电商网站数据分析常用指标 分类：数据分析2011-08-16 23:44 101人阅读评论(0) 收藏举报一、网站分析的内容指标 转换率TakeRates （ConversionsRates） 计算公式：转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率RepeatVisitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率HeavyUser Share 计算公式：积极用户比率＝访问超过１１页的用户／总的访问数 指标意义：衡量有多少访问者是对网站的内容高度的兴趣
指标用法：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升。如果你的网站是内容型的，你可以针对不同类别的内容来区分不同的积极访问者，当然你也可以定义２０页以上的才算是积极的访问者。 忠实访问者比率CommittedVisitor Share 计算公式：访问时间在１９分钟以上的用户数／总用户数 指标意义：和上一个指标的意义相同，只是使用停留的时间取代浏览页数，取决于网站的目标，你可以使用两个中的一个或结合使用。 指标用法：访问者时长这个指标有很大的争议，这个指标应结合其它的指标一起使用，例如转换率，但总体来说，较长的访问时长意味着用户喜欢呆在你的网站，高的忠实访问率当然是较好的。同样的，访问时长也可以根据不同的需要自行设定。 忠实访问者指数CommittedVisitor Index 计算公式：忠实访问者指数＝大于１９分钟的访问页数／大于１９分钟的访问者数 指标意义：指的是每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间。 指标用法：如果这个指数较低，那意味着有较长的访问时间但是较低的访问页面（也许访问者正好离开吃饭去了）。通常都希望看到这个指数有较高的值，如果你修改了网站，增加了网站的功能和资料，吸引更多的忠实访问者留在网站并浏览内容，这个指数就会上升。 忠实访问者量CommittedVisitor Volume 计算公式：忠实访问者量＝大于１９分钟的访问页数／总的访问页数 指标意义：长时间的访问者所访问的页面占所有访问页面数的量 指标用法：对于一个靠广告驱动的网站，这个指标尤其值得注意，因为它代表了总体的页面访问质量。如果你有１００００的访问页数却仅有１％的忠实访问者率，这意味着你可能吸
时间 2015-1-31 数据分析——基础知识 一、新登用户数 日新登用户数 每日新注 并登录游 的用户数 周新登用户数 本周7天日新登用户数累计之和 新登用户数： 本 30天日新登用户数累计之和 可解决的问题： 1)渠道贡献的新用户份额情况 2)宏 走势，是否需要进行投放 3)是否存在渠道作弊行 二、一次会话用户数 日一次会话用户数 即新登用户中只 一次会话，且会话时长 于规定阈值 周一次会话用户数： 本周7天日一次会话用户数累计之和 一次会话用户数： 本 30天日一次会话用户数累计之和 可解决的问题： 1) 广渠道是否 刷量作弊行
2)渠道 广 量是否合格 3)用户导入是否存在障碍点，如 网络状况 载时间等; 4)D步SU 于评估新登用户 量，进一 分析则需要定 活跃用户的 一次 会话用户数 三、用户获取 本 CAC 用户获 本义 广 本/ 效新登用户 可解决的问题： 1)获 效新登用户的 本是多少 2)如何选择 确的渠道优化投放 3)渠道 广 本是多少 四、用户活跃 Activation 日活跃用户数 DAU ：每日登录过游 的用户数 周活跃用户数 WAU 截至当日，最 一周 含当日的7天 登录游 的用户数，一般按照自然周进行计算
活跃用户数 正AU 截至当日，最 一个 含当日的30天 登录过游 的用户数，一般按照自然 计算 可解决的问题： 1)游 的 心用户规模是多少 游 的总体用户规模是多少 2)游 产品用户规模稳定性 游 产品周期 化趋势衡量 3)游 产品老用户流失 活跃情况 渠道活跃用户 存周期 4)游 产品的粘性如何 正AU结合 广效果评估 备注 正AU层级的用户规模 化相对较小，能够表现用户规模的稳定性，但某个时期的 广和版本更新对正AU的影响也可能比较明显 外游 命周期处于 同时期，正AU的 化和稳定性也是 同的 五、日参与次数 DEC 日参 次数 用户对移 游 的使用记 一次参 ，即日参 次数就是用户每日对游 的参 总次数 可解决的问题： 1)衡量用户粘性 日 均参 次数
