳理了关于数据指标相关的一些知识，先梳理下数据指标基础知识。

一、常见指标先来看一看常见的一些数据指标们1、DAU：Daily Active User 日活跃用户量。

统计一日（统计日）之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重）2、WAU：Weekly Active Users 周活跃用户量。

统计一周（统计日）之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重）3、MAU：Monthly Active User 月活跃用户量。

统计一月（统计日）之内，登陆或使用了某个产品的用户数（去重）4、DNU：Day New User 日新增用户，表示当天的新增用户5、DOU：Day Old User 日老用户。

当天登陆的老用户，非新增用户6、ACU：Average Concurrent Users 平均同时在线人数7、PCU：Peak Concurrent Users 最高同时在线人数8、UV：Unique Visitor 唯一访问量，即页面被多少人访问过9、PV：Page View 页面浏览量，即页面被多少人看过10、ARPU：Average Revenue Per User 平均每个活跃用户收益。

11、ARPPU：Average Revenue Per Paying User 平均每个付费用户平均收益。

统计周期内，付费用户对产品产生的平均收入。

12、LTV：Life Time Value 生命周期价值。

产品从用户所有互动中获取的全部经济收益的总和13、CAC：Customer Acquisition Cost 用户获取成本14、ROI：Return On Investment 投资回报率。

