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榮耀標識這15項數據指標，作為設計師的你必須要掌握
本文主要是講通用型產品的一些基礎數據指標，幫助對數據不熟悉的設計師快速入門。
這是我在團隊分享一整套設計數據化的第一課，也是整個系列的最基礎的一課。
這是唯一一課不涉及項目的內容，所以我分享給大家，希望幫助大家快速理解數據的一些基本指標，并打開設計數據化的大門。
產品數據化的好處：
- 可視化：用戶行為可視化，可清晰的了解用戶的行為。
- 可追蹤：通過一個時間段的數據對比，可一路追蹤產品數據的情況，了解產品變化，通過異常數據追蹤產品設計問題。
- 可驗證：提供數據支持和后期方案的驗證。
- 可預測：通過數據變化，可預測產品的走向和趨勢。
一、DAU/WAU/MAU
定義：Daily Active User / Weekly Active Users / Monthly Active Users 分別對應日/周/月活躍用戶數
舉例說明：1月17號這天，一共有300萬個用戶進入到知乎頁面（包含通過其他渠道知乎鏈接進入），則1月17號這天的DAU為300萬；同理WAU，7天時間內進入知乎的用戶（去重），則為WAU數據。
數據用途：衡量產品使用的活躍度。方便產品設計人員了解產品的每日用戶情況，了解產品的用戶增長或者減少趨勢。
說明：一個用戶一天通過一個渠道3次進入知乎，則DAU只算一個。
二、留存用戶數
定義：一段時間內再次訪問的用戶數，留存有次日留存、7天留存、30天留存等。
舉例說明：1月，新增用戶有80人；2月時，1月新增的80人，再度訪問產品的有75人，則第二個月的留存為75人。
數據用途：用來衡量產品的用戶粘性和產品的留存用戶規(guī)模。
說明：留存用戶數可以很好地展示留存用戶數的人數規(guī)模。并了解新增用戶對產品的使用粘性。
三、留存率
定義：某周期內留存用戶數/某周期內訪問用戶數。
舉例說明：用來衡量用戶粘性，一般周期為次日、7日或者30日。7日留存率的算法是：7日內再次訪問的去重用戶/7日前當日訪問過的用戶數，日時間節(jié)點為23：59：59。
數據用途：用來衡量用戶使用粘性，也可以用來作為產品改版后的重要指標。留存率提升了，在不改變功核心功能的情況下，說明設計改版成功。
說明：通過每個月的留存率可以很宏觀的判斷產品的用戶粘性是上升還是下降，這也是產品體驗最直觀的數據。產品對用戶需求越強，體驗越好，則留存率越高。
四、流失率
定義：流失用戶數量/總用戶數量。
舉例說明：在留存率的基礎上，通過上一個月的數據，得到對應下一個月的流失率。
數據用途：通過流失率，可全局看出所有的流失情況，找到流失異常數據，可追蹤之前是什么情況導致流失數據情況。
說明：通過異常數據的流失率可定位流失原因,并修復產品問題。
五、展現(xiàn)PV
定義：產品/頁面/功能曝光在視野內的次數。
舉例說明：用戶進入到首頁，則算一個展現(xiàn)PV，用戶刷新頁面/退出重新進來PV累計。
數據用途：判斷有閱讀該功能/產品的次數。
說明：用戶在刷知乎，刷新一次首頁額，則展現(xiàn)PV+1
六、展現(xiàn)UV
定義：運營活動/頁面/功能曝光在視野內的用戶數，一個終端只算一個UV。
舉例說明：用戶進入到知乎界面，則算一個展現(xiàn)UV，退出重新進來UV不累計。
數據用途：判斷有多少個用戶閱讀該功能/界面。
說明：一個用戶一天3次進入知乎，則UV只算一個。
七、點擊UV
定義：有點擊行為的用戶數。
舉例說明：首頁展現(xiàn)如果有400萬，其中10萬點擊提問按鈕，則點擊UV為10萬。
數據用途：了解用戶對功能交互事件點擊數量規(guī)模，通過用戶的點擊數量了解用戶的使用行為。
