「拉新数据指标」拉新数据都有哪几个平台
今天给各位分享拉新数据指标的知识，其中也会对拉新数据都有哪几个平台进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
数据分析指标有那些？
用户行为类指标
用户行为指标是互联网行业和传统行业最大区别。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。
传统企业的大部分数据都是交易数据。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。
具体到指标上，可以套用AARRR模型，分模块展开：
拉新：主要用于分析拉新的转化效率与质量。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最大的成本支出，因此拉新关注度极高。
用户活跃类指标：用户活跃类指标是日常关注的重点。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。
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。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。
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。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。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。
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。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。很少有统一的指标。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。在不同业务场景，风险定义不同。比如电商场景下刷单、薅羊毛，游戏场景下外挂使用，金融场景下欺诈交易等等。
产品类指标
产品类指标是互联网行业特色。用户在互联网APP/H5/小程序内会使用不同的功能，好用的话会一直用，不好用会中途放弃，这些都能记录数据，从而通过产品分析，不断淘汰没人用的功能，优化有人用的功能，提升效率。
产品分析的常见指标如下：
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注意：产品分析是有级别的，最高级的是对整个APP/H5/小程序的页面/功能做盘点。其次是对某一个具体页面（比如首页、商品详情页、购物车页）或者某一个具体路径（比如从首页的banner位点广告进入商品详情，再选择商品进行交易这样一条路径）进行分析。
最细的则是分析某一次改版的，某一个按钮/页面布局调整等等。上边举例的指标更多是对页面/路径分析的指标，其他情况，有空再详细分享。
内容类指标
内容类指标也是互联网行业的特色。互联网上发布的视频/图文，能记录阅读情况。一般内容运营/营销推广/新媒体运营等与内容打交道密切的部门，会很关注这一类指标。
常见的内容指标如下：
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通过这些指标的分析，创作内容的部门，比如：内容运营/新媒体运营，能找到哪些内容阅读高，哪些转发多，从而总结出写文章的套路，提升内容传播范围。利用内容的部门，比如营销推广，能关注哪些内容带来的转化好，从而提高推广效率。
活动类指标
活动类指标，在互联网和传统行业都很常见。相比之传统行业，互联网行业的营销活动密度更高、力度更大，经常是烧钱换增长。因此活动相关指标关注度很高。
常见的活动指标如下：
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通过这些指标的分析，能让负责活动的同事直观看到活动效果，并且在不同类型/不同力度活动进行比较，找到更高效开展活动的方式。
有些活动会包含多个角色，比如拼团活动，会同时有团长/团员两个角色；裂变类活动，有裂变发起人/参与者两个角色。
不同角色的参与条件、达标动作、达标奖励不太一样，因此可以拆分两类群体，分别看活动目标人数/参与人数/达标人数等指标。
商品类指标
商品类指标，在互联网和传统行业都很常见。区别是传统企业大部分是实物商品，互联网则有一堆虚拟商品，比如虚拟货币、会员特权、游戏装备、直播打赏等等等。