产品经理必知的数据作为一个产品的质量经理，了解和掌握关键数据指标和重要率是至关重要的。

这些数据指标和率可以帮助经理们识别问题、制定改进策略、监控质量水平并加以提高。

以下是产品质量经理必须了解的三个关键数据指标和十大重要率。

三个关键数据指标：1.不良品率：不良品率是指在生产过程中所制造的不合格产品的百分比。

这个指标可以帮助经理们了解整个生产过程中质量控制的效果。

不良品率高可能说明质量控制措施有问题，需要采取纠正措施。

2.客户投诉率：客户投诉率是指单位时间内所接收到的客户投诉数量。

这个指标可以反映客户对产品的不满意程度和问题的严重性。

产品质量经理需要关注和分析投诉率，以确定具体问题并及时作出改进。

3.返工率：返工率是指产品在生产过程中需要进行修复或重新制造的次数与总产量的比值。

高返工率可能说明生产过程中存在一些问题，如工艺设计不合理、材料质量不稳定等。

经理们需要通过返工率来发现问题并采取必要的纠正措施。

十大重要率：1.过程控制率：这是衡量产品质量管理过程中的关键率，它涉及了生产线上每个环节的质量控制。

通过监控过程控制率，经理们可以及早发现质量问题并采取纠正措施。

2.产品可靠性：产品可靠性是指产品在使用寿命内不发生故障的概率。

经理们需要监控产品的可靠性率，以确保产品达到客户的可靠性要求。

3.供应商质量：供应商质量是指供应商提供的原材料和部件的质量。

经理们需要与供应商合作，并监控他们的质量表现，以确保产品质量。

4.报废率：报废率是指在生产过程中因为质量问题而舍弃的产品数量。

经理们需要关注报废率的变化，并采取纠正措施来减少浪费和成本。

6.客户满意度：客户满意度是指客户对产品和服务的满意程度。

经理们需要定期调查和评估客户满意度，并针对结果采取改进措施。

7.时间交货率：时间交货率是指产品按照合同约定的交货时间准时交付的概率。

经理们需要监控交货率，以保证及时满足客户需求。

8.竞争分析:通过竞争分析，经理们可以了解竞争对手的产品质量水平和市场需求。

电商运营数据六大指标英文缩写
电商运营数据六大指标英文缩写为GMV、UV、PV、CTR、ROI和CR，这些指标是衡量电商平台运营效果的重要工具。

GMV即交易额，是指电商平台在一定时间内的销售总额。

它是衡量电商平台收入的重要指标，也是衡量平台规模和用户活跃度的重要指标。

GMV的增长意味着平台销售额的增加，但并不代表利润的增加。

UV是指独立访客数，即在一定时间内访问平台的独立用户数量。

UV是衡量平台流量的重要指标，也是衡量平台用户规模和用户粘性的重要指标。

UV的增长意味着平台的用户数量增加，但并不代表用户活跃度的增加。

PV是指页面浏览量，即在一定时间内平台的页面浏览次数。

PV是衡量平台流量的重要指标，也是衡量用户对平台内容和产品的关注程度的重要指标。

PV的增长意味着平台的流量和用户活跃度的增加。

CTR是指点击率，即广告或推广内容被点击的比例。

它是衡量广告效果的重要指标，也是衡量平台推广效果的重要指标。

CTR的增长意味着平台推广效果的提升。

ROI是指投资回报率，即投资获得的收益与投资成本的比率。

它是衡量投资效果的重要指标，也是衡量平台盈利能力的重要指标。

ROI的增长意味着平台投资效果的提升。

CR是指转化率，即用户从浏览到购买的比例。

它是衡量平台营销效果的重要指标，也是衡量平台产品和服务质量的重要指标。

CR的增长意味着平台的销售转化率的提升。

这些指标的合理运用和分析可以帮助电商平台更好地了解用户需求和行为，优化产品和服务，提高用户满意度和忠诚度，从而实现平台的可持续发展。

产品经理关注的数据指标详解作为一位产品经理，需要关注和分析各种数据指标，以便评估产品的性能、用户满意度和业务增长。

下面是一些常见的关注数据指标和详细解析。

1.用户增长指标用户增长指标是评估产品市场表现的重要指标。

这包括注册用户、活跃用户和付费用户等。

注册用户数反映了产品的吸引力和受欢迎程度。

活跃用户数可以衡量产品的粘性和用户参与度。

而付费用户数则表示产品的商业成功，以及用户对产品价值的认可。

2.用户留存率用户留存率是指在一定时间内用户持续使用产品的比例。

留存率可以分为日留存、周留存和月留存等。

高留存率表示用户对产品满意度高，能够持续吸引用户留下来。

留存率的分析可以帮助产品经理提升用户体验，保持用户粘性和提高用户忠诚度。

3.用户流失率用户流失率是指在一定时间内停止使用产品的用户比例。

用户流失率可以通过分析用户的行为、反馈和调研等进行预测和预防。

当用户流失率过高时，产品经理需要及时进行调整和改进，以提高用户满意度和保留用户。

4.使用频率和时长使用频率和时长可以反映用户对产品的依赖程度和参与度。

高使用频率和时长表示用户对产品的需求和价值。

产品经理可以通过分析用户使用习惯和行为，优化产品功能和用户界面，以提高使用频率和时长。

