「拉新的数据指标」拉新数据分析

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本篇文章给大家谈谈拉新的数据指标，以及拉新数据分析对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、怎样算知乎拉新量
• 2、拉新是什么意思
• 3、数据分析指标有那些？
• 4、快看漫画拉新观怎么算
• 5、商品数据分析三个常用指标？
• 6、产品上线后，最需要关注的指标有哪些

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

拉新是什么意思

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。

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：

请点击输入图片描述

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：

请点击输入图片描述

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：

请点击输入图片描述

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。

快看漫画拉新观怎么算

快看漫画拉新观是指新用户在快看漫画上的行为，包括新用户的注册、活跃度、留存率等。通常情况下，快看漫画拉新观可以通过以下指标来衡量：

1. 新用户注册数：新用户注册数是衡量快看漫画拉新观的重要指标，可以反映出快看漫画的新用户数量。

2. 活跃度：活跃度是衡量快看漫画拉新观的重要指标，可以反映出快看漫画的新用户活跃度。

3. 留存率：留存率是衡量快看漫画拉新观的重

商品数据分析三个常用指标？

以服装行业为例，了解一下商品数据分析的三个常用指标。

1、售罄率

售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。（来自百度百科）

结合服装，一般服装的销售生命周期为3个月，如果在三个月内，不是因为季节、天气等原因，衣服的售罄率低于60％，则大致可判断此产品的销售是有问题的，当然也不必等到三个月后才可以确定。三个月内，第一个月尺码、配色齐全，售罄率会为40～50％，第二个月约为20～25％，第三个月因为断码等原因，售罄率只会有5～10％。当第一个月的售罄率大大低于 40％时，且无其他原因时，就有必要特别关注，加强陈列或进行推广了。

以下图为例，因为是8、9的数据，我们不难发现，天气因素导致衬衫、连衣裙的售罄率比较低，在决策的时候可以考虑9月之后停止或者减少进货；而本该热卖的风衣、卫衣售罄率也很低，那我们需要思考问题出在哪里，款式还是价格还是位置不起眼？从而做出下一步的销售计划。

2、库销比

库存量与销售额的比率，是一个检测库存量是否合理的指标，如月库销比，年平均库销比等，计算方法：月库销比，月平均库存量/月销售额，比率高说明库存量过大，销售不畅，过低则可能是生产跟不上。（来自百度百科）

库销比的设置是否科学合理，一是决定了订单供货是否能够真正实现向订单生产延伸；二是企业是否能够真正做到适应市场、尊重市场，响应订单；三是在管理时库存企业能否真正做到满足市场、不积压、不断档。

越是畅销的商品，我们需要设置的库销比越小，这就能更好地加快商品的周转效率；越是滞销的商品，库销比就越大。我们日常可以通过销售和配货将库销比维持在一定水平，并且不允许出现库销比过高或过低。一旦库销比过高或过低则表明日常销售和配货工作没有做到位。也就是说不应该等到库销比反映出库存异常的时候才进行补救应对。

同样看图说话，卫衣和衬衫的库销比就是两个很典型的例子。

3、坪效

坪效主要是用来计算商场经营效益的指标，用来衡量每坪的面积可以产出多少营业额。

店里不同的位置，所吸引的客户数也不同。一楼入口处，通常是最容易吸引目光的地方，在这样的黄金地段一定要放置能赚取最大利润的专柜。虽然门店的最核心指标是利润，但能够代表门店竞争力的指标却不是利润额的高低，而应该是一个强度指标，那就是坪效和人效，也就是每平米的贡献与人均贡献，这是一个可以在各门店之间相互比较的指标，是能够更全面地体现门店的基本竞争力的关键指标。

许多专卖店的坪效都领先于同行，这是店面在初期对客流、消费者购物深刻剖析并进行门店布局、动线及品类设计的优化而取得的成果，so坪效对于一个服装店铺也是至关重要的。

下图是完整的报告，供大家参考（建议点开看大图）。

以上数据图表、数据报告均来自BDP个人版！

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

关于拉新的数据指标和拉新数据分析的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。