我們要通過數(shù)據(jù)分析對業(yè)務(wù)進行診斷，找到當(dāng)中的問題所在，就需要我們在使用數(shù)據(jù)分析之前，對其分析指標(biāo)和原理有充足的了解，才能夠應(yīng)對更多復(fù)雜的問題。作者總結(jié)了用戶數(shù)據(jù)分析常見指標(biāo)和原理，與你分享。

　　本著知其然知其所以然的原則，本篇給大家介紹用戶數(shù)據(jù)分析常見指標(biāo)以及原理。

　　一、原理

　　1. HTTP協(xié)議

　　超文本傳輸協(xié)議（HTTP）是一種通信協(xié)議，指計算機通信網(wǎng)絡(luò)中兩臺計算機之間進行通信所必須共同遵守的規(guī)定或規(guī)則，我們平時上網(wǎng)訪問某個網(wǎng)站就是在http協(xié)議支持下進行服務(wù)器端和客戶端的數(shù)據(jù)交互。但它是一種無狀態(tài)的協(xié)議，一旦數(shù)據(jù)交換完畢，客戶端與服務(wù)器端的連接就會關(guān)閉，再次交換數(shù)據(jù)需要建立新的連接。

　　通常情況下會有很多請求同時向服務(wù)器發(fā)送，那么服務(wù)器怎么才能知道這些請求的歸屬吶，所以就需要會話跟蹤技術(shù)來實現(xiàn)這個目的，其中cookie&session就是常用的會話跟蹤技術(shù)之一。

　　2. 會話

　　定義：會話是用戶在指定的時間段內(nèi)在網(wǎng)站（APP）上發(fā)生的一系列行為，是由多次http請求完成的。例如，一次會話可以包含多個網(wǎng)頁的瀏覽或者一次社交互動或者一次電子交易。

　　重要性：會話是行為數(shù)據(jù)記錄的必要維度，會話的準確性直接影響對用戶行為的解讀以及部分關(guān)鍵統(tǒng)計指標(biāo)的準確性，例如常用數(shù)據(jù)統(tǒng)計指標(biāo)：使用頻次、使用時長、平均使用時長、平均交互深度、跳出率、轉(zhuǎn)化分析、用戶路徑等都是依據(jù)會話統(tǒng)計的。

　　例如平均使用時長的定義是在一定統(tǒng)計時間內(nèi)，瀏覽網(wǎng)站的一個頁面或整個網(wǎng)站時用戶所逗留的總時間與該頁面或整個網(wǎng)站的訪問次數(shù)的比。

　　平均使用時長=所有用戶產(chǎn)生的所有會話總時長/所有用戶產(chǎn)生的會話總數(shù)

　　平均訪問時長越久，證明 Web/APP 越有吸引力，如果用戶停留的平均時間非常低，那么可能內(nèi)容不夠有趣，或界面優(yōu)化較差導(dǎo)致真正有價值的內(nèi)容無法吸引用戶，影響用戶體驗。

　　切割原理：

　?、侔凑諘r間切割：web 產(chǎn)品建議切割時間為 30 分鐘，所以王小明兩次瀏覽頁面的時間超過了 Web 端的 30 分鐘，被記錄為兩個會話。APP 產(chǎn)品建議切割時間為 1 分鐘，那么就代表著如果用戶在做了某個行為1 分鐘后沒有任何其他動作，前面的 “會話” 便會被 “切割” 并結(jié)束。

　?、诎凑帐录懈睿涸谀承┣闆r下，我們也可以設(shè)置特定的 “會話” 開始和結(jié)束事件，一旦用戶做了某個操作就會自動開始/結(jié)束會話。例如付款成功、或者發(fā)表內(nèi)容成功。具體的切割規(guī)則應(yīng)該根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則靈活設(shè)置，不同的數(shù)據(jù)分析工具有不同的 Session 切割規(guī)則。例如諸葛的切割規(guī)則如下：

　　iOS用戶：屏熄、home鍵切到后臺、殺掉進程即判斷為會話結(jié)束；Android用戶：當(dāng)應(yīng)用重新進入活躍狀態(tài)與上次活躍狀態(tài)相隔30秒以上時，會計為一次新的會話；web、小程序：會話的開始是用戶打開產(chǎn)品的某個頁面，如果用戶在30分鐘內(nèi)沒有任何操作或關(guān)閉頁面，則會話結(jié)束。技術(shù)上，諸葛io通過cookies(小程序通過storage)追蹤用戶的會話。

