行业数据分析(t恤行业数据分析)

小乐给大家谈谈行业数据分析，以及t恤行业数据分析应用的知识点，希望对你所遇到的问题有所帮助。

行业数据分析(t恤行业数据分析)

行业数据分析(t恤行业数据分析)

1、用户行为类指标用户行为指标是互联网行业和传统行业区别。

2、传统行业，用户行为发生在门店里，极难用数字化手段记录，因此只有在发生交易时，才能记录数据。

3、传统企业的大部分数据都是交易数据。

4、而互联网行业依托小程序/H5/APP，能记录用户在每个页面的点击，相当于在网上店铺的每一步动作都有记录，因此能分析很多东西。

5、具体到指标上，可以套用AARRR模型，分模块展开：拉新电脑涉及到很多方面的技术，比如说设计编程又或者写作文案之类。

6、：主要用于分析拉新的转化效率与质量。

7、拉新是很多互联网公司最重要的任务，拉新成本是很多互联网公司的成本支出，因此拉新关注度极高。

8、用户活跃类指标：用户活跃类指标是日常关注的重点。

9、活跃用户是一切业务的基础，且活跃行为是可以每日记录的，因此运营/产品部门日常都盯得很紧。

10、用户留存类指标：留存指标一般和拉新/活跃指标结合起来看。

11、由于留存统计相对滞后（要等XX天才能统计），因此一般是月度复盘/事后分析的时候看的多。

12、用户转化类指标：用户转化一般指付费行为，这是互联网商业模式变现的重要渠道。

13、看的指标主要围绕有多少人买，买了多少，是否连续购买等展开。

14、这里和传统企业的会员消费分析很像，能衍生出很多子指标。

15、用户转介绍类指标：用户转介绍行为类型很多，转发内容/转发商品/介绍新用户加入等，都是转介绍行为。

16、因此转介绍行为的定义常常会结合具体的转介绍形态而变化。

17、很少有统一的指标。

18、如果一定要概括的话，可以概括为：有转介绍行为人数：发生转发内容/转发商品/介绍新用户的用户人数转介绍行为带来的效果：新注册用户/商品购买/内容阅读等等除了AARRR以外，还有一类特殊的行为：风险类行为，用于识别用户的危险动作。

19、在不同业务场景，风险定义不同。

20、比如电商场景下、薅羊毛，游戏场景下外挂使用，金融场景下欺诈交易等等。

21、产品类指标是互联网行业特色。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。