数据分析要结合业务，不然就是为了分析而分析，不结合业务往往会分析不出造成现象的真正原因。每个行业，都有其对应的业务，要理解业务，根据业务设置合适的指标建立业务数据模型。
指标是恒量事物的标准，它的设立除了根据业务还有一些要点。首先需要有核心指标，是根据公司总体设立。如初创公司的一般为新增用户量，大部分商业化公司的核心指标都是营收额或者利润。一个好的指标应该是比率，如用户的转化率，流失率等。
数据分析框架是由很多个指标共同构成，搭建一个分析框架需要从指标角度、业务角度流程角度全面考虑，使框架形成一个完整的闭环。下面介绍几个行业领域的重要指标和分析模型。
一、市场营销
1.指标
客户/用户生命周期：指与客户在整个业务阶段的周期。可以按阶段不同细分为
潜在客户（兴趣客户）：有消费需求的客户，可以通过渠道获取这些客户，使其消费。
新客户：初次消费的客户，可以通过一些服务或者产品提升消费，提高客户价值。
老客户（忠诚客户）：在一定时期多次消费的客户，此阶段应提高客户忠诚度。
衰退客户：消费频率或额度大幅度下降，此阶段应注意延长客户生命周期。
流失客户：客户不在消费，注意客户挽留以及调查原因。
用户价值：指企业在用户生命周期中所获得的利益。计算方式不固定，一般按不同的行业分，根据主要的业务指标进行指数法计算。
经典的用户价值模型是RFM模型（之前象限法里有介绍），R表示最近一次消费时间，F表示消费频次，M表示消费金额。
根据用户所在的生命周期阶段以及其用户价值可以对用户进行分群，也就是营销矩阵。
2.分析模型
市场营销的数据分析模型主体是客户生命周期，根据不同阶段通过各种营销手段如渠道曝光、交叉销售等来提高转化率。
二、产品运营
1.指标
产品运营与市场营销有点类似，其经典的AARRR模型中的指标分别对应客户生命周期中的不同阶段。
用户获取（Acquisition）：也就是获取用户，例如APP的下载量，日新增用户数。获客成本（CAC）指获取一位用户所支付的成本。
用户活跃（Activation）：日/周/月活跃用户是指在该时间内用过该应用。活跃用户占比，就是活跃用户在总用户上的比例，可以用来衡量产品的健康程度。用户访问时长，指一次会话的时间，一般产品会设个上限，在一段时间内没有操作则默认会话结束。平均访问次数，指一段时间内平均会话次数。
用户留存（Retention）：指在某段时间内使用过该产品，过了一段时间后仍旧使用的用户，可以统计留存率。
营收（Revenue）：收入是产品的核心。付费用户数占比，可以统计与活跃用户的占比或者与总用户的占比。ARPU，一段时间内平均每用户收入；ARPPU，一段时间内平均每付费用户收入，即将未付费的排除。客单价，每位用户购买商品的平均金额，用销售额÷顾客总数。LTV，用户生命周期价值，LTV＝ARPU×1/流失率。
自传播（Refer）：也可以称为病毒式营销，即是通过老客户邀请新客户，例如外卖网站的红包。K因子，指的是每一位用户能带来几个新用户，计算公式为K因子＝用户数×平均邀请人数×邀请转化率。
2.分析模型
产品运营的数据分析模型的主体就是AARRR模型，然后对每个阶段细化，根据不同的业务确定指标。
三、用户行为
1.指标
用户行为是指用户在网站或者APP上做的事，分析这些可以从中发现用户的访问规律，从而更好的与营销手段结合，提高效率。
功能使用率/渗透率：指的是使用产品某种功能的用户数与总活跃用户之比。某种功能可以是点赞、收藏、搜索等等，在特定的业务中都有作用。
用户会话：也叫session，是用户一次访问过程中，开始到结束的整个过程。若是在网页端，30分钟（此时间根据经验设定，不同业务有所不同）内没有操作，默认会话结束。
用户路径：路径图，一般是桑基图，指用户在一次会话过程中，访问产品内部的浏览轨迹。根据轨迹，可以加工出关键路径转化率。
2.分析模型
用户行为模型需要根据不同的业务流程来确立，不同的业务其用户行为也不一样，比如说天善的用户行为包括浏览、搜索、注册、学习、写博客等。
下图是以一个内容平台（例如知乎）建立的用户行为模型：
四、电子商务
1.指标
购物篮分析：笔单价，平均每笔订单的价格。件单价，每件商品的平均单价。成交率，支付成功的客户在总客流量的占比。购物篮系数，平均每笔订单的商品数量，对于商家来说此系数越大越好，与商品关联规则有关。
复购率是指在同一段时间内多次消费（即两次或两次以上）的用户与总消费用户之比。回购率是指在这一段时间内消费的用户，下个时间段仍旧消费的比例。注意区分这两个指标，复购率是在同一时间段，而回购率是在不同的时间段。
2.分析模型
电子商务的数据分析模型的主体是一次完整的购物流程，包含访问、搜索、收藏、购物车、下单支付、物流、收获、评价、售后等。
五、网站流量
1.指标
（1）浏览量和访客量
PV：浏览次数。一次访问请求看作是一个PV，包括看网页、刷新、回退等都算一次。
UV：一定时间内访问网页的人数，一般以天为单位，也叫独立访客数。通过cookie或IP来衡量。
（2）访客行为
新老访客占比：用来衡量网站的生命力。
访客时间：用来衡量内容质量。
访客平均访问页数：衡量网站对访客的吸引力，也就是访问深度。
来源：访客从哪里来，与多维分析挂钩，可以分析访客地区、来源渠道等。
用户行为转化率：用户在网站上进行相应操作占总访客的比例。可以是注册、点赞等。
首页访客占比：只看首页的访客在总访客中的占比。衡量首页导航引流情况。
（3）退出率与跳出率
退出率：从该页退出网站的访问数与进入该页的访问数的比值。任何页面都有一个退出率，一般用于衡量产品结构。
跳出率：浏览单页即退出的访问数与总访问数的比值。衡量落地页、营销页的情况。
2.分析模型
网站流量模型的主体是根据业务流程来，访客来源→落地页→流量→访客行为→网站主营业务。
六、如何提高分析能力
1.大量练习，熟能生巧
2.熟悉业务
3.应用核心思维
4.归纳整理指标
5.画出框架
6.检查、应用、修正
7.应用和迭代
七、小练习