　　3. 會話跟蹤

　　定義：會話（Session）跟蹤是Web程序中常用的技術(shù)，用來跟蹤用戶的整個會話。常用的會話跟蹤技術(shù)是Cookie與Session

　　工作原理：客戶端請求服務(wù)器，如果服務(wù)器需要記錄該用戶狀態(tài)，檢查這個客戶端的請求里面是否包含了sessionId。

　?、偃绻寻瑒t說明以前已經(jīng)為此客戶端創(chuàng)建過session，服務(wù)器就按照sessionId把這個session檢索出來使用（檢索不到，會新建一個）,服務(wù)器還可以根據(jù)需要修改Cookie的內(nèi)容，響應(yīng)給客戶端

　?、谌绻蛻舳苏埱蟛话瑂essionId，則為此客戶端創(chuàng)建一個session并且生成一個與此session相關(guān)聯(lián)的sessionId，把sessionID放在cookie中，使用response返回給客戶端瀏覽器cookie，cookie將被在客戶端保存。

　　客戶端攜帶sessionid的常見方式：cookie(服務(wù)器生成的，傳給客戶端體積很小的純文本文件)中攜帶sessionID，會附在請求資源的HTTP請求頭上發(fā)送給服務(wù)器，服務(wù)器通過相應(yīng)方法獲得該cookie。對于不支持cookie的手機瀏覽器，有另一種解決方案：URL地址重寫。URL地址重寫的原理是將該用戶session的id信息重寫到URL地址中，服務(wù)器能夠解析重寫后的URL獲取session的id。這樣即使客戶端不支持cookie，也可以使用session來記錄用戶狀態(tài)。

　　cookie：

　?、贂抍ookie：若不設(shè)置過期時間，則表示這個cookie的生命期為瀏覽器會話期間，關(guān)閉瀏覽器窗口，cookie就消失。這種生命期為瀏覽器會話期的cookie被稱為會話cookie。會話cookie一般不存儲在硬盤上而是保存在內(nèi)存里。

　　②持久cookie：若設(shè)置了過期時間，瀏覽器就會把cookie保存到硬盤上，關(guān)閉后再次打開瀏覽器，這些cookie仍然有效直到超過設(shè)定的過期時間。存儲在硬盤上的cookie可以在不同的瀏覽器進程間共享，這種稱為持久Cookie。如果cookie沒有失效的前提下，游客身份多次訪問會判斷為同一用戶。

　　應(yīng)用場景舉例：登錄網(wǎng)站時用戶第一天輸入用戶名密碼登錄了，第二天再打開很多情況下就直接打開了。因為第一次登錄時就把身份認證信息通過加密的方式保存在了cookie中。

　　session相當(dāng)于程序在服務(wù)器上建立的一份用戶的檔案，在用戶第一次訪問服務(wù)器的時候自動創(chuàng)建，后續(xù)來訪時只需要查詢用戶檔案表就可以了。只要用戶繼續(xù)訪問，服務(wù)器就會更新Session的最后訪問時間，并維護該session。為防止內(nèi)存溢出，服務(wù)器會把長時間內(nèi)沒有活躍的session從內(nèi)存中刪除。這個時間就是session的超時時間。如果超過了超時時間沒訪問過服務(wù)器，session就自動失效了。后續(xù)用戶再訪問時會創(chuàng)建一個新的session。

　　應(yīng)用場景舉例：一個未登錄的用戶添加了商品之后客戶端處可以知道添加了哪些商品，而服務(wù)器端如何判別呢，所以也需要存儲一些信息就用到了session。每次用戶添加商品時，都會根據(jù)cookie和session的對應(yīng)關(guān)系把該商品添加到session中。如果用戶手動清除了cookie，那么購物車也會同步清空。

　　4. 原理小結(jié)

