互联网运营指标的建立（转载学习）

1.项目目标

（1）根据产品运营情况创建运营指标体系。
（2）以日和周为单位，分别制作日报和周报。日报一般存放粒度较细的指标，周报则多以趋势对比分析为主。此外，还需要创建一些对比型和趋势性指标。
（3）根据运营指标体系整合和创建一个用户价值指标。
（4）创建一个用户活跃度指标，使得该指标能更好地监控产品的运营效果和效率。

2.项目方案

（1）根据公司业务情况，搭建运营指标。
（2）制作一些对比型的指标和趋势性指标来说明每个指标的趋势对比。
（3）通过数据分析团队的讨论，决定用层次分析法创建用户价值指标。

3.项目技术理论简介

3.1骨灰级流量指标

在物理学中，流量是指单位时间内流经管道有效截面的流体量。把这个概念移植到互联网中，物理学指的管道有效截面就变成了网站的有效访问，这个概念生动形象地反映了互联网的受欢迎程度。在互联网中有3个骨灰级流量指标：PV（访问页面数）、UV（唯一访问人数）和Visit（会话）。这3个指标对移动互联网APP同样适用。

1.PV（Page Views）访问页面数

PV是指页面一共被加载了多少次，简单理解就是用户一共看了多少个页面，如图3.1所示。例如，一个用户一天查看了10个页面，那么这个用户这一天的PV就是10；当天所有用户查看的页面数量总和就是当天这个网站或APP的所有PV。

2.UV（Unique Vistors）唯一访问人数

UV是指唯一访问人数。在线上，开发人员通常会在页面上埋一个Cookie来识别同一个用户，只有当用户清理缓存时才会重新生成一个新的Cookie。在APP上，开发人员同样可以生成一个id来识别用户。UV更直观的理解就是当天有多少个用户（去重）访问了APP。例如，同一个用户在一天内多次访问，计算UV时该用户只被统计一次。

UV的计算口径一般有如下几个：日UV、周UV、月UV、季度UV、半年度UV和年度UV。对应的统计方式就是时间范围的不同，日UV是每天去重的访问人数，周UV是每周去重的访问人数等。

3.Visit（会话）

Visit是指一个用户当天访问了多少次网站或APP。通常情况下，若一个用户两次访问时间超过30分钟，则认为该用户的两次访问属于两个不同的会话。

3.2登录和激活

除上述3个流量指标外，还有两个指标值得关注，分别是Login（登录用户数）和Active（激活用户数）。

1.Login（登录用户数）

相比之前的Cookie，登录账号（Userid）能更好地识别用户。对于企业本身而言，有登录账号的用户的价值显然比没有登录账号的访客的价值要高得多。所以，Login（登录用户数）也是检验一个网站或APP流量的指标之一，在日常的运营报告中需要加以体现。

2.Active（激活用户数）

Active（激活用户数）的定义比较宽泛，在线上指用户第一次激活账号，也可以指用户第一次访问；在APP中，指用户下载并激活客户端。激活可以说是用户成为网站或APP真实用户的第一个环节。激活用户数量的大小直接体现了产品的受欢迎程度、市场宣传的效果等。因此，在日常运营指标中，激活用户数也是一个十分重要的指标。

3.3访问深度和吸引力

前面介绍了几个互联网中最基本的指标，这些指标的变形或组合形成了更多、更有意义的指标，对运营人员来说能够更加准确地洞悉产品每天的用户使用情况。

1.PV/Visit PV/Visit

即单次会话访问的页面数，等于每天网站或APP的总PV除以每天网站或APP的总Visit。该指标越大，说明用户访问深度越深。若网站或APP不是导航搜索类，用户在单次会话中访问的PV很大，则有可能是用户“迷失”在了网页间找不到相应的功能，所以这个指标太大或者太小都是要引起注意的。

2.Visit/UV Visit/UV

即一个用户在一天内有几次会话，等于每天网站或APP的总Visit除以每天网站或APP的总UV。该指标反映了网站或APP对用户的吸引度，也可以帮助运营人员了解用户的访问行为习惯。对于一些快速消费品行业的网站，如一号店等，用户每天会有多次会话：对于一些搜索类网站，如百度、谷歌等，用户每天的会话次数可能会更多；对于一些低频率消费的网站，如携程、驴妈妈等，用户在一天内反复访问的次数明显少于前两者。

3.访问时长（Duration）

用户访问时长指一个用户在一次会话中访问时间的总和。平均访问时长等于一天每个用户在每次会话中访问时间的总和除以当天总的会话次数。在用户访问日志中，用户的访问记录都是以一个用户在一个时间访问一个页面的形式记录的，形式上就是每个用户访问时间的流水。

页面访问时长的计算方式如下。
（1）根据每个用户的id按照访问时间从早到晚排序。
（2）该页面的访问时长=该页面下一个页面的访问时间-该页面的访问时间。
注意：这种定义方式有一个缺陷，就是每个会话最后一个页面的访问时长无法计算。
会话访问时长的计算方式是：该会话中每个页面的访问时长总和。

4.积极访问者

积极访问者的定义有两种，每种方式又有两种口径（用户级别和会话级别）。
（1）一次会话中访问页面大于某个数的用户占到当天总UV的比率；一次会话中访问页面大于某个数的会话数占到当天总会话数的比率。
（2）一次会话的访问时长大于某个时间的用户占到当天总UV的比率；一次会话的访问时长大于某个时间的会话数占到当天总会话数的比率。

