4、用户健康度分析用户健康度是基于用户行为数据综合考虑的核心指标，体现产品的运营情况，为产品的发展进行预警。包括三大类型指标：产品基础指标、流量质量指标、产品营收指标。它们三者构成了评价产品健康度的体系，但它们也有各自的侧重点。（1）产品基础指标：主要评价产品本身的运行状态，如：PV、UV、新用户数；UV：独立访客数（uniquevisitor），指通过互联网访问、浏览网页的自然人。但对于UV的定义有一个时间限制，一般是1天之内，访问产品的独立访客数，如果一个用户一天内多次访问也只计算为1个UV数。UV是衡量产品量级的最重要指标之一。PV：页面浏览量（PageView），用户每1次对网站中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。因此一般PV值大于UV值。新用户数：是指新用户，一般定义为者第一次注册，但还未进行首单支付的用户。一个新用户到老用户的转变过程可以用四象空间来划分：次数、金额、时间、品类；（2）流量质量指标：主要评价用户流量的质量高低：跳出率、人均浏览次数、人均停留时间、用户留存率、用户回访率；跳出率：跳出率(BounceRate)也被称为蹦失率：浏览单页即退出的次数/访问次数=singleaccess/entryvisits。浏览单页即退出的次数——简单说就是进入某个页面后没有点击任何页面就离开。一般用来来衡量用户访问质量，高跳出率通常表示内容对用户不具针对性（吸引）A页面的跳失率=(5/10)*100%A页面的退出率=(5+2/10+2)*100%人均停留时间：是指用户浏览某一页面时所花费的平均时长，平均停留时间越长，说明网站或页面对用户的吸引力越强，能带给用户的有用信息越多。用户留存率：留存指的就是“有多少用户留下来了”。用户在某段时间内开始使用应用的用户，经过一段时间后，依旧继续使用的用户，被认作是留存用户。留存率=新增用户中登录用户数/新增用户数（一般统计周期为天）留存率反映的实际上是用户的一个留存漏斗，即新用户转化为活跃用户、稳定用户、忠诚用户的过程，宏观观察用户的生命进程情况，通过用户的后期留存情况就能从一个层面把握渠道质量，比如，付费，粘性，价值量，CAC成本。用户回访率：用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，继续登陆使用的用户，被认作是回访用户。比如用户在使用该App之后的N天/周/月之后，再次使用该App的比例，叫做N天/周/月回访率。留存与回访这两者的区别就是：前者是新增多少用户，留下来多少；后者是在某时间段内，用户再次使用、访问app、软件的数量。（3）产品营收指标：主要评价产品的盈利能力与可持续性：用户支付金额（GMV）、客单价（ARPU）、订单转化率；客单价（ARPU）：客单价=支付有效金额/支付用户数，客单价反应平均一个用户支付的金额，金额越高，为企业带来的利润也越多，因此提升客单价是一个很好几刺激毛利润的方法，比如我们常见的促销手段：买2件减10元，买2件送赠品等；转化率：订单转化率=有效订单用户数/UV。转化率是做成交营收的一个关键因素，转化越高表示越多用户在目标页面下单。用户支付金额（GMV）：支付金额即产品某段时间的流水。产品的营收做得好与不好，主要就是看支付流水。盈利模式如何，有没有稳定的创收能力，是对一个产品终极的考验（战略烧钱和圈用户的先不算在内）产品营收指标有一个恒等式：销售额=访客数×成交转化率×客单价销售额=曝光次数×点击率×成交转化率×客单价；5、用户画像分析用户画像的正式名称是UserProfile，是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。在产品早期和发展期，会较多地借助用户画像，帮助产品运营理解用户的需求，想象用户使用的场景，产品设计从为所有人做产品，变成为带有某些标签的3-5个人群做产品，间接降低复杂度。