网站数据分析指标体系一览表 转《商业数据分析》 【编者注】网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。本文整理自网友分享 的一份Word文档，主要介绍了网站分析的KPI指标、数据分析方法、网站分析工具介绍和对 比等。 一、总论 1. 概念 网站流量统计，是指对网站访问的相关指标进行统计。网站访问分析（有时也使用“网站流量 分析”、“网站流量统计分析”、“网站访问统计分析”等相近的概念），是指在获得网站流量统计 基本数据的前提下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。 2. 意义 ? 了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据 ? 了解网站关注行业用户量的潜在规模 ? 对比行业平均指标，作为评估自身网站发展的指标 ? 分析网站与竞争对手之间的用户重合度 ? 分析自身网站内部各栏目间的用户重合度 3. 分析报告 网站统计分析通常按日、周、月、季度、年或围绕营销活动的周期为采集数据的周期。当然单纯的网站访问统计分析是不够的，我们在分析报告中需根据网站流量的基本统计和可采集的第三方数据的基础上，对网站运营状况、网络营销策略的有效性及其存在的问题等进行相关分析并提出有效可行的改善建议才是网站访问统计分析报告的核心内容。应该包括以下几方面的内容：
?网站访问量信息统计的基本分析?网站访问量趋势分析 ? 在可以获得数据的情况下，与竞争者进行对比分析 ? 用户访问行为分析 ? 网站流量与网络营销策略关联分析 ? 网站访问信息反映出的网站和网站营销策略的问题诊断 ? 对网络营销策略的相关建议 二、关键绩效指标（KPI） 1.常用指标 红色标记的指标是最为必要的KPI，对网站的统计分析有很大的意义和作用。 1.1. 网站流量KPI 网站流量统计KPI常用来对网站效果进行评价，主要的统计指标包括： 访问量（Page View）：即页面浏览量或者点击量，用户每次对网站的访问均被记录1次。用 户对同一页面的多次访问，访问量值累计。 衍生出的指标： 日均访问量：指对应时间范围内，网站每日的平均访问量。 最高日访问量：指对应时间范围内，网站在某天获得最高访问量。 PV%：指选择时间范围内，某个类别的PV占总PV的比例。 独立IP：指在一天之内（00:00-24:00），访问网站的独立IP数。相同IP地址只被计算1次。 独立访客（Unique Visitor）：将每台独立上网电脑（以cookie为依据）视为一位访客，指一 天之内（00:00-24:00）访问您网站的访客数量。一天之内相同cookie的访问只被计算1次。 衍生出的指标： UV%：指选择时间范围内，某个类别的UV占总UV的比例。 重复访客（Repeat Visitor）：某个cookie的再次访问计为一个重复访客，它的数目即为重复 访客数量。
运营数据分析指标文档 一.流量分析 1.1概览 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7天和最近30天的快速筛选按钮，点击对应按钮以对应时间进行数据筛选。选择范围最长为365天。选择范围最长为365天。 ②时间统计方式选择：可选择按小时和按单日来作为统计的维度，如选择小时则可显示每天12:00到13:00（或其他时间段内）网站浏览量（或访客数）的数据统计。 ③数据统计区域(表格)：首行显示全网站昨日的浏览量、独立访客数、新独立访客数、ip、跳出率和平均访问时长，第二行对应显示全网站从统计之日起至昨日的上述平均数值。 ④折线图：可选指标为pv、uv、pv/uv、vv、平均访问时长,默认选中uv,指标支持单选。横坐标为时间轴，与1.1和1.2中的时间范畴相关；纵坐标为各项指标对应的数据。鼠标移至折线图上时会浮窗显示鼠标所处位置垂直线所对应的日期或时间段，以及选中指标的具体数值,默认选中uv。 ⑤在新页面查看完整数据：点击该按钮跳转至“概览信息详情页。” 1.1.1概览信息详情页 ①时间范围选择功能：以数据记录时间为筛选条件显示本页下数据，默认首个时间范围框为当前日期前30天，第二个时间范围框为当前日期前一日。点击每一个选择区域弹出日历，用户可选择年份、月份和日期，日历内日期默认选择为当前日期前一日，最终结果以两个选择区域内选择的时间的时间差为筛选标准，不分前后。有按照昨天、最近7
移动游戏运营必备的数据分析指标 用户获取(Acquisition) AARRR模型指出了移动游戏运营两个核心点： 1) 以用户为中心，以完整的用户生命周期为线索 2) 把控产品整体的成本/收入关系，用户生命周期价值(LTV)远大于用户获取成本(CAC)就意味着产品运营的成功 移动游戏的运营会经历如下从投入到产出的循环过程： Acquisition用户获取(投入) Activation & Retention用户活跃及留存 Revenue用户转化(产出) 1．用户获取-Acquisition关键指标 这个阶段是业务的投入期。运营者通过各种推广渠道(Channel)，以各种方式获取目标用户。这个阶段数据分析最重要的就是通过组合各种维度(如时间、地域、渠道)对各种营销渠道的效果进行评估，从而更加优化合理的确定投入策略，最小化用户获取成本(CAC) 关键数据: 1. 用户数量(以时间、地域、版本、推广渠道等不同维度来拆解分析新增、总数及增长率，组合各种维度来分析各种营销渠道的用户获取效果以及目标用户分布)： 点击用户数(Click) 安装用户数(Install)