那么这个阅值怎么确定呢？这里提供两种确定阀值的思路供读者选择（主要介绍用户级别口径，会话级别的可以类似得到）。
（1）分位数法
分位数法具有简单、易于理解的优点；但是它有易受长尾值影响的缺点。
（2）下单用户特征抽取
通过下单用户的特征，同样能帮助我们确定阈值，具体步骤如下。
a.统计出单位周期内下单用户单次会话的访问页面数和访问时
b.通过离群点检测去除长尾数据。
c.计算均值并将其作为积极访问者的阀值。

说明：用这种方式定义的积极访问者意义更为重大，达到这个阈值的用户在某个特征上与真正下单的用户相同，也就是说这些用户更接近下单用户，比分位数法得出的积极访问者要求更严。

5.快速浏览用户

快速浏览用户和前面提到的积极访问者正好相反，前者指访问深度较浅的用户，后者指访问深度较深的用户。快速浏览用户比率也是运营分析指标中的重要一项，有时候网站或APP每天的UV很多，但是真正的下单用户很少，这时可能就是产品的吸引力不够或者用户登录的页面（用户访问网站的第一个页面，APP没有这个指标）和用户的希望不一致。快速浏览用户的定义有跳出率和访问时长等。下面介绍快速浏览用户指标。

（1）跳出率（Bounce Rate）

跳出是指一次会话中，用户只访问了一个页面，那么这次会话就算是一个跳出。跳出率的计算方式为每天跳出的会话数除以当天总的会话数。

（2）访问时长（Duration）

访问时长的计算用当天会话访问时长少于某一个阈值的会话数除以当天总的会话数。阀值的确定可以由运营人员根据产品特点自定义，也可以用分位数法取一个低分位数的值。

6.留存率（Retention Rate）

在互联网行业，留存通常指用户在某个时间开始使用，经过一段时间后继续访问该产品。这些留存用户数除以当时新增的用户数即为留存率，一般有次日留存率、三日留存率、七日留存率、一个月留存率、三个月留存率等。通俗地说，留存率就是有多少用户留下来了。留存率体现了一个网站或APP的质量和维护用户的能力。

在具体计算过程中，留存率的定义有很多种，下面以次日留存率、三日留存率和七日留存率，以及一个月留存率、三个月留存率和六个月留存率为例介绍在互联网行业中常用的方式。
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从定义可以看出，留存率的本质体现了一种转化率，即从初期不稳定的用户转换到稳定活跃用户的过程。了解和掌握留存率可以帮助运营人员了解用户生命周期，以及找出可以在哪个时间点开始改善产品。

7.退出率（Exit Rate）

与之前所有指标不同的是，退出是针对页面而言的，某页面的一次退出指该页面是用户在离开网站或APP之前最后浏览的页面。对于搜索类、导航类或者门户网站，该指标是页面吸引力的重要指标，运营人员可以通过该指标看出哪些页面是不合理或者难以吸引用户的；对于那些消费类平台，在列表页、详情页或购物车页面退出过多，则暗示商品页面或支付环节设置不合理，需要具体分析原因。明白了退出这个概念，退出率的定义自然就水到渠成，即该页面退出的次数占该页面总流量PV的比。

在前面快速浏览用户中讲解了跳出率的计算方式，这里回顾一下。在一次会话中，用户只访问了一个页面，那么这次会话就算是一个跳出。跳出率的计算方式为每天跳出的会话数除以当天总的会话数。从这个定义上看，跳出这个概念是会话级别的，这个指标同样可以细分到页面级别，我们重新定义一下页面跳出和跳出率。页面跳出：在本次会话中，用户只访问了一个页面并且该页面也只被访问了一次，记为该页面的一次跳出。页面跳出率：在该页面跳出的次数占该页面总流量PV的比。

3.4订单指标

对于网站或APP产品来说，最核心的关键绩效指标法KPl就是订单量，产品设计及网站性能的最终目的都是为了提升订单量，只有订单量是公司利润的主要来源。因此，订单量指标往往是运营分析报告中重量级最高的。与订单相关的指标除订单量外，还有哪些呢？下面逐一介绍。

1.订单量

（1）预定订单量
预定订单量就是用户预定产品或己购买的订单总量，它能反映出当天大致的订单总数。

（2）成交订单量
成交订单量就是用户完成了订单，付完了钱或产品已到生效日期的订单。成交订单的定义比较难统一，不同行业、不同企业各自产品的特征不同，相应的成交定义也不尽相同，这里只是给出一个用的定义。

2.成交比率

成交比率指当天成交的订单与预定的订单之间的比例。考虑到用户预定完后可能退订，所以这个指标也从另一个层面反映了退订比。对于退订的产品和用户，运营人员应该引起高度重视，着重查明用户退订割因。对于用户来说，走完整个下单流程已实属不易，所以要重点关注。

3.订单用户构成

（1）首单用户占总UV的比
首单用户占总UV的比即当天第一次下单用户除以当天网站或APP总UV.
（2）首单用户占下单用户的比
首单用户占下单用户的比即当天第一次下单用户除以当天下单总用