这个小练习是根据某公众号发布的内容,自己再进行整理的,觉得非常不错,所以拿来练练手。
Excel记录了某款电商产品在1月1日发布,1个月后的新增及留存数据、商品销售数据、商品详情页浏览数据、及商品信息表。现在业务部门需要你分析出:
得知以上的问题后,接下来我们将一步步来解决。(内容涉及一些常用的业务指标和excel函数的使用,如有不懂的地方请提前复习下。)
DAU是指日活跃用户数。定义指标日活跃用户数=当日新增的用户数+之前每日的留存用户数。
1月5日的日活跃用户数=1月5日新增的用户数+1月5日之前每一日的新增用户在1月5日的留存用户。
(1)1月5日当日新增用户数
根据“新增及留存”表格可以直接得到1月5日的新增用户数,即当天新增用户数为6680人。
(2)1月5日之前每日新增用户数在1月5日的留存用户数(老用户数)
在1月5日之前每一日新增的用户数在1月5日的留存用户数可以由上图计算得到,如1月1日新增的用户数在1月5日的留存用户数为4日留存,如果为5日留存,即为1月1日新增的用户数中有2649在1月6日中留存。所以可以推算得到上图标黄的数据。
则可以计算1月5日的日活跃用户数=6680+3432+2775+2628+2966=18481
判断质量高的新增用户,可以使用留存率来计算,看哪天的留存率比较高。
用户在某天开始使用产品,一段时间内仍继续使用该产品,则可以认为该用户是留存用户,也就是说有多少用户在使用你的产品后留下来了。这部分留存下来的用户数与时新增的用户数的比例称为留存率。
用户的留存常见的有次日留存、3日留存、7日留存和30日留存。案例中使用7日留存来定义新增用户的质量。
7日留存的用户是指在第一天新增的用户中,第7天还在活跃的用户。
7日留存率=(第一天新增的用户中,第7天还在登录的用户数)/第一天新增的总用户数 = 6日留存数/当日新增用户数。
从上图中可以发现,1月9日的第7日留存率是最高的,达到了52.35%,说明这一天的新增用户的质量是最高的,其次为1月17日。
SKU,全称为stock keeping unit(库存量单位),针对电商而言,一款商品每个品类就是一个SKU,用来区分单品,便于电商品牌识别商品。
SKU销售激活率=当天有销售记录的商品/SKU总数
(1)SKU总数
从“商品信息表”中可以看出,每一个品类可以认为是一个SKU,则该款电商产品的SKU数量为108(删除重复值后,根据行数得到)。
(2)当天有销售记录的商品品类数
当天有销售记录的商品品类数可以从“商品销售情况”表中计算得到。“商品销售情况”表中记录的是从1月1日到1月31日的商品销售数量,如果某个品类当天的销售记录为0,表示当天该品类没有销售记录。
我们的目的是获得在1月15日当天有销售记录的商品品类数,则要求在“商品销售情况”表中销售记录数大于0的数,这时候可以使用条件计数函数(countif)来计算。
根据返回的结果为90,则说明在1月15日当天有销售记录的商品品类数为90。
(3)SKU销售激活率
根据(1)和(2)的内容,可以计算出1月15日SKU的销售激活率。
SKU销售激活率=当天有销售记录的商品品类数/SKU总数=83.33%
在本案例中,由于数据有限,则详情页购买转化率=当天销售的商品数/当天页面的浏览次数,用来衡量当天商品的售卖情况。
品类T582的每日销售商品数可以直接在“商品销售情况”表中查询,品类T582的每日页面的浏览次数可以在“商品浏览情况”表中查询得到。
品类T582的每日详情页购买转化率如下所示:
从上图中可以看出,品类T582的详情页购买转化率的最大值出现在1月29日,为71.11%。
ARPU值=当天的销售总额/当天的DAU=销售数量*单价/DAU
(1)1月10日的销售总额
销售总额=销售数量*单价
销售数量在“商品销售情况”表中,而单价在“商品信息表中,在这里可以使用vlookup函数去匹配,得到销售额如下所示:
可以计算得到销售总额为235317元
(2)1月10日的DAU数
1月10日的当天的DAU数可以根据问题1进行计算得到,如下所示:
则1月10日当天的DAU数=6046+3324+3346+3093+1720+2434+2232+1810+1628=24312
(3)1月10日的ARPU值
1月10日的ARPU值=当天的销售总额/当天的DAU=235317/24312=9.68元
总结:这个案例主要是面向业务,知道各个指标是怎么计算的,那么就可以根据现有的数据计算出想要的指标数据,是比较简单的。但往往数据分析师需要知道前期如何把问题转化为可以量化的指标。(写的不对的地方和说的不对的地方,请大家批评指正,自己也是在慢慢摸索,慢慢学习。)