因此互联网行业的商品管理，有可能比传统行业简单一点，不需要那么焦虑的盯着库存周转指标，生怕在仓库里待久了，货都过期了。
常见的商品指标如下：
请点击输入图片描述
通过这些指标的分析，能让负责商品运营的同事直观看到商品畅销/滞销情况，从而调整商品进销存计划，避免商品积压/缺货。
注意，虚拟商品原则上是没有库存的（或者说库存想设多少设多少）。但是滥发虚拟商品，又会引发互联网中通货膨胀与商品贬值。比如游戏里稀有皮肤卖的贵，是因为稀有才贵，为了短期收入搞大优惠，一但烂大街，反而大家都不稀罕了。
所以控虚拟商品的库存，不是看商品动销率或者在库时间，而是看GMV整体目标。在达成GMV整体目标情况下，高中低端商品保持一个稳定的库存结构，避免烂大街。
产品上线后，最需要关注的指标有哪些
随着国内互联网产业的成熟和竞争的加剧，从数据分析的角度来客观地、科学地评估产品的 现状，以及用数据说来指导产品的改版，已成为产品经理需要具备的核心能力。当产品上线后，通常我们最需要关心的指标是什么呢？如何设定呢？本文将给予简单的介绍。
不同类型（电商、社交、游戏、工具等）及不同平台（PC/APP）的产品，其关键数据指标往往不一样。但是通常来说，产品上线后，运营通过渠道投放（如上架App Store和各种应用市场），让用户接触到产品，通常用户会经历如下过程：
一、产品的拉新指标
二、产品的活跃指标
三、产品的留存指标
四、产品的转化指标
交易类产品转化指标（电商类如淘宝、京东）
社区型产品转化指标 （比如说知乎、豆瓣、小红书等）
社区型产品的首要目的是将用户聚集在一起，并且引入用户生成内容，它的核心关键在于培养一个能够生成内容的活跃用户社区。
企业型产品转化指标 （比如说印象笔记）
目前大部分企业型产品会通过免费试用来吸引用户，通过后续的运营来将试用用户转化为付费用户。
五、产品的传播指标
现在产品都会内嵌分享功能，对内容型平台或者依赖传播做增长的产品，对病毒式增长的衡量就会变的至关重要。
举个栗子：
在一个社群裂变活动中，有 2000 名用户对外发出了 500 次邀请，其中有 1000 进了社群。
现有用户数：2000
总计发出的邀请数：500
邀请率=总计发出的邀请数 / 现有用户= 500/2000=25%
进群人数：1000
接受率=进群人数 / 总计发出的邀请数 =1000/500=2
病毒系数K=邀请率 x 接受率= 25% x 2=50%
总结：
我们在产品上线后，重点可以看看如下表的数据指标：
发布于 2019-03-25
怎样算知乎拉新量
运营数据分析-拉新的5个指标

蓝莓孵化营
工业大学管理系
来自专栏职场管理
有两位内容运营的同学，有一天领导问他们最近的产品情况怎么样。 其中一位运营的同事汇报的表现很不错，“每天都有很多人互动和称赞”，另外一位运营回答说产品有问题，“用户都不怎么会将内容分享出去”。
如果你作为专业的平台运营，你应该相信谁？
我想这两位同学你应该都不会相信，甚至还会很暴躁，因为他们的表述，几乎没有一点点的数据分析意识。 现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话：
如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。
为了能够让数据驱动业务增长，我们需要制定业务的衡量标准，用统一的衡量标准来定义和评价业务，这个统一的标准在数据分析中叫做指标。
案例中的两位内容运营如果能够以互动率和点赞率、分享率这 3 个产品数据指标来向领导汇报自己的运营工作的话，或许就能够在领导心中留个好印象了。
了解和使用指标是数据分析思维的第二步，我们需要基于具体的业务需求设定能够驱动产品增长的指标。（Ps：数据指标是由用户基础数据字段处理加工而成，详情请看上一节课）
按照比较受大家认可的 AARRR 产品增长模型，我们可以将指标分为五大类：拉新指标、活跃指标、留存指标、转化指标、传播指标。
5个产品的拉新指标
运营通过渠道投放让“用户”接触到产品，当“用户”觉得产品不错就会去下载它，打开产品发现里边的内容蛮适合自己，“用户”就会注册产品，最终成为产品真正的用户。
以上是绝大部分运营都会经历的拉新过程，如果你想监控整个过程，并且评估拉新的执行效果，那么你就需要设置一些考核的数据指标，使得数据增长的数据健康、合理性。
1）浏览量
俗称曝光量，指的是产品的推广信息在朋友圈、搜索引擎、应用商店等渠道渠道中被多少用户看到。与浏览量相对应的是点击量，它们俩的比例在业内有一个专业词汇 CTR（CRT=点击量/浏览量），很多广告平台会用 CTR 来评估广告质量。
