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设计师必备的15项数据指标

www.shejinet.com 2019-02-25 12:32 设计.世界 浏览(1835)

摘 要:本文主要是讲通用型产品的一些基础数据指标,帮助对数据不熟悉的设计师快速入门。
产品数据化的好处
可视化:用户行为可视化,可清晰的了解用户的行为。
可追踪:通过一个时间段的数据对比,可一路追踪产品数据的情况,了解产品变化,通过异常数据追踪产品设计问题。

可验证:提供数据支持和后期方案的验证。

可预测:通过数据变化,可预测产品的走向和趋势。


1.DAU/WAU/MAU
定义:Daily Active User / Weekly  Active Users / Monthly Active Users 分别对应日/周/月活跃用户数
举例说明:1月17号这天,一共有300万个用户进入到知乎页面(包含通过其他渠道知乎链接进入),则1月17号这天的DAU为300万;同理WAU,7天时间内进入知乎的用户(去重),则为WAU数据。

数据用途:衡量产品使用的活跃度。方便产品设计人员了解产品的每日用户情况,了解产品的用户增长或者减少趋势。

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说明:一个用户一天通过一个渠道3次进入知乎,则DAU只算一个。

2.留存用户数
定义:一段时间内再次访问的用户数,留存有次日留存、7天留存、30天留存等。
举例说明:1月,新增用户有80人。2月时,1月新增的80人,再度访问产品的有75人,则第二个月的留存为75人。
数据用途:用来衡量产品的用户粘性和产品的留存用户规模。

640.jpg

说明:留存用户数可以很好地展示留存用户数的人数规模。并了解新增用户对产品的使用粘性。

3.留存率
定义:某周期内留存用户数/某周期内访问用户数。
举例说明:用来衡量用户粘性,一般周期为次日、7日或者30日,7日留存率的算法是:7日内再次访问的去重用户/7日前当日访问过的用户数,日时间节点为23:59:59。
数据用途:用来衡量用户使用粘性,也可以用来作为产品改版后的重要指标,留存率提升了,在不改变功核心功能的情况下,说明设计改版成功。

640.jpg

说明:通过每个月的留存率可以很宏观的判断产品的用户粘性是上升还是下降,这也是产品体验最直观的数据。产品对用户需求越强,体验越好,则留存率越高。

4.流失率
定义:流失用户数量/总用户数量。
举例说明:在留存率的基础上,通过上一个月的数据,得到对应下一个月的流失率。
数据用途:通过流失率,可全局看出所有的流失情况,找到流失异常数据,可追踪之前是什么情况导致流失数据情况。

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说明:通过异常数据的流失率可定位流失原因,并修复产品问题。

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