做运营，一定离不开数据。

所有的运营工作都是围绕着数据反馈展开的，不能随便拍脑袋。

但对很多运营新手来说，看到CTR、CPM、DAU、GMV这些眼花缭乱的词可能就直接懵了，意思都搞不懂，更别说用他们来分析了。

不过别担心，总结了运营最常用的分析指标，详细列出了每项指标的价值与分析思路，并按照用户生命周期进行归纳、整理。适用于互联网产品，包括电商、内容平台、工具类App等等，供大家参考。

一、用户获取（Acquisition）

找到你的第一批用户

用户获取是产品运营的第一步，简单来说，就是想办法让更多人知道你的产品，并且让他们愿意尝试。这一步做不好，后面的一切都无从谈起。

1. 渠道曝光量

推广内容被浏览的次数，通常用PV（页面浏览量）来衡量。

举个例子来说，你在抖音上投放了一个广告，这个广告被用户看到了1000次，那么这1000次就是曝光量。

曝光量是用户获取的起点，没有曝光，就不可能有后续的点击和转化。但曝光量高并不一定意味着效果好，还需要结合其他指标来看。

2. 点击率（CTR）

CTR=广告点击量/曝光量× 100%，用来衡量广告吸引力。

咱们接着用刚才提到的抖音广告的例子来说，如果你的广告被看到了1000次，其中有100人点击了进去，那么CTR就是10%。

点击率直接反映了用户对广告的兴趣程度。如果点击率低，可能是因为广告设计不够吸引人，或者广告内容与目标用户不匹配。

3. 转化率

用户完成目标行为（如下载、注册）的比例。

转化率 = 完成目标行为的用户数 / 点击广告的用户数 × 100%

假如有100人点击了广告，其中有20人完成了下载，那么转化率就是20%。

转化率是衡量用户获取效果的关键指标。曝光量和点击率再高，如果用户不愿意下载或注册，那你做的一切都是白费。

4. 获客成本指标

获客成本是衡量获取一个用户需要花多少钱的关键指标。常见的有以下几种：

CPM（千次曝光成本）：广告主为获得1000次曝光所支付的费用。

CPC（单次点击成本）：每次用户点击广告的费用。

CPA（单次行为成本）：用户完成一个目标行为（如下载、注册）的成本。

CAC（用户获取总成本）：获取一个用户的总成本，包括广告费用、人力成本等。

如果你花了1000元在抖音上投放广告，获得了1000次曝光，那么CPM就是1000元；如果有100人点击了广告，那么CPC就是10元；如果有20人完成了下载，那么CPA就是50元。