2）下载量
指的是 App 的安装次数，是衡量拉新效果的结果指标。不过，App 下载其实是一个中间态，为了让产品从曝光到下载有一个高转化，你需要注意应用大小、介绍文案的打磨。
比如游戏类 App，为了避免怕漫长的下载时间造成玩家流失，会选择让用户下载后以补丁形式完成全部素材的加载。
3）新增用户
下载并不是意味着就是用户，如果某个“用户”只下载了并没有注册，那它就是一个无效的用户。对于用户的界定，每个产品是不一样的，大部分的产品是用户注册了 App，就被定义为用户了，比如知乎、微博、小红书、百度贴吧。
图片来源于：百度，仅做示例
4）获取成本
用户获取必然涉及成本，而这是运营新手最容易忽略的。目前常见的成本的计算方式有 CPM（千次曝光成本）、CPC（单次点击成本）、CPA（单次获客成本）。
综合以上，还要注意把控数据的真实性，进行数据的校验、监控、排查，数据设备的监控，防刷机制。
发布于 3 年前著作权归作
拉新测评是什么
解决方法如下：
拉新是指拉来新用户，最直接的指标是新增用户数。
用户拉新，无非是把APP/公众号等推广出去，进行品牌曝光，提高APP下载量、注册量，提高公众号关注人数等。用户拉新的方式有很多，需要根据自己产品的目标群体进行有针对性地推广。
App都需要拉新。互联网变化太快，谁拥有更多用户就拥有更多市场，即便强大的支付宝、淘宝、京东等巨头App都一直有新用户注册活动、介绍注册等拉新活动。 拉新是帮助各类大平台增加新用户注册，获得奖励，都是大家熟悉的，至于用户后期用不用这个APP，自由选择。
拉新的方法：
1. 线下中介，和人力资源公司推荐需要注册的新用户，来工作室充场注册，公司员工帮助兼职注册，获取任务收益。
2. 线上运营需要把任务单上传到自己独立的放单平台上，让新用户自行操作，中途有任何问题联系平台客服解决。
3. 地推是一种比较传统的重人力的获客方式。在人流密集处架个展架，放些礼品，就可以推广获客。下载应用就能拿礼品，礼品可以是一瓶水，一个保温杯，一个布娃娃进行推广，根据目标用户群选择‘摆摊地点’，整个过程更有趣一些，从而推广的效果也就更好。
4. “老带新”是指App已有的旧用户通过邀请新用户好友，同时自己和好友都能拿到一定福利。
随着5G时代的到来，高速发展的互联网行业时刻都在创新发展、转型升级，更好的服务以其他行业的需求。拉新推广行业也从简单的群放模式悄然转变，走向了互联网软件系统平台模式，利用管理软件更好、更高效的助推行业发展。
1.线下客源和线上引流：了解当地实地情况，熟知线下获客来源，了解如何线上获客。
2.合作渠道商：找到稳定的渠道商合作，必须是正规公司经营，支持考察。
3.开发平台运营：最好选择最新模式运营拉新行业，最新的方式能让你最稳定的收益。
拉新行业转型经营模式的转变，是每一个新兴行业发展的必然趋势，对于app拉新推广行业需要重新定义运营模式了，新创客入行无早晚后起之秀泛起多多；选择的运营模式很重要，这才是你立于行业生存的法则。
年底活动扎堆，如何用数据指标来提升活动效果！
活动运营，是拉新促活的常用手段之一，好的创意活动投放到合适的渠道将带来强大传播效应。
如今讲究的是精细化运营，任何事情都要用数据说话。因此每一次活动，在活动筹备、活动上线、活动结束都应该关注各种数据指标。
一、优秀运营活动的必备要素
策划活动前一定要先明确做活动的目的是什么？是更偏重品牌传播，获取新用户？还是为了提升用户活跃，提高留存率？通过活动希望达到具体的效果是什么？因此在活动策划前，需要明确活动上线后的各种数据指标：
1、用户指标：活跃度、留存率、转化率、客单价、用户分布（各等级占比）、互动频率等。
2、渠道指标：渠道来源、渠道转化率、渠道成本等；
3、活动指标：活动成本、活动渠道来源、活动转化率、曝光数、新增用户等等；
4、活动预算预估
当然，不同行业不同业务对于活动希望达到的数据指标侧重也各不相同，从目前的互联网产品形态来说，可以将活动运营策划分为交易型促销活动和非交易型互动活动，这两种类型的产品所关注的数据指标是有比较大的区别：
1、交易型促销活动：电商类/互联网金融类产品
电商类产品关注的目标是：
①活动页面的UV/PV；
②营销转化：总交易额、完成购买行为的用户数、客单价；
③用户行为数据：浏览过哪些/哪类商品、被加入购物车的商品数量、从加入购物车到下单支付的转化率；
④如果是优惠券等类型活动，还需要关注优惠券的发放量、领取量以及销量等；
互联网金融类产品关注的是：新增用户数、用户获取成本、绑卡用户数、活跃数等；
