统计分析
统计的含义
统计是为对数据进行收集、整理、分析，以提取有用的信息。
人类行为93%是预测的。 -- 巴拉巴西《爆发》
无论是产品、还是运营，都需要对用户行为数据和业务数据进行分析，依据分析结果优化产品与挖掘需求。
用户行为分析
数据作为用户活动的痕迹，可通过数据分析得知产品状态与制定发展策略。
事件分析
通过埋点，追踪用户行为或业务的过程。启动、注册、登录等，都是常见的事件。
通过事件分析了解产品内发生的事件量，解决关于变化趋势、分维度对比等问题，例如：某个渠道的累计注册数是多少？某个页面的UV分时走势？
漏斗分析
分析多步骤操作过程中，每一步的转化与流失情况。
留存分析
留存用户：即用户发生初始行为一段时间后，发生了目标行为。
留存行为：某个目标用户完成了起始行为之后，在后续日期完成了特定留存行为。
留存率：是指发生“留存行为用户”占发生“初始行为用户”的比例。常见指标有。
AARRR 模型
AARRR模型是互联网公司常见的应用理论，把用户行为指标分为了5大类，分别为：
- 获取用户（Acquisition）
- 激发活跃（Activation）
- 提高留存（Retention）
- 增加收入（Revenue）
- 病毒传播（Refer）
获取用户（Acquisition）
在获取用户阶段，希望让更多潜在用户关注到产品，通过曝光的推广页面，用户访问页面后，通过导航、主动搜索、算法推荐来了解到产品。
重点关注推广页UV，点击率，注册量，注册率等重要指标。
激发活跃（Activation）
用户注册后是否有进一步了解产品？引导用户进行下一步行为，让新用户成为长期的活跃用户，通过界面/文案优化，新手引导，优惠激励等手段，进行用户激活流程的转化提升。 监控浏览商品页面，加入购物车，提交订单，完成订单的漏斗转化。
提高留存（Retention）
产品缺乏粘性会导致用户的快速流失，通过搭建生命周期节点营销计划，并且在此基础上通过积分/等级体系，培养用户忠诚度，提升用户粘性。
重点关注留存率，复购率，人均购买次数，召回率等指标。
增加收入（Revenue）
获得每位用户平均需要花费多少钱？每位用户平均能为贡献多少价值，能是否从用户的行为，甚至其他方式赚到钱？
重点关注火气客户成本，营销活动ROI（投资回报率）等指标。
病毒传播（Refer）
通过各种新奇的方式去进行产品传播：用户邀请的老带新活动，社群运营，H5营销传播，让老用户推广产品，吸引更多的潜在用户。
重点关注邀请发起人数，每个活动传播周期的新用户量，邀请转化率等。
3大增长引擎
精益创业提出一个概念：唯一关键指标（one metric that matters, OMTM）。
在任何类型产品的任何一个阶段，都需要找到唯一的一个数字。在数据分析时，收集许许多多的数据，必须聚焦在最关键的事情上。
粘着式增长引擎
以留存（Retention）作为OMTM驱动增长
典型案例是游戏类的App，facebook针对游戏提出的“40-20-10”法则，即如果你想让游戏的DAU（日活量）超过100万，那么新用户的次日留存率应该大于40%，7日留存率大于20%，30日留存率大于10%。
例如游戏中常见的：签到活动，登录奖励，时长奖励等手段都是基于提升用户留存的目的。
付费式增长引擎
付费式增长引擎以营收（Revenue）作为 OMTM 驱付费式增长动增长。
例如用户正常在京东下单购买商品并不算营收增长，只有购买了PULS会员才算。产品提供了更多的增值服务（让利、特权、高级功能），用户才肯付费。
爆发式增长引擎
爆发式增长引擎以传播（Referral）作为 OMTM 驱动增长
案例：基于社交场景的分享，通过瓜分红包，砍价、拼团、秒杀等手段，不断触达潜在用户。
统计，是面向开发者、运营者的数据分析工具，提供关键指标统计，帮助产品迭代优化和运营。 主要功能包括每日例行统计的标准分析。 提供产品关键指标趋势以及top页面访问数据，快速了解产品发展概况；
用户故事
