产品数据分析(一):入门与基本指标
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发布时间：2023-05-08 23:32
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时间：2024-12-13 17:15
驱动产品成长，不只是靠体验、感受和愿景，还需要强大的数据驱动能力。很多产品经理在朝着这个方向努力前进，我也是路上的一员。此系列主要记载我对于产品数据分析的感想，做总结思考用。
不要夸大数据分析的门槛。
这是一条包含了大量教训的经验。开始，我觉得数据分析是个很高大上很复杂甚至很玄妙的东西，好奇又惧怕它，加上很多人把它说的无所不能，给它加上各种光环，彷佛可以解百毒治百病。
其实，要进入数据分析这个领域一点都不难，绝大部分产品经理在有基础数学知识的前提下，理解基本的概念，掌握几个不太复杂的方法和工具，就可以了。
接下来先讲讲几个基本的指标概念。
1、新增
新用户增加的数量和速度。
在去衡量数量和速度时，会用到时间范围的划分，比如每日新增用户数。这个时间范围根据产品的业务类型来分，一般分为日、周、月。新增用户数量的快速提高，是产品增长的基础。
2、传播
传播分为传播系数和传播周期。
传播系数：平均每位老用户会带来几位新用户。
传播周期：老用户新增后多长时间带来新用户。
传播是一个产品快速增长的重要助力。传播系数大于1的情况下，产品会可能出现指数型的增长；当传播系数小于1的时候，整个产品网络上用户之间的链条就不够多，产品通过传播带来的增长就会比较缓慢。而同样的传播系数下，更短的传播周期，增长的速度会更快。
传播系数是数量，传播周期是速度。
3、活跃
对于活跃的理解就是指有多少用户在使用产品。常用的衡量指标有日活（DAU）和月活（MAU）。活跃用户为产品带来价值，因为产品的优化、增值服务等，只有活跃用户产生直接的交互，从而他们是产生价值的直接来源。
4、留存
留存主要指用户在多长时间内使用产品，常用的衡量指标有次日留存率、周留存率、月留存率。
次日留存率：每100位新用户，在新增的第二天还有多少人使用产品。
周留存率：每100位新用户，在新增的一周后还有多少人使用产品。
留存率越高，说明产品对用户的吸引越高，用户可能使用产品的时间就会越久，对产品的潜在价值就越大。
5、流失
有人来，自然就有人走。就像有婴儿出生，也有老人去世。
流失就是看一段时间内流失用户占这段时间用户数的情况。关于流失的定义，需要团队根据业务场景和目标确定。
产品新增用户数的速度大于老用户的流失速度时，产品活跃用户数才会增加，否则就会减少。
关于流失率的计算，现在常用的有几种方法，我后面会专门写一篇来说明。