2、非交易型互动活动：社交类、工具类、生活类产品
社交类产品：除了基本的活动数据指标外，还要针对自身产品的场景功能需求而制定数据，比如某酒店点评类产品，做活动的目的就是希望提高用户发布点评及图片的数量，那么就需要做好该部分的目标；
工具类产品关注的是：用户指标，包括用户量、活跃度、留存率、转化率等；
当活动运营者在明确了具体目标后，就会朝着完成一系列目标而进行活动内容的策划和活动上线后的执行。
二、活动上线期间
活动在线期间，最重要的工作就是监控活动是否能够正常运转起来，需要关注的指标包括：实时的活动UV/PV、不同渠道入口的流量、各时段新增用户数/活跃度/参与度、活动中奖率等。如发现活动出现问题应立刻分析原因，并果断提出相应的解决方法，确保活动正常进行。
“1周年”专题活动
以某在线教育类产品为例，在其1周年店庆活动中，针对互联网从业者，推送促销专题活动的PUSH，在活动上线1天后，发现转化率并未有明显提高，故可以将目标用户群扩大范围，比如将“大学毕业生”作为活动目标人群，继续观察转化效果，总之，在活动中实时观察数据波动情况，及时调整策略，让活动效果最大化。
三、活动结束后的复盘
活动结束后的复盘是非常重要的，通过活动数据复盘可以发现问题，总结规律经验，有助于运营在下次活动策划时少走很多弯路。
活动数据复盘需要与活动前期的目标预估进行对比才能反证出在活动预估时，我们的目标是太高了？还是过低了？这对今后每次活动的数据指标预估都将有所帮助。
活动数据复盘通常离不开以下指标：
1、活动的UV/PV和转化率：了解本次活动总的参与用户是多少？活动页面的打开率是多少，应用内各大投放位置的打开率；
2、活动在哪个时段打开率比较高：对比各时段的UV/PV，观察哪个时段的用户参与度比较高，用户比较活跃；再比较日常活跃度时段，观察是否有所出入；
3、对比参与活动的新老用户：通过各渠道监控到的新老用户的分布情况，更进一步了解新老用户的喜好，对于此后的用户运营有非常大的价值；
通过点击分析，不仅可对比新老用户的行为差异，而且还可对比不同渠道来源、购买与未购买等不同用户群的行为差异，针对不同客群特点采取有针对的活动策略。
4、活动转化率：转化率是活动运营的重要指标之一，不同行业的转化率也各不相同；
电商类产品需要关注销售转化，看看参与活动的用户中有多少是在活动后完成支付的，有需要的还可根据数据分析出人均购买次数和订单金额；
对于拉新类活动来说，更关注注册转化率，看看这个活动为产品带来多少新增用户；
5、活动渠道投放转化：缺少渠道投放环节，活动效果也会大打折扣；
① 如果是针对产品内的用户进行活动运营，那么可通过消息推送、开屏、banner等位置进行投放，在活动结束后，针对各大活动投放位置，计算出相应的打开率和转化率等；
② 如果是在产品外做活动渠道投放，更多是为了用户拉新，那么需要计算出单个渠道投放的UV/PV/注册转化/一个新增用户的成本等；
针对用户获取的渠道来源，支持逐个渠道查看
6、活动预算：本次活动的花费，比如投放了多少优惠券/奖品，带来多少新用户，每个新用户的成本是多少；
7、活动分享：通过活动分享次数的分析，衡量活动传播的效果。
此外，对于一个短期活动来说，我们还有必要追踪活动结束后的结果型指标如何变化。最理想的情况是，一个活动结束后，结果型指标依然保持在活动时的优秀水准，也就意味着，一个短期活动带来了长期的正向效益，不能忽视有些运营活动带来的滞后效应和连带效应。
结果型指标VS 过程型指标
以电商类产品为例，某次促销活动，目的是提升A产品的销售业绩。
流量、点击量、收藏量就是过程型指标，销售额则是结果型指标。购买数和客单价，是用户购买过程中的指标，隶属整个转化漏斗，因此这两个指标是过程型指标；而“购买数×客单价=销售额”，则是结果型指标。
不同时期进行的相似活动甚至是相同活动，我们要做好活动数据的存档，来观察活动间的对比。许多探索性的活动，我们是有必要计划成系列活动以达到我们的实验目的的，比如价格探底测试，分阶段、分地域类型进行系列测试，从各次活动的数据存档中总结规律。
每一次的活动策划，从前期策划、活动上线以及活动后，都是需要用数据来支撑；有了数据目标，围绕目标进行活动策划；活动上线后，关注活动及时数据，确保活动正常运作；活动下线后，总结数据和经验。
拉新数据指标的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于拉新数据都有哪几个平台、拉新数据指标的信息别忘了在本站进行查找喔。
发布于：2023-03-23，除非注明，否则均为原创文章，转载请注明出处。