有的人沒有完成kpi,又沒提出過什麼複雜的方法論,說的做的都是老生常談的東西,恨不得每個月都不好意思領工資,所以就開始走上了追求複雜模型的不歸路:明明就是渠道投放的文案特點突出不夠顯著,導致拉新效率低,最佳化個文案就好了的事情,非要去分析渠
Snapchat在北美17歲-24歲群體中的滲透率無人能及使用“安索夫矩陣”,更可以看出Facebook失敗產品的共同之處:雖然在2014年4月,Facebook透過將訊息功能剝離核心移動應用,從主Facebook app硬拆出來的Mess
3.產品資料指標1)總量成交總額(GMV)成交數量訪問時長2)人均人均付費(ARPU/客單價)付費使用者人均付費(ARPPU)人均訪問時長3)付費付費率復購率4)產品熱銷產品topN好評產品topN差評產品topN4.推廣付費指標按展示次數
我相信,專案方心中有數:在某一個時間節點,stepN的使用者數會漲不動
使用者流失率=(1-使用者留存率)*100%計算02行為資料使用者行為類資料是最常見的大資料形式,比如電信的通話記錄、網站的訪問日誌、應用商店的app下載記錄、銀行的賬戶資訊、機頂盒的觀看記錄、股票的交易記錄、保險業的保單資訊,連鎖超市會
進一步觀察其同比和環比的變化,發現週末APP的日活躍使用者數明顯高於工作日,可能由於使用者在週末有更多的閒暇時間或者該APP在使用者的週末活動中有更多的使用場景
當前微信所有登入使用者中,正在進行操作的使用者數(僅指對Server產生壓力的操作)我們測試時僅關注併發使用者數,一般,需求採集人員會將線上的併發使用者數根據日誌或工具分析統計出
)2)請求響應時間:伺服器收到使用者請求到把響應內容傳送出去之後,這段時間(運維考慮)3)事務響應時間:處理請求對應的事務(Transaction)的時間(開發考慮)5、點選率:每秒鐘使用者提交的請求數(Web測試中,就是HTTP請求)6、
如果你忘掉這兩個統計學概念的話,就不要去網上查了,簡單說就是:你做無數多次AA實驗,指標的差落在某個範圍內(置信區間)的機率有多大(置信度)假如我們知道頭條主app的 Read/U 指標,200W入組使用者的AA實驗在置信度為95%的時候上
什麼是 PV、IP和 UV
找到使用者的“啊哈時刻”要關注的指標包括:日/周/月活躍使用者數(日/周/月活):一天內登陸或使用了某個產品的使用者數
2、不同的時間階段,關注的指標不同(1)每日追蹤指標:包括訪客數、瀏覽深度、轉化率、跳失率、件單價、連帶率、重點產品的庫存天數、銷售額
北極星指標是衡量產品、業務成功與否的關鍵指標,它體現了產品試圖解決的“使用者需求與企業經營”之間的關係,是一經確定後企業所有人都需要為之共同努力的唯一重要指標
4,滑鼠右鍵點選控制元件→設定控制元件格式5,到資料來源→資料來源區域→選中2016/9/1按Ctrl+Shift+↓(下)6,單元格連結→G5(控制元件前面一個單元格就行)→確定7,點選控制元件→選擇一個日期8,在表的左邊的第一行標上自己
如果第七天這100個人人裡有20個人開啟過app,那麼稱七日留存率=40/100=20%Facebook有一個著名的40-20-10法則,即新使用者次日留存率為40%,7日留存率為20%,30日留存率為10%,有這個表現的產品屬於資料比較好
商品資料相關的指標商品資料指標包括:用來衡量業務總量的指標,比如成交總額,成交數量用來衡量每個人平均的指標,比如客單價用來衡量付費情況的指標,比如付費率,復購率用來衡量商品資料的其他指標1)總量用來衡量業務總量的指標有:成交總額,如果你經常
北極星指標最終應該是使用者成功體驗了產品價值的指示燈