　　客戶端和服務(wù)器端通過http協(xié)議進行數(shù)據(jù)傳遞，按照一定的規(guī)則把所有的請求和響應(yīng)分割成一定數(shù)量會話，通過會話能分析出用戶訪問網(wǎng)站的頻次、路徑、時長等關(guān)鍵信息。因為http協(xié)議是無狀態(tài)的，所以引用會話跟蹤技術(shù)進行不同用戶訪問網(wǎng)站完整流程的記錄，其中cookie和seession是常用的會話跟蹤技術(shù)之一。

　　cookie是通過在客戶端記錄信息確定用戶身份的，而session則通過在服務(wù)器端記錄信息確定用戶身份。

　　二、用戶數(shù)據(jù)分析常見指標(biāo)

　　不同業(yè)務(wù)的產(chǎn)品需要關(guān)注的數(shù)據(jù)指標(biāo)有所差異。在這里從用戶角度來分析從首次使用產(chǎn)品到最后離開產(chǎn)品的整個流程——新增(首次使用)、活躍(如何使用)、留存(繼續(xù)使用)、流失(不再使用)。

　　1. 新增(首次使用)

　　首次使用產(chǎn)品的用戶稱為新增用戶，可以按照不同的屬性進行群體的劃分，例如不同性別、不同年齡段、不同地區(qū)的用戶群體。

　　常用的新增用戶群體為新增實名用戶和新增匿名用戶。新增實名用戶指的是新注冊并在數(shù)據(jù)庫中生成賬號的用戶。新增匿名用戶指的是對比數(shù)據(jù)庫沒有出現(xiàn)過的cookie或者設(shè)備的游客，一般來說，JS的新增是只要打開網(wǎng)站就會記為新增，而app只有下載打開后才會被記為新增。

　　新用戶數(shù)量的快速增長，是產(chǎn)品增長的基礎(chǔ)。通常一個運營活動上線或者進行渠道投放后，會產(chǎn)生比較多的新增用戶，業(yè)務(wù)會關(guān)注后續(xù)的日增、周增、月增。

　　2. 活躍（如何使用）

　　活躍用戶的定義取決于業(yè)務(wù)本身，登錄、消費、瀏覽指定模塊的內(nèi)容、使用時長達到一定的時間等行為都能成為判斷活躍用戶的標(biāo)準。只有活躍用戶才有可能會產(chǎn)品帶來流量或者營收價值，是投資人關(guān)注的重要指標(biāo)。

　　活躍用戶的統(tǒng)計需要去重。例如某款產(chǎn)品把登錄做為活躍用戶的判斷標(biāo)準，在某段時間內(nèi)使用過產(chǎn)品的用戶被記錄下來，多次啟用過產(chǎn)品的不會重復(fù)計算。場景舉例：如A公司6月23日~7月4日期間的活躍用戶位1890，那么就是在6月23日~7月4日期間一共有1890人使用過產(chǎn)品，但是其中340名用戶在此期間使用5次以上，但是記在計算活躍用戶時不會重復(fù)計算，只會計算為1個。

　　使用會話技術(shù)跟進用戶的行為路徑，可以統(tǒng)計更多的數(shù)據(jù)了解用戶對產(chǎn)品使用情況，從而針對性地去優(yōu)化產(chǎn)品功能設(shè)計或者內(nèi)容本身。

　　PV(訪問量)：即Page View, 即頁面瀏覽量，用戶每次刷新即被計算一次。UV(獨立訪客)：即Unique Visitor,訪問網(wǎng)站的不同IP地址的訪客數(shù)。在同一天內(nèi)，uv只記錄第一次進入網(wǎng)站的具有獨立IP的訪問者，在同一天內(nèi)再次訪問該網(wǎng)站則不計數(shù)。訪問次數(shù)：產(chǎn)生會話的次數(shù)，會話時長的計算為同一次訪問內(nèi)觸發(fā)的最后一個事件的時間減去會話開始的時間。平均使用時長：會話的總時長 / 會話次數(shù)。使用時長分布：劃分不同的時間區(qū)間，查看對應(yīng)區(qū)間的訪問人數(shù)情況。退出率：該網(wǎng)頁是會話中“最后一頁”的瀏覽次數(shù)占該網(wǎng)頁總瀏覽次數(shù)的百分比。退出率=退出次數(shù)/總訪問量*100%跳出率：該網(wǎng)頁是會話中“唯一網(wǎng)頁”的會話次數(shù)占由該網(wǎng)頁開始的所有會話次數(shù)的百分比。跳出率=會話的開始和結(jié)束都是該頁的次數(shù)/會話的開始是該頁的次數(shù)*100%