5.转化率转化率是指从一些环节到另一个环节的用户比例。

例如，从注册用户到付费用户的转化率可以衡量产品的商业价值和用户购买意愿。

产品经理可以通过分析用户转化率，了解用户使用产品的痛点和需求，以制定相应的产品策略和改进措施。

6.市场份额和竞争对手数据市场份额和竞争对手数据可以帮助产品经理了解产品在市场中的位置和竞争优势。

产品经理需要分析市场份额的变化趋势、用户需求和竞争对手的产品特点，以制定产品差异化和市场推广策略。

7.用户满意度和反馈用户满意度和反馈是评估产品质量和用户体验的重要指标。

产品经理可以通过用户调研、用户反馈和用户评价等方式收集数据，并进行定量和定性分析。

这些数据可以帮助产品经理改进产品功能、优化用户界面和满足用户需求。

PV UV 数据指标的分类一、引言随着互联网的发展，网站和应用的访问数据成为了评估其运营和用户活跃度的重要指标。

其中，PV和UV是常用的统计指标，用于衡量网站和应用的流量和用户数量。

本文将介绍PV、UV的定义、计算方法以及数据指标的分类，旨在帮助读者更好地理解并正确应用这些指标。

二、PV与UV的定义与计算2.1 PV的定义与计算PV（Page View）即页面浏览量，它表示用户访问网页或应用页面的次数，包括同一用户的多次访问。

一个页面每次被打开，PV就会增加1次。

计算PV的方法一般是通过统计服务器日志或使用网页分析工具进行统计。

2.2 UV的定义与计算UV（Unique Visitor）即独立访客，它表示访问网站或应用的唯一用户数量。

不同于PV，UV是以用户为单位进行统计，以去重的方式计算访问用户的数量。

一天内同一用户的多次访问只计算为1个UV。

计算UV的方法一般是通过用户的IP地址、Cookie等信息进行识别和统计。

三、数据指标的分类3.1 PV和UV的关系与区别PV和UV是两个不同的数据指标，但它们都与网站和应用的访问量和用户活跃度有关。

•PV强调页面的浏览量，表示用户访问网页或应用页面的次数，反映用户对内容的关注度和阅读情况。

•UV强调独立访客的数量，表示不同用户访问网站或应用的数量，反映用户的多样性和吸引力。

3.2 数据指标的分类根据数据的性质和功能，可将数据指标分为以下几类：3.2.1 流量指标流量指标用于衡量网站或应用的访问量和页面浏览情况，其中PV和UV就是流量指标的一种。

通过统计这些指标，可以了解到网站或应用的流量来源、页面的受欢迎程度以及用户行为等。

•PV：页面浏览量，表示用户访问网页或应用页面的次数。

•UV：独立访客，表示不同用户访问网站或应用的数量。

3.2.2 受众指标受众指标用于描述和分析用户的属性和行为，帮助了解目标用户的特征和需求。

通过统计这些指标，可以深入了解用户的兴趣、喜好以及使用习惯，从而优化产品和内容，提升用户体验。

编辑导语：在工作中，我们经常遇到让人傻傻分不清的指标，甚至有时候还会给我们的沟通造成障碍。

本文作者整理了一些容易混淆的指标名，一起来看一下吧。

我们经常会遇到这种情况，两个人明明说的都是同一个指标，但是不同的人对数据的口径理解却是不同。

今天就整理一下日常工作中特别容易搞混淆的指标名。

点击率，到底是uv/uv 还是pv/pv？点击率有两种算法：如果算的是一个广告点击率，那么UV点击率是指查看过这个广告的用户中有多少用户点击了广告，PV点击率是指所有查看过这个广告的操作会有多少次点击的操作。

PV点击率和UV点击率可以看做是同一类型的指标，用来反映页面内容对用户的吸引程度（黏性），也就是说访问这个页面的用户有多少人点击了页面中的链接。

两者的区别是，UV点击率侧重反映页面对整个用户群的黏性，比如100个用户访问，有30个人点击了页面上的链接，则UV点击率为30%。

如果100个人都点击了，说明这个页面的内容对所有用户都比较适合。

PV点击率，则是按次数来。

100次的访问，其中只有30次点击了页面上的链接，PV点击率为30%。

可能存在一种极端情况，比如这100次访问一共有50个用户，这30次点击可能只来自1个用户。

这种情况下的UV点击率只有2%。

在过去，广告大都是通过展现次数计费，所以PV点击率用的比较多。

但是这种点击率的提升可能只是满足了小部分用户的需求，这小部分部分用户点的特别勤快，而另一部分用户完全无感，这就会造成流量浪费。

现在的互联网环境流量太珍贵了，每一个用户都希望能够转化，所以越来越多的公司开始用UV转化率作为转化率的标准了。

我们这里用7日留存率来说明。

平时说的7日留存率存在好几种版本，先说前两种：第一个版本：用户登录的当天算作第1天，这部分用户在第7天还有登录的用户比例。

第二种版本：用户登录的当天算作第0天，这部分用户在第7天还有登录的用户比例。

这两种方式都可以，要看具体业务类型。

如果用户每天使用产品没有明显的规律性，那么就用第一种。