最近在整理一些有意思的(沒有感情的)數據指標 , 基本都是來自網上我搜索出來的 (如有侵權 , 請聯系我刪除 ) , 簡單整理 , 以供查閱 , 如有問題 , 歡迎指正 .
CAC ( Customer Acquisition Cost ) 獲客成本 : 獲取一個用戶的成本.
LTV ( Life Time Value ) 用戶的終身價值 : 獲取的用戶能夠為公司帶來的總價值.
計算公式 :
LTV = (某個客戶每個月的購買頻次*每次的客單價*毛利率）*（1/月流失率）。其中的 1/月流失率是得出平均每個客戶在該平台能夠留存的總時長是多少月.
一般來說 , 如果 獲取用戶的價值 <= 生命周期價值 即 : 運營成功 , 否則運營失敗.
PBP ( Payback Period ) 回收期 : 花出去的用戶獲取成本可以在多長時間內回本.
ARPU ( Average Revenue Per User ) 活躍用戶的平均付費金額 : 特定周期內，活躍用戶的平均付費金額.
計算公式: 總收入/AU(活躍用戶)
ARPDAU ( Average Revenue Per Daily Active User ) 平均每日活躍用戶收益.
計算公式 : 當天總收入 / DAU(當天活躍用戶)
ARPPU ( Average Revenue Per Paying User ) 付費用戶的平均付費金額 : 特定周期內，付費用戶的平均付費金額.
計算公式:總收入/付費用戶數.
AU ( Active Users ) 活躍用戶 : 個人理解是 啟動過App的用戶數
計算公式 : 登錄用戶 - 新增用戶 (不太理解)
PU ( Paying Users ) 付費用戶
DNU ( Daily New Users ) 每日新注冊的用戶
DAU ( Daily Active Users ) 日活躍用戶 : 個人理解是 當天啟動過App的用戶數
DPU ( Daily Paying Users ) 日付費用戶
WAU ( Weekly Active Users ) 周活躍用戶 : 個人理解是 當周內啟動過App的用戶數
MAU ( Monthly Active Users ) 月活躍用戶 : 個人理解是 當月內啟動過App的用戶數
DAU , WAU , MAU的差距越小 , 用戶粘性越強 ; 例如 微信 , 大部分用戶每天都會使用 , DAU略小於WAU略小於MAU , 新用戶增長緩慢 , 老用戶粘性超強 .
APA ( Active Payment Account ) 活躍付費用戶數量
PUR ( Pay User Rate ) 付費比率
計算公式: APA(活躍付費用戶)/AU (活躍用戶)
CR ( Conversion Rate ) **(付費)轉化率
計算公式: **(付費)用戶數量/所有獨立用戶數量
ROI ( Return On Investment ) 投資回報率 : 特定周期內，廣告主通過廣告投放收回的價值占廣告投入的比例.
PV ( Page View ) 網站瀏覽量 : 頁面瀏覽的次數，用以衡量網站用戶訪問的網頁數量。用戶每次打開一個頁面便記錄1次PV，多次打開同一頁面則瀏覽量累計。一般來說，PV與來訪者的數量成正比，但是PV並不直接決定頁面的真實來訪者數量，如同一個來訪者通過不斷的刷新頁面，也可以制造出非常高的PV。具體的說，PV值就是所有訪問者在24小時（0點到24點）內看了某個網站多少個頁面或某個網頁多少次。PV是指頁面刷新的次數，每一次頁面刷新，就算做一次PV流量。
UV ( Unique Visitor ) 獨立訪客數 : 指一天內訪問某站點的人數，以cookie為依據。1天內同一訪客的多次訪問只記錄為一個訪客。通過IP和cookie是判斷UV值的兩種方式。在移動app飛速發展的現在 , 也可以通過獨立設備來判斷UV .
VV ( Visit View ) 訪客訪問的次數 : 記錄所有訪客一天內訪問量多少次網站。當訪客完成所有的瀏覽並最終關掉該網站的所有頁面時，便完成了一次訪問，同一訪客一天內可能有多次訪問行為，訪問次數累計 .
VV ( Video View ) 視頻播放量 : 在視頻服務行業 , 表示視頻播放次數 .
YoY (
year on year ) 同比 : 一般指不同年份的相同時期對比 .
QoQ/MoM/WoW (Quarter on Quarter/Month on Month/ Week on Week) 環比 : 不同時期的相同時間段的對比 .
這里有個小觀察 : 在股市中 , 如果使用的是同比數據,那么表示當前是牛市 , 如果使用的環比數據 , 那么表示當前是熊市 .
RR ( Retention Rate ) 留存率 : 留存用戶占總用戶或者新用戶的比率
CR ( Churn Ratio ) 流失率 : 流失用戶占總用戶或者新用戶的比率 (沒有找到一個令我信服的解釋流失用戶的計算方式)
新用戶流失率 : 定義 用戶的流失臨界時間間隔為1個月 ( 也可以定義別的時間間隔 ) , 即 用戶在注冊后的一段時間內都沒有登錄過的用戶就是流失用戶 . 這個用戶數與一個月前的那天的總注冊用戶數的比例 就是一個月前那天的新用戶流失率
以下是我轉載過來的, 可以方便大家理解留存率和流失率(如有侵權,請聯系我刪除) :
我們過去一直說的次日留存率、三日留存率、七日留存率並不是嚴格意義上的留存率，而是比留存率要小的登錄率，我們在表述上一直偷了這個懶，於是導致了上面不符合邏輯的結果，即“流失率+留存率≠100%”。將“留存率”改成“登錄率”，那么不等於“100%”就很好理解了。
打破很久以來的認知確實是很難的事情，但是為了行業的規范與發展我們確實有責任這么做，所以我個人認為“登錄率”是一個更加實事求是的叫法。
游戲中的賬戶與自然人不一樣，自然人兩天不呼吸必死無疑，但是離線兩天的用戶很有可能第三天回到游戲中，所以我更加大膽的認為，既然沒人能斷定必然的“留存”與“流失”，也就沒有必要保留這兩個模棱兩可，容易引起歧義的定義，今后統一用“登錄率”取而代之。也就是新用戶看:次日/三日/七日登錄率。老用戶看：后X日登錄率（統計日后X日有過登錄的用戶，占統計日登錄用戶的比例）、次周登錄率、次月登錄率。