　　3. 留存（繼續(xù)使用）

　　留存指的是某種類型的用戶在經(jīng)過一段時間后仍舊滿足某種條件或者保持某個狀態(tài)。常見的留存為新增用戶留存和活躍用戶留存。

　　新增用戶留存指的是某段時間內(nèi)的新增用戶，經(jīng)過一段時間后，仍然繼續(xù)使用產(chǎn)品被稱為新增留存；這部分用戶占當(dāng)時新增的比例就是留存率。場景舉例：某產(chǎn)品，1月份新增用戶10000人；2月時10000人中還有8000人使用產(chǎn)品，則新增留存人數(shù)為8000，新增留存率為80%；3月份10000人中還有7000人使用產(chǎn)品，則新增留存人數(shù)為7000，新增留存率為70%。

　　活躍用戶留存的定義：某段時間內(nèi)的活躍用戶，經(jīng)過一段時間后，仍然繼續(xù)活躍的用戶被稱為活躍留存；這部分活躍留存用戶占當(dāng)時活躍用戶的比例就是活躍留存率。場景舉例：某產(chǎn)品，1月份的活躍用戶數(shù)是10萬人，2月時10萬人中還有5萬人活躍，則活躍留存人數(shù)為5萬，活躍留存率為50%；3月份，10萬人中還有4萬人活躍，則活躍留存人數(shù)為4萬，活躍留存率為40%。

　　用戶留存率需要較長的時間去觀察，所以能更多地反應(yīng)產(chǎn)品體驗、用戶需求滿足程度、市場競爭力等問題。產(chǎn)品的留存率足夠高，新增用戶投入的成本才有價值，才能促進業(yè)務(wù)更好地持續(xù)發(fā)展，是投資人關(guān)注的重要指標(biāo)。

　　4. 流失（離開）

　　理論上只要用戶沒有注銷，就可以認為用戶沒有流失。但實際上一般會根據(jù)業(yè)務(wù)情況給定一個主觀的判斷標(biāo)準，用戶多久沒有活躍來判定用戶是否流失。例如3個月未登錄， 6個月沒有消費等。對于流失的用戶，會定制用戶的召回策略，例如發(fā)優(yōu)惠劵、電話訪問溝通、贈送會員等。當(dāng)然有些用戶流失和用戶本來的生命周期相關(guān)，這是無法避免的。例如考研產(chǎn)品的用戶已經(jīng)考研成功之后便不再使用該產(chǎn)品。

　　三、用戶數(shù)據(jù)分析小結(jié)

　　通過用戶屬性和行為數(shù)據(jù)分析，可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求統(tǒng)計出具有***屬性，新增/活躍于***時間段，做過/沒做過****的用戶群體，針對不同特性的群體進行針對性的營銷策略從而達成業(yè)務(wù)目標(biāo)。

　　目前常見的第三方數(shù)據(jù)分析工具，例如諸葛IO、友盟都支持不同終端的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，只需要接入SDK就能自動統(tǒng)計用戶以及行為數(shù)據(jù)。不同的平臺統(tǒng)計的數(shù)據(jù)的標(biāo)準會稍有差異。對于精細化運營的需求，可以在借助第三方平臺進行精準化埋點或者在資源的支持下開發(fā)自研數(shù)據(jù)統(tǒng)計平臺。

　　指標(biāo)的是否需要關(guān)注以及指標(biāo)的定義等需要根據(jù)業(yè)務(wù)情況具體分析~好啦，本次此結(jié)束，后續(xù)有機會給大家詳細漏斗模型、歸因模型等常見的數(shù)據(jù)分析模型~

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