这是一个拿数据说话的时代！尤其是做产品分析时，客观的数据才具有说服力！

但是数据指标都有哪些呢？今天我们就来总结一下。

1、梳理方面

对于产品分析来说，数据指标可以从三个方面进行梳理，APP端、WEB端以及业务维度。

今天我们先来总结APP端的，共总结了29个指标。

2、梳理结构

将数据指标整理成一份文档，这个文档的table应该也包含三方面的内容：指标名称、指标分类以及指标说明。

其中指标说明，是指指标的计算方式以及意义。

整理出来的文档，应该长这样：

3、APP端数据指标梳理内容

1. 指标名称：APP下载量

指标分类：APP下载指标

指标说明：针对客户端产品的数据指标，也称为装机量，是指产品客户端被下载到手机、pad等终端的数量，一般以拥有独立userkey/userid为一个有效的下载

2. 指标名称：APP激活量

指标分类：APP下载指标

指标说明：指用户完成有效下载后，点击客户端并首次成功启动软件的用户数量

3. 指标名称：APP访问量

指标分类：APP下载指标

指标说明：指一段时间内用户点击进入客户端的次数

4. 指标名称：APP首次成功使用率

指标分类：APP下载指标

指标说明：指APP下载完成后，首次打开用户占下载量的比例

5. 指标名称：渠道数据

指标分类：流量指标

指标说明：不同渠道来源（安卓/IOS）的下载量、访问量等，用以评估不同访问路径及渠道带来的效果差异

6. 指标名称：APP访问用户数

指标分类：APP概览指标

指标说明：APP访问量的去重数据，指一段时间内点击进入客户端的不同身份标识的用户数

7. 指标名称：人均访问时长

指标分类：APP概览指标

指标说明：用户在客户端内停留时间的平均值

8. 指标名称：同时在线人数

指标分类：APP概览指标

指标说明：实时数据，即在该时间点正在使用产品的用户数，有时也用并发量来表示，用以衡量客户端可承载的同时在线人数

9. 指标名称：注册用户数

指标分类：新增用户指标

指标说明：指用户下载运行，并且完成注册的用户数

10. 指标名称：登录用户数

指标分类：新增用户指标

指标说明：登录应用后至当前时间，至少登录过一次的用户数

11. 指标名称：活跃用户数

指标分类：活跃用户指标

指标说明：在某一个时间段内（一般为一整天）新登录应用的用户数

12. 指标名称：日活DAU

指标分类：活跃用户指标

指标说明：当日访客/总用户数

13. 指标名称：周活WAU

指标分类：活跃用户指标

指标说明：7日内访客（去重）/总用户数

14. 指标名称：月活MAU

指标分类：活跃用户指标

指标说明：30日内访客（去重）/总用户数

15. 指标名称：本周回流用户

指标分类：用户构成指标

指标说明：上周未启动过应用，本周启动应用的用户

16. 指标名称：连续活跃n周用户

指标分类：用户构成指标

指标说明：连续n周，每周至少启动过一次应用的活跃用户

17. 指标名称：忠诚用户

指标分类：用户构成指标

指标说明：连续活跃5周以上的用户（可以根据自己公司的业务进行定义）

18. 指标名称：连续活跃用户

指标分类：用户构成指标

指标说明：连续活跃2周以上的用户（可以根据自己公司的业务进行定义）

19. 指标名称：近期流失用户

指标分类：用户构成指标

指标说明：连续n（1≤n≤4）周没有启动过应用的（可以根据自己公司的业务进行定义）

20. 指标名称：流失率

指标分类：用户留存率指标

指标说明：是指用户的流失数量与全部用户数量的比例

21. 指标名称：转化率

指标分类：用户留存率指标

指标说明：正式成为用户的数量和未知意向的潜在型客户的数量的比例

22. 指标名称：留存率

指标分类：用户留存率指标

指标说明：登录用户数/新增用户数*100%（一般统计周期为天）

23. 指标名称：次日留存率

指标分类：用户留存率指标

指标说明：当天新增的用户中，第二天还在登录的用户数/第一天新增总用户数

24. 指标名称：3/7/14日留存率

指标分类：用户留存率指标

指标说明：第一天新增用户中，在往后的第3/7/14天还有登录的用户数/第一天新增总用户数

25. 指标名称：启动次数指标

指标分类：参与度分析指标

指标说明：同一统计周期内APP启动次数

26. 指标名称：人均使用时长

指标分类：参与度分析指标

指标说明：同一统计周期内使用总时长/活跃用户数

27. 指标名称：单次使用时长

指标分类：参与度分析指标

指标说明：同一统计周期内使用总时长/启动次数

28. 指标名称：各模块点击率

指标分类：功能活跃指标

指标说明：APP内各个模块点击访问率

29. 指标名称：渗透率

指标分类：功能活跃指标

指标说明：APP本模块使用用户占总用户比例

这些东西总结起来，其实真没那么简单，耗费了我大半天的时间和精力。