注册用户数(Sign-Up) 在线用户数(Login): 最高在线(PCU) 平均在线(ACU) 日活跃(DAU) 周活跃(WAU) 月活跃(MAU) 有效用户数：不同类型产品会有不同的定义(可能是注册用户或者登录用户或者付费用户) 2.渠道转化率：点击->安装->注册->登录的转化比率(分渠道) 3．自然增长用户Organic Users：非推广手段获得的用户，如果此数据增长率相对Marketing Users的增长率很高，或者说明产品已经进入成熟稳定期，或者说明营销推广需要加强了。 推广获得用户Marketing Users：推广渠道获得的用户，含有渠道标签，用于宏观的评价渠道推广效果。 4．虚假用户数(One Session/Day User)：顾名思义，一次会话用户。主要用于监控渠道刷量作弊。同时也可反映目标用户的使用习惯，判断渠道获取的用户是否有效，从而评价渠道推广质量 5．渠道增长率：评价渠道长期运转健康度 6．渠道份额：渠道对比 7．最后说说CAC(Consumer Acquisition Cost)
游戏数据分析维度、方法 1通过网上，收集关于游戏数据分析方面的资料。对各资料进行整理，并提出对游戏行业有价值的专题分析内容。欢迎拍砖！ 2数据分析的维度、方法 2.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 2.1.1常规数据分析维度 2.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 2.1.1.1.1用户数量 注册用户 在线人数（最高在线人数；日、周、月活跃人数；活跃用户平均在线时间、平均在线人数） 2.1.1.1.2 ARPU 每个（平均在线人数、付费用户、活跃用户）每月贡献人民币
运营成本（服务器、带宽、客户服务、推广成本） 产品毛收益 时间卡模式的固定ARPU 增值模式的动态ARPU 时间卡+增值模式的动态ARPU 付费率 2.1.1.1.3 推广力度 推广成本（宣传成本、人力成本、时间成本） 推广效果（各个路径的转化率：看广告人数—目标用户看广告人数—目标用户记住人数—目标用户感兴趣人数—目标用户尝试人数） 2.1.1.1.4 流失率 前期流失率 自然流失率 游戏流失率重要节点分布（初始化页、选线+创建角色、1级、5级、6级、7级、累计） 一般流失率（日、周、月） 2.1.1.1.5 用户自然增长率
2.1.1.1.6病毒性 发送邀请人数、发送率 接受邀请人数、比例接受率 K-Factor=感染率*转化率 2.1.1.2微观方面 对微观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（道具销量异常等），并指导开发团队修正游戏版本，为新版本和新功能提供决策依据。 2.1.1.2.1 MMORPG游戏: 职业等级分布 任务统计（每个任务参加、完成和取消次数或人数） 经济系统统计 { 总剩余金钱、背包存放金钱总量、仓库存放金钱总量、邮件存放金钱总量经济产出：任务产出金钱、玩家卖给NPC物品获得金钱、打工获得金钱 经济消耗：（任务消耗、NPC购买消耗、道具合成消耗、道具加工消耗、道具打孔消耗、道具镶嵌消耗、装备升级消耗、装备炼化消耗、兑换家族声望消耗、家族升级消耗、修理装备消耗） }
日新增用户数：DNU;每日注册并登陆游戏用户数，主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。 一次会话用户：DOSU;新登用户中只有一次会话的用户，主要衡量渠道推广质量如何，产品初始转化情况，用户导入障碍点检查。 日活跃用户：DAU;每日登陆过游戏的用户数，主要衡量核心用户规模，用户整体趋势随产品周期阶段变化，细分可概括新用户转化、老用户活跃与流失情况。 周/月活跃用户：WAU、MAU;截止统计日，周/月登陆游戏用户数，主要衡量周期用户规模，产品粘性，以及产品生命周期性的数据趋势表现。 用户活跃度：DAU/MAU;主要衡量用户粘度，通过公式计算用户游戏参与度，人气发展趋势，以及用户活跃天数统计。 留存：次日、三日、七日、双周、月留存;表现不同时期，用户对游戏的适应性，评估渠道用户质量;衡量用户对游戏黏性。 付费率：PUR，统计时间内，付费用户占活跃用户比例;主要衡量产品付费引导是否合理，付费点是否吸引人;付费活动是否引导用户付费倾向，付费转化是否达到预期。 活跃付费用户数：APA;统计时间内，成功付费用户数，主要衡量产品付费用户规模，付费用户构成，付费体系稳定性如何。 每活跃用户平均收益：ARPU;统计时间内，活跃用户对游戏产生的人均收入，主要衡量不同渠道的用户质量，游戏收益，以及活跃用户与人均贡献关系。 每付费用户平均收益：ARPPU;统计时间内，付费用户对游戏产生的平均收入，主要衡量游戏付费用户的付费水平，整体付费趋势，以及不同付费用户有何特征。 平均生命周期：TV;统计周期内，用户平均游戏会话时长，主要衡量产品粘性，用户活跃度情况。 生命周期价值：LTV;用户在生命周期内，为游戏贡献价值;主要衡量用户群与渠道的利润贡献，用户在游戏中的价值表现。 用户获取成本：CAC;用户获取成本，主要衡量获取有效用户的成本，便于渠道选择，市场投放。 投入产出比：ROI;投入与产出关系对比，主要衡量产品推广盈利/亏损状态，筛选推广渠道，分析每个渠道的流量变现能力，实时分析，衡量渠道付费流量获取的边际效应，拿捏投入力度，结合其他数据(新增、流失、留存、付费等)调整游戏，进行流量转化与梳理。
