干货分享：互联网行业数据分析经常会使用到的3个重要数据指标
互联网行业的数据太多了，作为数据分析师在做数据指标体系搭建的时候，常常会遇到两个问题，一是不知道应该关注哪些指标，没有目的；二是选择了一些指标，但是不知道哪些是重要的，哪些是不重要的，导致迷失了方向。那么今天就谈谈互联网数据分析经常会用的一些数据指标，给大家详细讲解3个常用的指标，包括需要考量的12个维度。
互联网营销的目的之一，就是把线下的活动转移到了线上，然后通过一些技术和运营手段，让用户有更好的体验。举个栗子原来超市卖货，现在变成淘宝卖货；原来现金支付，现在变成支付宝、微信支付；原来路上招手等出租车，现在变成了手机滴滴打车。
既然很多线下的业务都转移到了线上，线上又产生很多数据，那么我们应该运用哪些指标进行数据分析呢？
线下业务很好理解。我们拿线下业务场景来举例子。如果张三开了一家服装店，他怎么知道这家店经营得好不好？
数据分析师要想做这个分析，首先需要了解业务分析的3个指标
即是有用户参加的活动，一定离不开这三个步骤，也就是业务分析的3个指标
用户数据：谁？
行为数据：干了什么？
业务数据：结果怎样？
张三需要搞明白的是：谁来到了他的店？在里面干了什么？结果怎么样？
数据分析师只有弄懂了这三个指标，才能通过数据分析判断，这个烤肉点经营状况怎么样？
未来还有没有改善空间。
数据分析指标一：用户数据
那么我们先看第一个指标-用户数据
用户数据有4个重要维度：
1、存量：DAU/MAU(每日/每月的活跃人数)；例如，张三开一个小店，他需要知道大约每天有多少用户来店，每个月大概来了多少用户。这些是判断用户的最基本的指标。对于线下业务，一般通过店里的人流量就能判断个未来的平均人流量。在互联网数据统计上，这个数据会更准确。
2、新用户：这一指标尤其重要，在线下业务的初期阶段；这一指标代表了公司的潜力。例如拼多多，一年比一年亏损，但股价却越来越高，主要是因为资本市场看好拼多多用户的增长的速度。比如张三刚开店的时候，就需要非常重视这个指标，记录来店里的用户是否越来越多。如果没有，是否需要做一些促销活动来刺激用户？
3、健康程度：如何反映用户状况是否健康？最好的用户状况是留存率。也就是我们线下常说的回头客。留存率分为次日留存率、次周留存率、次月留存率等。客户能留下来，才能说明他们对你的服务满意，满意才能养成惯性，持续消费。比如说张三的小店，就得要关心回头客是否足够，考虑如何鼓励顾客再买。
4、渠道来源：在这些人成为用户之前，他们从哪里来；以便知道在哪个渠道进行推广会更有效；例如，张三的服装店，可以做用户调查，收集每个用户所知道的店铺信息(当然要给一些小奖励，不然大家参与调查的意愿不会很高)。例如通过调查发现，很多人通过抖音来到了店铺，那么他可以在抖音上大力推广。
数据分析指标二：行为数据
接着我们再看第二个指标-行为数据
行为数据也有4个重要维度：
1、次数/频率：PV、UV、访问深度等。PV，页面浏览量；UV，用户浏览量；访问深度，即用户访问深度。当然希望这三个指标都越来越大。以张三的衣服店为例。他一定希望每天都有很多人来参观，每个人都会参观很多次。同时，每次参观的深度越深越好，比如从第一个柜台到第二个柜台，从一楼到二楼。这三个指标越大，交易次数就可能越多。
2、转化率：怎么理解转化率呢？可以把用户分为“只逛不买”的用户，还有“逛了就买”的用户，还有“逛了买买买”的用户。我们肯定希望第三种用户越多越好，问题就是怎么把第一种用户转化成第三种用户。假设张三的小店，一楼卖的是低端服饰，二楼是高端服饰，那么张三肯定希望尽可能的把一楼的用户转化为二楼的用户，这怎么做呢？比如可以宣传，凡是在二楼购物的用户，都可以免费领取一份小礼品等等，这样就可以有效的刺激用户的转化。
3、做了多久：这个指用户停留的时长；举个例子，为什么现在抖音这么牛，就在于用户的黏性太大。你想想，是不是每次刷抖音，很快一个小时就过去了。这里的商业逻辑是，用户停留的时间越长，购买的可能性就越大。比如张三的小店可以布局得更独特，让用户在不知不觉中停留很久，流连忘返，在购物过程中不自觉地产生购买欲望。
4、质量：互联网行业经常用“弹出率”来衡量质量。这个指标稍微有些抽象，指的就是有多少用户，刚逛没多久，扭头就走。这就说明了你的小店不符合这些用户的期望。也许是自己的小店需要调整，也许是这种用户就不是我们的目标群体（不可能一个小店满足所有人的需求，剔除非目标群体也是专注运营的好办法）
数据分析指标三：业务数据
接着我们再看第三个指标-业务数据
和业务数据相关的指标，基本都和财务相关，或者说和钱相关：
1. 总体情况：GMV，这是一个非常普遍的术语；大公司在公布业绩时，每一次都要公布一个数字。尤其是大型互联网公司，重点是强调GMV，让资本市场看清自己的规模是不可动摇的。
2、人均：ARPU(AverageRevenuePerUser，用户平均收入)，光总数很高还不能，我们还要考虑每个用户的贡献是不是增加了，所以要关注人均指标。比如一些奢侈品行业非常关注这一指标。虽然用户数量不多，但个人消费能力很强。
3、健康程度：整个业务也要有一个健康度的指标来衡量。付费率是一个不错的选择。到底有多少比例用户是付费用户，这是一个关键点。比如爱奇艺的财报，每次必提会员用户数量，用来彰显有多少用户愿意付费购买他们的服务。反之，一些工具类的APP就比较尴尬，苦于找不到收费模式，或者现有的收费模式用户不买账，自然付费率就很低。比如墨迹天气和万能钥匙，虽然用户量巨大，但付费用户却要少的多。
4、被消费对象：这是另一个角度看业务，从SKU的角度看健康度。通过数据分析，发现某些商品，就特别的受欢迎。那么我们就应该大力的引进这种产品来满足需求，刺激消费
以上就是互联网行业常用的4大数据分析指标，总结如下
线下的业务逻辑弄明白了，到互联网上这些数据都可以通过数据收集获取到精准的数据，从结果为导向，数据分析的结果就是为了优化企业的发展，提升企业的利润，而关注能影响企业利润的这三大指标，通过数据分析，提出改进建议和优化方案。而由于互联网的数据太多，就很容易影响到数据分析师对于核心指标的选择，数据分析师需要避免被嘈杂的数据影响而做了无用功，选择一个数据分析工具可以有效的去除大量数据的干扰，比如就拿市场口碑最好的数据分析工具Smartbi来说，进行数据挖掘和数据清洗之后，可以直接进行数据可视化，对数据向下钻取能有效的对比往期的数据变化，分析企业发展的趋势，做出对企业发展有利的决策。