用户画像的数据内容包含但不局限于：（1）人口属性：包括性别、年龄等人的基本信息；（2）兴趣特征：浏览内容、收藏内容、阅读咨询、购买物品偏好等；（3）位置特征：用户所处城市、所处居住区域、用户移动轨迹等；（4）设备属性：使用的终端特征等；（5）行为数据：访问时间、浏览路径等用户在网站的行为日志数据；（6）社交数据：用户社交相关数据；用户画像运用场景三维空间图，X轴代表业务场景维度；Y轴代表用户标签维度；Z轴代表服务层次维度。首先用户画像业务场景可以分为用户细分、产品优化、渠道拓展、运用提升、风险控制等。基于每一个业务场景，都有不同的用户标签定义，比如用户细分场景业务中，主要是用户的基本属性，包括性别、年龄、地域等。而风险控制业务场景中，主要是用户风险控制标签，包括黄牛标签、异常评分标签等。首先对用户群进行用户标签处理，根据不同的标签进行个性化推荐，再到运营层面进行决策运营。环环相扣，所以用户画像的核心是标签的建立。用户画像分析案例解说「他是一位住在杭州的80后的男性白领，起居时间规律，喜欢车和运动，偏好奔驰、保时捷」这段话用来描述的是某个用户，并不是一类用户。所以我们谈的用户画像UserProfile，本质是对任何一个用户都能用标签和数据描述。由此我们可以得到此类用户的标签，并把它们标签化，并将此类标签的用户分为一类组或一类用户，从而根据用户的特点，考虑后期的活动运营、用户运营等工作，当然这种标签化是无法完全精细化指导运营工作，对于用户运营而言，比较经典的用户画像指导运营的模型是RFM模型。6、漏斗模型分析漏斗模型分析，本质是分解和量化，指从最开始（获取用户）到最终转化成购买整个流程的转化变现形式及转化率，以数据指标进行量化，最终达到提升整体购买转化率的目的。流量漏斗模型在产品运用中的一个经典运用是AARRR模型，此模型来自《增长黑客》这本书，AARRR模型是结合产品本身特点以及产品生命周期位置，从而关注不同的数据指标，最终制定不同运营策略的实用性模型。AARRR模型：获取Acquisition：用户如何发现并来到你的产品？（浏览层）激活Activation：用户的第一次使用体验如何？（点击/参与）留存Retention：用户是否还会回到产品？（回访/留存）收入Retention：产品怎样通过用户赚钱？（付费）传播Retention：用户是否愿意告诉其他用户？（忠实/传播用户）漏斗模型在实际的运营中很常见，我们可以抽象出决定漏斗形态的三个元素：时间、节点、流量。（1）时间：转化周期，即为完成每一层漏斗所需时间的集合。通常来讲，一个漏斗的转化周期越短越好。（2）节点：每一层漏斗，就是一个节点。而对于节点来说，最核心的指标就是转化率，转化率=通过该层到达下一次层的流量/到达该层的流量。（3）流量：每个环节的数值大小，也就是人群数。流量漏斗模型案例解说假设（数据均虚拟）我们做了一场营销活动，活动页面的流量漏斗模型如下图：用户的流量路径如下：点击主会场页面→进入商品详情页→下单购买→发货（上账）；电商主会场流量漏斗数据对比正常卖场流量漏斗平均图可以看出，用户在“活动页面→进入商品详情页”这个步骤中，跳转率只有40%，假设远低于平均值45%，可以思考下用户进入主会场后为什么不点击商品呢？一般而言，跳转率低下主要由以下几个原因：（1）页面开发问题bug：手机机型适配问题、无法点击、页面空窗、链接错误等；（2）内容与引流用户不匹配：引流用户对商品/内容不感兴趣、BI推荐不准确等；（3）页面运营问题：利益点对应商品承接、商品让利不够、文案内容与承接落地页面不符；一个个去排除问题后，我们可以初步将问题点锁定，针对性解决。简单总结，漏斗模型适合。
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