互联网 产品 运营（互联网产品运营的工作内容包括哪些）

“数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。”

数据可以真实有效的反映事物的真实情况，互联网产品与运营工作中，要善于收集数据、分析数据、利用数据，使我们的工作事半功倍。那作为一个互联网人，这13个关键数据指标，你清楚么？

商业数据指标

广告行业与互联网行业密不可分，互联网广告是互联网产品的一大收入重点，也是其本身与相关产品的推广渠道，收集与分析这些广告数据，有助于我们评估产品的变现价值与及时调整相关产品活动的运营策略。

1、CPM

通俗解释这一名词，就是按照多少人看到你的广告来收费，为了方便统计，一般以1000人作为一个单位量。

CPM(千人成本)数据可以清楚反映出平均每一千人接触到广告所需要的成本。计算的公式如下：千人价格=×1000

CPM只能反映出送达广告到受众的费用，而由于投放的广告渠道，其受众过于聚焦于单一群体，数据本身也无法反映出广告效果，所以在具体工作中，仅可以作为宣传预算的参考数据。

2、CPA

CPA按效果付费成本，是指按广告投放实际效果，即按回应的有效行为来付广告费用，而不限广告投放量。这一数据指标可以直接反映出广告目标的完成度，以及评估广告效果。

在日常工作中，有效行为经常被设定为：一次点击、一次交易、一次下载注册试用等。该有效行为又可被数据化为广告“转化率”，故CPA数据又可以直观反映出广告投放达成具体目标所付成本。

按照具体行为，该数据又可细分为CPC、CPS、CPT等。

3、转化率

转化率特指在一定周期内，一般是推广期或活动期间，完成转化行为的次数与推广信息的点击次数的比率。

转化率清楚的反映出互联网产品本身的盈利能力，提高转化率，即提高产品变现能力。

4、重复购买率

消费者对于推广商品或服务的重复付费行为与其点击数量的比率。

重复购买率反映出某一周期内，产品的吸引力与运营策略的有效性。

产品数据指标

1、PV(页面浏览量)

PV是page view的缩写，即页面浏览量，以往通常是用以衡量新闻内容的阅读量的数据指标。而今，页面浏览量也可以用于衡量互联网产品功能页等被打开的次数。此次数包含不同用户一次与多次打开，也包含同一用户一次与多次打开，只能用于收集内容页与功能页的展现量，在一定程度上可以反映出用户对产品某些内容与功能的好感度与依赖度。

2、UV

独立访客就是独立IP访客，简称UV。此数据记录周期一般为一天，即每日0时至24时，每有一台独立设备打开并访问产品页面，即记录1次。该数据可以反映出单位时间内实际用户访问量。此项数据可以更好地反映出产品用户数以及记录产品用户使用产品的整体行为。

3、PR

PR全称为PageRank(网页级别），2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇的名字来命名的。

其实该概念主要是依据搜索引擎自身对网页相关数据的评估，以一个具体等级或数值反映出该网页的受欢迎程度，数据越好越代表该网页用户欢迎程度高，也就从侧面反映出该页面的重要程度。

在国内的工作中，可以使用目前国内搜索引擎对网页的权重评估来代替PR进行数据分析。推荐该网页http://tool.chinaz.com/作为相关数据的搜索平台。

4、跳出率与退出率

跳出率，指用户只访问了首页，随即关闭了网站。

退出率，指用户访问某一页面后，随即退出了该页面。

跳出率直观反映出一款产品有没有满足用户的需求。该需求分为两面，一面是产品本身是否精准向触达人群提供了相应切合实际需求的服务，一面是产品首页设计有没有清楚指引用户前往所需功能页。

5、平均访问时长

平均访问时长是指在一定统计时间内，浏览网站的一个页面或整个网站时用户所逗留的总时间与该页面或整个网站的访问次数的比。

该数据是分析用户对产品依赖度与使用黏性的重要指标，数据变差则反映出产品吸引力下降，需要更新功能或者优化服务。

用户数据指标

1、ARPU（平均每一用户收入）

ARPU即Average Revenue Per User，指的是一个时期内(通常为一个月或一年)电信运营企业平均每个用户贡献的通信业务收入，其单位为元/户。从计算的角度看，ARPU值的大小取决于两个因素，业务收入和用户数量，相对用户数量，业务收入越高，ARPU值越大。同时ARPU值也反映企业的用户结构状况，当用户构成中高端客户占的比重越高，ARPU值就越高。

在互联网产品与运营中，该数据可以被引用于反映每一用户对于产品贡献的收益，但因为不涉及成本核算问题，其并不反映真实盈利，可以被作为评估用户质量（以付费为标准）的一项数据指标。

2、用户流失率

用户流失率，是指产品用户的流失数量与全部产品或服务用户的数量的比例。它是用户流失定量的表述，是判断用户减少的主要指标，直接反映了产品与运营的现状。对于用户流失量而言，在具体分析相关数据前，需要尽量排除干扰数据，选定合理对比数据，例如某些活动时激增的用户数，其本身具有相当不稳定性，不能作为用户流失数的基数，又例如一些低质量用户，其本身就无法反映出产品的真实情况，应该定期清理掉此类用户，来保证用户数据的有效性。

3、活跃用户

活跃用户，是指那些会时不时或长期使用产品，并为产品带来一些价值的用户。 具体可以将活跃用户分为日、周、月等周期性活跃用户。

通过与独立IP用户的匹配，可以针对性对用户进行轻度、中度、重度的分级，以便更好地对用户进行管理。

4、用户保有率

用户保有率，是指活跃用户与总体有效用户的比率。它可以反映出产品留存用户的具体特点，例如其对某些功能依赖、产品版本对其的影响、其接触产品的渠道等等。通过对该数据的分析，可以从侧面反映出用户流失的原因，保有率数据下降，必定与产品功能、版本、推广渠道息息相关，通过对这三个维度的考量可以及时对用户流失做出反应。

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