获客成本直接影响产品的盈利能力和可持续性。如果获客成本过高，那即使用户数量增加，也可能导致亏损。所以对运营人来说，这是要重点关注的指标。

5. 日新增用户数

这个很好理解，就是每天新增的用户数量，通常分为自然增长和推广增长。

如果昨天，你的App自然增长了100个用户，通过推广又增加了200个用户，那么日新增用户数就是300。

日新增用户数反映了产品的吸引力和推广效果。自然增长主要靠口碑传播，而推广增长则需要投入资源。

6. 一次会话用户数

新用户仅打开一次即流失的比例，主要用于防刷量。

100个新用户中，有30个只打开了一次就再也没回来，那么一次会话用户数的比例就是30%。

这个指标可以帮助我们识别虚假用户，确保数据的真实性。

二、用户活跃（Activation）

让用户真正用起来

用户获取只是第一步，接下来要让用户真正活跃起来，这样才能体现产品的价值。

1. 活跃用户数

在一定时间内使用过产品的用户数量，常见的有DAU（日活跃用户）、WAU（周活跃用户）和MAU（月活跃用户）。

活跃用户数是衡量产品受欢迎程度的关键指标。DAU越高，说明产品越受用户欢迎。工具类的to c产品通常会重点关注这一指标。

2. 活跃率

DAU/MAU，用来衡量用户粘性。

活跃率越高，说明用户对产品的依赖度越高。一般来说，活跃率超过20%是比较健康的。

3. PV/UV

PV（页面浏览量）和UV（独立访客数）的比值，反映用户在产品中的活动量。

PV/UV越高，说明用户在产品中停留的时间越长，对产品的兴趣越高。

4. 用户会话（Session）

用户单次访问行为的集合。网页端默认30分钟为一个会话，App端默认5分钟。

用户打开App，浏览了几个页面，然后退出，这就是一个会话。

会话数量和会话时长可以帮助我们了解用户的行为模式。

5. 平均访问时长

用户单次会话的持续时间。

用户平均每次使用App的时间是10分钟，那么平均访问时长就是10分钟。

这项指标对于内容类或社交类产品更加重要，平均访问时长越长，说明产品越能吸引用户。

6. 功能使用率

用户使用产品核心功能的比例，如点赞率、评论率、播放完成率等。

这项指标可以帮助我们了解用户对产品核心功能的接受程度。如果某个功能使用率低，那就得采取优化措施了。

三、用户留存（Retention）

让用户留下来

拉来用户、让用户活跃起来还不够，还得让用户留下来，这才是硬道理。要是用户用了几次就跑，那产品肯定做不长久。

1. 留存率

用户在一定时间内仍然使用产品的比例。通常关注以下几个管件时间点：

次日留存：新用户在注册后的第二天仍然活跃的比例。

7日留存：新用户在注册后的第七天仍然活跃的比例。

30日留存：新用户在注册后的第三十天仍然活跃的比例。

举个例子来说，100个新用户中，第二天还有40个活跃，那么次日留存率就是40%；第七天还有20个活跃，那么7日留存率就是20%；第三十天还有10个活跃，那么30日留存率就是10%。