用户故事（user story）是从用户的角度来描述用户渴望得到的功能。 -
格式 <想要的功能> <角色>可以<获得的商业价值>
概况
昨日概况
查看昨日关键用户指标，反映产品昨日用户活跃概况，以及对比一天前、一周前、一月前的增长率。
访问人数昨日访问产品内所有页面的总用户数；新访问人数首次访问产品页面的用户数；
趋势概况
累计访问人数历史累计访问产品的用户数；新访问人数首次访问产品页面的用户数；打开次数打开产品总次数；访问次数访问产品内所有页面总次数；访问人数访问产品内所有页面的总用户数；分享次数分享产品的总次数；分享人数分享产品的总人数；人均停留时长平均每个用户停留在产品页面的总时长，即产品停留总时长/访问人数；次均停留时长平均每次打开产品停留在产品页面的总时长，即产品停留总时长/打开次数。
Top页面
入口页用户进入产品访问的第一个页面。受访页用户进入产品访问的所有页面。
实时统计
提供产品实时访问数据，满足实时监控需求；
实时访问次数访问产品所有或单个页面的总次数
访问分析
供产品用户访问规模、来源、频次、时长、深度、留存以及页面详情等数据，具体分析用户新增、活跃和留存情况；
访问规模
打开次数打开产品总次数；访问次数访问产品内所有页面总次数；访问人数访问产品内所有页面的总用户数；新用户数首次访问产品页面的用户数；人均停留时长平均每个用户停留在产品页面的总时长，即产品总停留时长/访问人数；次均停留时长平均每次打开产品停留在产品页面的总时长，即产品总停留时长/打开次数；平均访问深度平均每次打开产品访问的去重页面数，即每次访问去重页面数/打开次数。
访问来源
访问来源产品各个来源的打开次数，访问来源即用户打开产品的具体场景，如二维码；
访问深度
访问时长用户每次打开产品到主动关闭或超时退出过程中停留的时长；访问深度用户每次打开产品到主动关闭或超时退出过程中访问的去重页面数。
用户情况
新增留存指定时间新增（即首次访问产品）的用户，在之后的第N天（或周、月），再次访问产品的用户数占比；活跃留存指定时间活跃（即访问产品）的用户，在之后的第N天（或周、月），再次访问产品的用户数占比。
用户画像
提供产品的用户画像数据，包括用户年龄、性别、地区、终端及机型分布。
性别及年龄分布查看新增或活跃用户的性别及年龄分布地区分布查看新增或活跃用户的主要省份分布
名词解释
| 名词 | 英文 | 释义 |
|---|---|---|
| 用户访问的所有产品页面均可称为受访页。 | ||
| 用户打开产品时首先进入的页面称为入口页。 | ||
| 用户离开产品时最后访问的页面称为退出页。 | ||
| 用户浏览产品页面的行为。 | ||
| 用户点击产品内或产品外菜单，将产品及其页面分享给好友的行为。 | ||
| 用户首次访问产品页面，即称为新增。 | ||
| 用户在一段时间内访问过产品即称为活跃。 | ||
| 用户从打开产品内页面，到主动关闭或超时退出产品的过程。 | ||
| 区分新增留存和活跃留存，某个时间段内新增或活跃的用户，经过一段时间后仍然使用产品，即称为留存。 | ||
| 进行用户行为数据收集和分析的模型，表示某个用户行为。 | ||
| 由一系列事件组成的数据分析模型，用于分析业务流程中每个步骤的用户转化与流失。 |
页面
| 名词 | 英文 | 释义 |
|---|---|---|
| 访问该页面的总次数。 | ||
| 访问该页面的总用户数。 | ||
| 用户平均每次访问该页面的停留时长，即该页面的总停留时长/访问次数。 | ||
| 该页面作为入口页的访问次数，例如用户从页面A进入产品，跳转到页面B，A为入口页，B不是。 | ||
| 该页面作为退出页的访问次数，例如用户从页面A跳转到页面B，从页面B退出产品，B为退出页，A不是。 | ||
| 该页面作为退出页的访问次数占比，即退出页次数/访问次数。 | ||
| 分享该页面的总次数。 | ||
| 分享该页面的总人数，同一用户多次分享不重复计。 |