大数据平台技术要求 1.技术构架需求 采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。 技术构架的基本要求： ?采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬 件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、 部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。 ?实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。 ?采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。2. 功能指标需求 2.1基础平台 本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。 2.1.1元数据管理平台 根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。 具体实施内容包括： ●根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的 历史变化。 ●支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，
支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管 理实行权限控制。 ●通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： ?基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的 数据查询、处理、报表管理。 ?ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转 换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ?数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、 视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的 结构等。 ●元数据版本控制及追溯、操作日志管理。 2.1.2数据交换平台 结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。实现统计数据从一套表采集平台，通过数据抽取、清洗和转换等操作，最终加载到数据仓库中，完成整个数据交换过程的配置、管理和监控功能。 具体要求包括： ●支持多种数据格式的数据交换，如关系型数据库：MS-SQLServer、MYSQL、 Oracle、DB2等；文件格式：DBF、Excel、Txt、Cvs等。 ●支持数据交换规则的描述，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据 清洗、数据加载规则以及错误处理等。 ●支持数据交换任务的发布与执行监控，如任务的执行计划制定、定期执 行、人工执行、结果反馈、异常监控。 ●支持增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式； ●支持元数据的管理，能提供动态的影响分析，能与前端报表系统结合， 分析报表到业务系统的血缘分析关系； ●具有灵活的可编程性、模块化的设计能力，数据处理流程，客户自定义 脚本和函数等具备可重用性； ●支持断点续传及异常数据审核、回滚等交换机制。
任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类海内外关注点有何区别相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2～4倍。 活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！