留存率是衡量产品是否具有长期吸引力的关键指标。根据Facebook广告投放法则，次日留存40%、7日留存20%、30日留存10%是比较理想的。

2. 流失率

流失率 = 1 - 留存率，用于预测产品的生命周期。

流失率越高，说明用户流失越快，产品的生命周期可能较短。

3. 回流用户

流失后重新活跃的用户占比。

100个流失用户中，有10个重新活跃，那么回流用户占比就是10%。

回流用户占比高，说明产品有一定的吸引力，用户可能会因为某些原因重新回来。

4. 跳出率 vs 退出率

跳出率：用户仅浏览一页就离开的比例，主要用于落地页优化。

退出率：用户从特定页面离开的比例，主要用于页面内容优化。

如果你的落地页的跳出率是50%，那说明有一半的用户只看了一页就离开了。

这2项指标可以帮我们优化页面，让用户更愿意停留。

四、营收变现（Revenue）

把用户流量转化为真金白银

做运营的根本目的还是要实现商业化盈利。用户再多、活跃度再高，要是不能变现，那产品也做不动。营收变现，说白了，就是得让用户心甘情愿掏钱。

1. 交易用户指标

这是衡量产品商业价值的基础，直接关系到收入的多少。

活跃交易用户数：在一定时间内完成支付或下单的用户数量。

如果一个月内有1000个用户完成了至少一次购买，那么活跃交易用户数就是1000。

这个指标反映了产品的实际购买力，是营收的基础。

付费率：付费用户数与活跃用户数的比例。

付费率 = 付费用户数 / 活跃用户数 × 100%

付费率越高，说明产品对用户的吸引力越强，商业价值也越高。

2. 收入指标

这些指标直接反映了产品的盈利能力。

GMV（成交总额）：一定时间内所有订单的总金额，包括未支付的订单。GMV是衡量交易规模的重要指标，但它并不完全等于实际收入。

实际收入 = GMV - 退款金额

实际收入才是产品真正能拿到手的钱，是衡量盈利能力的关键指标。

ARPU（每用户平均收入）：每个活跃用户平均贡献的收入。

ARPU = 实际收入 / 活跃用户数

ARPU越高，说明每个用户的价值越高。

ARPPU（每付费用户平均收入）：每个付费用户平均贡献的收入。

ARPPU = 实际收入 / 付费用户数

ARPPU可以帮助我们了解付费用户的消费能力，是优化付费策略的重要依据。

3. 复购与忠诚度

这是衡量用户长期价值的关键指标，直接影响产品的可持续性。

复购率：消费≥2次的用户占比。

复购率 = 复购用户数 / 总付费用户数 × 100%

复购率越高，说明用户对产品的依赖度越高，长期价值也越大。

回购率：上期用户本期仍消费的比例。

回购率 = 本期仍消费的用户数 / 上期付费用户数 × 100%

回购率反映了用户对产品的长期兴趣，是衡量用户忠诚度的重要指标。

退货率：退货订单数与总订单数的比例。

退货率 = 退货订单数 / 总订单数 × 100%

退货率越低，说明产品质量和用户体验越好。

五、传播推荐（Referral）

让用户帮你找用户

你自己夸产品一百句，不如用户评价一句“靠谱好用”。把客户变成你的自来水，成本低，效果好。想要做好用户自发传播，盯住下面这几个指标：

1. K因子

指的是平均每个用户带来的新用户数。当K因子大于1时，产品就可以实现自传播。

公式：K = 邀请数 × 转化率

我们假设每个用户平均邀请了5个人，其中有1个人转化成了新用户，那么K因子就是1 × 5 = 5。

K因子越高，说明产品的传播能力越强。如果K因子大于1，那恭喜你！产品有可能实现指数级增长。

2. 分享率

这个很好理解，分享率高，说明用户对内容或活动的认可度高，传播效果也会更好。

分享率 = 分享次数 / 用户行为次数 × 100%

3. 活动指标

做好用户自传播，最直接有效的办法就是搞活动。活动开展和结束复盘时，重点关注下面2点：

活动曝光量/浏览量：活动页面被浏览的次数。曝光量高，说明活动的推广效果好。

参与率：参与活动的用户数与活跃用户数的比例。 参与率高，说明活动对用户的吸引力强，能够有效提升用户活跃度。

六、商品与供应链

电商运营重点关注的指标

如果你是做电商运营的，那这一模块要重点关注下。无论你做的什么品类，商品和供应链管理一定是你运营的核心环节，这2者直接关系到了用户体验和公司的盈利能力。

1. 购物篮分析

做电商的应该没有不知道这个购物篮分析的吧？这是分析用户购买行为的重要手段，可以帮助我们优化商品组合。就像你如果下单了洗衣机，平台会给你推送洗衣液，那你会不会顺手买一套呢？这就是购物篮的原理——通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并分析商品之间的联系。重点关注下面这2项指标：

连带率：是指平均每笔交易中售出的商品数量。

连带率= 销售件数 / 交易次数

如果说你的店铺每成交100笔订单，平均能卖出150件商品，那么连带率就是1.5。连带率越高，说明用户购买的商品种类越多，客单价也越高。

关联规则：通过分析用户购买行为，找出商品之间的关联性。如果很多用户在购买A商品时也购买了B商品，那么A和B就是关联商品。关联规则可以帮助我们优化商品推荐，提升销售效率。

2. 进销存指标

直接关系到商品的供应和销售。一般来说，看下面这5个就够了：

SKU/SPU：SKU（Stock Keeping Unit）是商品管理的最小单元，SPU（Standard Product Unit）是商品的标准化信息集合。打个比方来说，一件T恤有不同颜色和尺码，每个颜色和尺码组合就是一个SKU。SKU和SPU管理得好，可以帮助我们更好地控制库存和成本。

