新媒体数据分析与应用 课件 第2章 新媒体数据分析指标.pptx

新媒体数据分析与应用 第2章：新媒体数据分析指标 Chapter 2: New Media Data Analysis Index 本章提纲 CONTENTS 01 用数据分析来实现新媒体运营工作的日常优化和迭代，其前提是搭建指标体系，做好数据采集和监控工作，其中第一步就是梳理业务流程，搭建影响关键指标的数据模型。 新媒体数据指标体系 第2章：新媒体数据分析指标 转化指标 转化次数 传播指标 K因子、邀请率、邀请接受率、传播周期 拉新指标 浏览量、下载量、新增用户、获取成本等 活跃指标 活跃用户数、活跃率、在线时长、启动次数、页面浏览量等 留存指标 留存率、留存系数、留存存活率等 第2章：新媒体数据分析指标 2.1 新媒体数据指标体系 2.1.1 拉新指标 拉新指标是获取新用户时最重要的指标。拉新的过程主要为：新媒体运营人员进行渠道投放后，用户接触到产品后进行下载，最终注册成为新用户。 （1）浏览量。 浏览量也称曝光量，是指产品的推广信息在社交媒体、有哪些信誉好的足球投注网站引擎、应用商店等渠道中被多少用户看到。与浏览量相对应的是单击量，单击量与浏览量之比称为单击通过率CTR（CTR=单击量/浏览量），很多广告平台会用CTR来评估广告质量。 （2）下载量。 下载量指的是某个产品的下载次数，是衡量拉新效果的结果指标。 （3）新增用户。 新增用户是指下载并成功注册的用户。单纯下载下来并不意味着就是新用户，如果没有注册，那么只能算是一个无效用户。对于新用户的界定，每个产品是不一样的，大部分的产品是用户注册了App就被定义为新用户。 （4）获取成本。 获取新用户必然是要花费一定成本的，而这是最容易被忽略的。目前常见的成本的计算方式有CPM（Cost Per Mill，千次曝光成本，每展现给1000个人所花费的成本）、CPC（Cost Per Click，单次单击成本，每单击一次所花费的成本）、CPA（Cost Per Action，单次获客成本，每获取一个新用户所花费的成本）。 第2章：新媒体数据分析指标 2.1 新媒体数据指标体系 2.1.2 活跃指标 当获取了新用户后，接下来关心这些新用户是否在使用产品，以及他们是否活跃的问题。 （1）活跃用户数。 活跃用户数所查看的指标主要是DAU（Daily Active User，每日活跃用户数），指的是在24小时内活跃用户的总量。与其对应的还有WAU（Weekly Active User）、MAU（Monthly Active User）等。 （2）活跃率。 活跃用户数衡量的是产品的市场体量，而活跃率衡量的则是产品的健康。 （3）在线时长。 通过在线时长可以分析出用户的粘性。但需要注意的是，不同产品类型的访问时长不同，社交类产品的用户在线时长通常会长于工具类产品的用户在线时长，内容平台类产品的用户在线时长通常会长于金融理财类产品的用户在线时长等。 （4）启动次数。 启动次数体现了用户的使用频率。用户的日均启动次数越多，说明用户对产品的依赖性越高，活跃度也就越好。 （5）页面浏览量。 页面浏览量主要分为PV和UV两个指标。PV（Page View）是页面浏览量，UV（Unique Visitor）是一定时间内访问网页的人数，用户在网页的一次访问请求可以看作1个PV，用户看了10个网页，则PV为10。 第2章：新媒体数据分析指标 2.1 新媒体数据指标体系 2.1.3 留存指标 留存指的是在一批新增用户中，在指定的时间段内没有卸载App的用户。 新增、卸载、留存的关系可用如下关系式表达： 新增=卸载+留存 （1）留存率。 留存率表示留存的好坏，常用的留存率指标有：24小时留存率、次日留存率、7日留存率、15日留存率、30日留存率。 24小时留存率表示：一批新增用户中，从首次打开示例App的时刻算起，24小时过后，依然能被数据统计平台统计到用户数量占据新增用户数量的百分比。例如，第一天的新增用户为100个人，这100个人里面，在安装了24小时之后，还能被统计平台统计到30个人，那么这批新增用户的24小时留存率为30%。 次日留存率则表示：第一天的新增用户中，在第二天依然能被数据统计平台统计到的用户。例如，第一天的新增用户为100个人，如果过了第一天24点，还剩下50个人，那么次日留存率为50%。 第2章：新媒体数据分析指标 2.1 新媒体数据指标体系 2.1.3 留存指标 （2）留存系数。 留存系数指的是对已有App的留存率进行积分运算，得到一个比较稳定的积分公式。有了留存系数，人们只需要知道第一天的留存率，就能大概预测出未来几天示例App的留存情况。 右图是某产品留存率示意图。 第2章：新媒体数据分析指标 2.1 新媒体数据指标体系 2