說明：點擊率更能形象的表現(xiàn)功能/交互元素的吸引度。
八、PV點擊率
定義：點擊PV/展現(xiàn)PV。
舉例說明：如果當天首頁展現(xiàn)PV是400萬，5萬人點擊提問按鈕有10萬次，那么點擊率就是 10/400=2.5%
數據用途：用于衡量產品/頁面/功能中的內容對用戶的吸引度，對比同頁面的不同功能。
說明：點擊率可以細分為PV點擊率和UV點擊率。
九、UV點擊率
定義：點擊UV/展現(xiàn)UV
舉例說明：如果當天首頁展現(xiàn)UV是400萬，5萬個用戶點擊提問按鈕，那么點擊率就是 5/400=1.25%
數據用途：用于衡量產品/頁面/功能中的內容對用戶的吸引度，對比同頁面的不同功能。
說明：UV點擊率和PV點擊率兩者之間的區(qū)別是否對同一用戶對多次點擊去重。
十、人均點擊次數
定義：點擊PV/點擊UV
舉例說明：例如知乎首頁，1月16這天有10萬人點擊提問，其中一共點擊了12萬次，那么人均點擊次數為12/10=1.2次
數據用途：用于衡量產品/頁面/功能中的內容對用戶的吸引度，對比同頁面的不同功能。
說明：通過人均點擊次數可以判斷用戶對該功能是否為強需求，人均點擊次數的值永遠大于或者等于1。
十一、平均停留時長
定義：所有用戶的停留時長和/用戶數
舉例說明：例如知乎首頁所有用戶的停留時長為100萬小時，一共在首頁停留的用戶有200萬，則平均停留時長為0.5小時。
數據用途：用來衡量頁面吸引度，一般來說，停留時間越長，用戶粘性越強。
說明：用戶停留時長既可以針對頁面來說，也可以針對整個產品來說。也不是所有的停留時長越長越好，例如表單填寫， 停留時間越長，反而體驗越差。
十二、人均使用時長
定義：用戶平均每天停留在產品的時間。
舉例說明：例如知乎2月20日有100萬個用戶一共在知乎產品上使用了50萬個小時，則2月20日的人均使用時長為0.5個小時。
數據用途：用來衡量用戶使用產品的深度，判斷用戶使用產品的粘性和依賴度。
說明：用戶對產品的使用時長越高，說明對產品越依賴，商業(yè)化價值也越高。
十三、NPS凈推薦值
定義：（推薦人數-貶損人數）/總測試人數
舉例說明：推薦人數指打9-10分的人；貶損人數指打0-6分的人數。
數據用途：作為產品口碑傳播的重要指標。
十四、跳出率
定義：當前頁退出app并在30分鐘內未再次打開的用戶/在當前頁面的總人數
舉例說明：用戶進入提問頁面，然后跳出并在30分鐘內未再次打開的用戶有1萬人，通過用戶在提問頁面的UV為5萬人，則跳出率 1/5 =20%
數據用途：用來衡量頁面內容質量。
說明：跳出率有時候可以反映用戶使用產品的行為。例如：用戶在使用拍照工具，然后在保存之后，跳失率特別高——這說明，用戶將拍照當做一個純工具軟件了，其他頁面的流量利用率不高。這對于用戶來說是正常的，但是對于產品來說確實一種流量浪費。
十五、完成率
定義：完成的操作次數/開始操作的次數
舉例說明：1月17日用戶點擊提問按鈕10萬次，最終完成提問流程的有2萬次，則完成率為 2/10= 20%
數據用途：用來衡量操作流程的順暢度。
說明：完成率是產品設計中最重要的指標之一，這完成率越高，說明產品的操作體驗越好，這直接影響到用戶體驗。
#專欄作家#
UX，微信公眾號：吳軼，人人都是產品經理專欄作家。前美團點評高級交互設計師。
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題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協(xié)議
學習了，寫的很詳細
真的是很基礎，剛開始接觸數據的時候就一直想知道這些都是什么意思，
早兩年要是有這種說明文檔就好了