网站分析常用的指标之内容指标(互联网行业的常用指标，能直接拿来套用？(组图))

　　网站分析常用的指标之内容指标(互联网行业的常用指标，能直接拿来套用？(组图))

　　大家好，我是爱学习的小熊熊妹。

　　上一篇文章中提到，寻找指标是数据分析8大步骤中非常重要的一步。通过这一步，将具体的业务描述转化为可以通过数据进行定量分析的问题。

　　理论上应该根据具体的业务场景来设计分析指标。但这操作起来太复杂了。很多小伙伴会问：有没有可以直接套用的常用指标？今天，我就盘点一下互联网行业常用的指标。

　　用户行为指标

　　用户行为指标是互联网行业与传统行业最大的区别。传统行业中，用户行为发生在门店，数字化记录极其困难，只能在交易发生时记录数据。

　　传统业务中的大部分数据是交易数据。互联网行业依靠小程序/H5/APP记录用户每一个页面的点击量，相当于记录了网店的每一步，所以可以分析很多东西。

　　具体到指标，可以应用AARRR模型，扩展成模块：

　　拉新：主要用于分析拉新的转化效率和质量。新人招聘是很多互联网公司最重要的工作，而新人招聘成本是很多互联网公司最大的成本，所以新人招聘备受关注。

　　用户活动指标：用户活动指标是日常关注的焦点。活跃用户是所有业务的基础，每天的活跃行为都可以被记录下来，所以运营/产品部门每天都在密切关注。

　　用户留存指标：留存指标通常与新/活跃指标相结合。由于留存统计相对滞后（统计需要 XX 天），一般在月审/后期分析时会看到。

　　用户转化指标：用户转化一般是指支付行为，是互联网商业模式实现的重要渠道。要看的指标主要围绕买了多少人、买了多少、是否连续买等。这和传统企业的会员消费分析很像，可以推导出很多子指标。

　　用户推荐指标：用户推荐行为有很多种，比如转发内容/转发产品/介绍新用户加入等，都属于推荐行为。因此，推荐行为的定义往往会随着具体的推荐形式而变化。很少有统一的指标。如果一定要概括的话，可以概括为：

　　除了 AARRR，还有一种特殊的行为类型：冒险行为，用于识别用户的危险行为。在不同的业务场景中，风险的定义不同。比如电商场景下的刷毛采摘、游戏场景下的外挂、金融场景下的欺诈交易等。

　　产品索引

　　产品指标是互联网行业的特点。用户会在互联网APP/H5/小程序中使用不同的功能。如果它们易于使用，他们将继续使用它们。如果它们不好用，就会半途而废。所有这些都可以记录数据，以便通过产品分析，不断淘汰和优化无人使用的功能。有些人使用函数来提高效率。

　　产品分析的常用指标如下：

　　注：产品分析有层次，最高级的是盘点整个APP/H5/小程序的页面/功能。二是分析特定页面（如首页、商品详情页、购物车页）或特定路径（如从首页的banner位置广告输入商品详情，然后选择商品贸易）。

　　最详细的就是分析某次修订，某次按钮/页面布局调整等。上例中的指标更多是页面/路径分析的指标。其他情况，我会在有时间的时候详细分享。

　　内容指标

　　内容指标也是互联网行业的特点。互联网上发布的视频/图形可以记录阅读情况。与内容密切相关的部门，例如一般内容运营/营销推广/新媒体运营，将密切关注此类指标。

　　常见的内容指标如下：

　　通过对这些指标的分析，内容运营/新媒体运营等内容创作部门可以发现哪些内容阅读量大，哪些内容被转发，从而总结出文章的写作套路，扩大了内容的范围。内容传播。使用内容的部门，比如营销推广，可以关注哪些内容带来好的转化，从而提高推广效率。

　　活动指标

　　活动指标在互联网和传统行业中都很常见。与传统行业相比，互联网行业的营销活动密度更高、强度更大，往往是为了增长而烧钱。因此，与活动相关的指标受到高度关注。

　　常见的活动指标如下：

　　通过对这些指标的分析，负责活动的同事可以直观地看到活动的效果，比较不同类型的活动，不同的优势，找到更有效的方式来开展活动。

　　有的活动会收录多个角色，比如小组活动，会同时有leader/member两个角色；裂变活动有裂变发起者/参与者两个角色。

　　不同的角色有不同的参与条件、达标的动作、达标的奖励。因此可以划分两类群体，分别考虑目标活动次数/参与人数/达标人数等指标。

　　商品指数

　　商品指标在互联网和传统行业中都很常见。不同的是，传统企业大多是实物商品，而互联网有一堆虚拟商品，比如虚拟货币、会员特权、游戏装备、直播打赏等等。

　　因此，互联网行业的商品管理可能比传统行业更简单。库存周转指标不用担心，怕在仓库里呆久了，货就过期了。

　　常见的商品指标如下：

　　通过对这些指标的分析，负责商品运营的同事可以直观地看到商品的畅销/低卖情况，从而调整商品库存计划，避免商品积压/缺货。

　　请注意，原则上，虚拟商品是没有库存的（或者您要设置多少库存）。但是，虚拟商品的垃圾邮件会导致互联网商品的通货膨胀和贬值。比如游戏中的稀有皮肤因为稀有所以价格不菲，而且为了短期的收入提供了很大的折扣。

　　因此，控制虚拟商品的库存，不是根据商品的销售率或库存时间，而是GMV的总体目标。在实现GMV总体目标的情况下，高、中、低端商品将保持稳定的库存结构，避免烂大街。

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