售罄率= 销售量 / 库存量。售罄率越高，说明商品的动销速度越快。

折扣率= 实际收入 / 标准金额。折扣率越低，说明利润越高，但可能会影响销售量。

库存天数= 当前库存量 / 日均消耗量。库存天数越短，说明库存周转快，资金占用少。

七、用户价值精细化运营

在互联网产品运营中，用户价值的精细化运营是提升产品竞争力的关键。通过深入了解用户行为，我们可以更好地为用户提供个性化服务，同时也能最大化产品的商业价值。说白了，就是要让每个用户都“物尽其用”，让高价值用户更忠诚，让潜在用户变成大客户，让流失用户重新回来。

1. RFM模型

RFM模型是用户价值分析的“利器”，通过3个维度来帮我们评估用户价值。

R（Recency）：用户最近一次消费的时间。R值越小，说明用户越新，对产品的兴趣越高。如果R值太大，那用户可能已经流失掉了。

F（Frequency）：用户消费的频次。F值越高，用户越忠诚，对产品的依赖度越高。

M（Monetary）：用户消费的金额。M值越高，用户的价值越高，对产品的贡献越大。

综合来看，RFM模型能帮我们把用户分个三六九等。比如，R值小、F值高、M值高的用户，就是我们的“超级VIP”，得好好伺候着；要是R值大、F值低、M值也低，那可能就是“僵尸用户”，我们需要思考的就是如何来唤醒他们。

2. 用户分层指标

用户分层，就是把用户分成不同的“档次”，采取不同的运营策略。核心就是“抓大放小”，把精力放在那些真正能给产品带来价值的用户身上。要是眉毛胡子一把抓，结果就是什么效果都出不来。

忠诚指数 = 用户消费频次 / 行业平均消费频次，忠诚指数越高的产品，越值得我们投入资源。

流失指数 = 1 - 忠诚指数，或者通过预测模型来计算。如果用户A的忠诚指数是1.67，那么流失指数就是1 - 1.67 = -0.67。（负值说明用户忠诚度很高）

价值指数：综合R、F、M等指标的主成分分析结果。举例来说，用户A的R值是3，F值是5，M值是1000，通过主成分分析，得出价值指数是85分（满分100）。价值指数越高，说明用户对产品的整体价值越高，是我们运营的重点对象。

3. 北极星指标（NSM）

就是你产品最重要的那个目标。鱼和熊掌不可兼得，做运营一定有一个最核心的指标，它就像北极星一样，帮你指明方向，因此被称为“北极星指标”。比如滴滴的北极星指标是日订单数，知乎的北极星指标是问答数。

最后，也是最重要的个人建议：

别贪多： 指标成千上万，不可能每个都要看。根据你的业务阶段和核心目标，抓住最关键的两三个指标就够了。如果你的产品处于初创期，那通常需要更关注“留存率”和“获客成本”；增长期，一般看“活跃率”和“分享率”；成熟期，就重点看“复购率”和“ARPU”。

理解业务是前提： 指标只是工具。你对业务的理解，永远大于你所掌握的数据技巧。真正理解你的用户是谁？他们为什么用你的产品？你的产品核心价值是什么？商业模式是什么？ 这些业务理解不到位，看指标就是“盲人摸象”。举例来说，一个孕产工具APP，用户留存率天然会随着孕期结束而下降，这是正常的，不能生搬硬套社交APP的标准。

看趋势，看对比： 单个数字意义是有限的。今天DAU是100万，是好是坏？得看昨天是多少？上周是多少？去年同期的数据呢？和竞品比呢？指标的生命力在于对比和变化。

深挖原因： 如果发现指标异常了，别只停留在表面。多问几个“为什么”。是哪个渠道出了问题？是哪个功能更新导致了？还是市场大环境变了？结合用户反馈、行为日志去深入分析，找到根因，才能有效行动。

总结

运营之路，就是和这些指标不断打交道、不断理解用户、不断调整策略。指标不是冰冷的数字，而是是产品迭代的方向。希望我这一周的总结，能帮你少走点弯路，看懂数据背后的价值。