活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。当天0：00-23：59登陆游戏时间小时至2小时、活跃天数累积天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间小时以下、不为其累积活跃天数。 每日： －－－－－－－－－用户数量描述 在线人数：（取的当日某个时刻最高在线，一般发生在9:30左右） 新进入用户数量：（单日登录的新用户数量） 当日登录用户数量： 每日登录/在线： －－－－－－－－－盈利状况描述 每日消耗构成：（根据金额和数量做构成的饼状图） 每日消耗金额： 每日消费用户数量： 每日充值金额： 每日充值用户数量： 每日充值途径： －－－－－－－－－产品受关注程度描述 官网首页访问量：
集团人力资源部数据分析指标体系详解 人力资源评估中心 目录 目录?错误!未指定书签。 前言某某集团人力资源指标体系框架模型错误!未指定书签。 1 人力资源指标体系框架模型错误!未指定书签。 2 人力资源指标体系框架模型说明?错误!未定义书签。 一人力资本能力错误!未指定书签。 1人员数量指标错误!未指定书签。 １．1 期初人数错误!未指定书签。 １.2期末人数错误!未指定书签。 1.3统计期平均人数?错误!未指定书签。 ２员工人数流动指标?错误!未指定书签。 ２.１人力资源流动率?错误!未指定书签。 ２．２净人力资源流动率?错误!未指定书签。 2.３人力资源离职率?错误!未定义书签。 2.4 非自愿性的员工离职率错误!未指定书签。 2.5自愿性员工离职率?错误!未指定书签。 ２.6人力资源新进率?错误!未定义书签。 2.7知识型员工离职率?错误!未指定书签。 ２.8内部变动率错误!未指定书签。
3．人力资源结构指标错误!未指定书签。 ３.1人员岗位分布?错误!未定义书签。 3.2人员受教育情况分析指标?错误!未定义书签。 3.3 人员年龄、工龄分析指标错误!未指定书签。 3.4人员职称与技术等级结构分布指标?错误!未指定书签。二人力资源运作能力错误!未定义书签。 1 招聘指标?错误!未定义书签。 1．1招聘成本评估指标错误!未定义书签。 １.２录用人员评估指标错误!未定义书签。 1．３招聘渠道分布?错误!未定义书签。 1．4 填补岗位空缺时间?错误!未指定书签。 ２培训指标?错误!未指定书签。 2.1培训人员数量指标?错误!未定义书签。 ２.２培训费用指标?错误!未指定书签。 2.3 培训效果指标?错误!未定义书签。 3 绩效管理指标错误!未指定书签。 3.１绩效工资的比例错误!未指定书签。 ３．2 员工绩效考核结果分布?错误!未定义书签。 4 薪酬指标?错误!未定义书签。 4.１外部薪酬指标?错误!未指定书签。 4.2 内部薪酬指标?错误!未定义书签。 5 劳动关系指标错误!未指定书签。
常见的18种游戏运营活动优缺点 平台游戏要成功，运营活动必不可少，各种运营的活动到底有怎样的规律？以下总结常见的18种游戏运营活动的优缺点。其实再多的方法论都需要与实践结合，以下所述，所有的活动类型都有利弊，选择一个最适合你的，才是最好的。 一、征集式活动 优点： 1,易在玩家之剑形成讨论点和话题，可在网站和论坛一定时间内聚集人气 2,玩家的截图和征文可作为软文素材，可提供一定的宣传点 3,讷讷感了解玩家的游戏建议和想法，可作为游戏运营和修改的参考缺点： 需要专门人员对征集的信息进行分类整理，审核周期较长 二、注册式活动 优点： 1,短时间内吸引大量玩家注册帐号，利于游戏人数提升 2,可为市场提供宣传点，增加媒体曝光量 缺点： 实体奖比虚拟奖对新玩家更具有吸引力，但也容易造成活动结束后人气和在线人数的急剧滑落，还容易造成大量小号生成对数据模型产生偏移。 三、评选式活动 优点: 1,利于拉票，曾近玩家间互动，通过玩家和好友间拉票行为，引入潜在用户并能宣传游戏 2,利于美女、帅哥、最强等词眼做噱头，吸引媒体注意，提升关注度 3,通过参赛人员的八卦新闻来延长曝光周期，配合软文达到炒作效果缺点： 投入成本较高，在活动期需要不断制造花边新闻来维持热点 四、充值式活动 优点： 1，能在短期内促使付费玩家充值大量现金，提升营业收入 2，吸引潜在的未付费用户进行付费，提升付费率
3，能促使付费用户在之后较长的期间内驻留不易于流失 缺点： 促销会减少部分收益，同时出现较多的高级道具会间接影响游戏平衡，加剧了付费用户和非付费用户之间的差距。应当注意首次促销给予的奖励数量，避免恶性循环造成盲目送礼。 五、抽奖式活动 优点： 1，以极品道具或者实体奖为诱饵，利用玩家赌博心理，获取高额收入 2，准入门槛低，通过页面抽奖形式让更多的用户浏览官网，利于游戏推广 缺点： 1，活动页面涉及小游戏需要进行开发和测试，策划周期长 2，对于抽奖类的活动玩家会认为有内定中奖嫌疑，公开公平公正是玩家所关心的重点 3，政府监管下对赌博性质的处罚 六、其他式活动 优点： 此类活动基本属于穷吆喝，获奖门槛很高，主要为的是媒体曝光度 缺点: 需要进行量度限制以及活动详细条款的指定，避免产生活动漏洞。 七、比赛式活动 特点： 能激发潜在消费大户的热情，增加此类玩家的付费额并提升游戏兴趣度 缺点： 参与面过窄，普通玩家通常认为此类活动是专门针对特定玩家打造 八、帮派式活动 特点： 利用团队凝聚力为启动要点，人为设置玩家之间纷争，让玩家体验团队对抗乐趣同时增加游戏道具消耗，侧面提高收入 缺点： 程序支持的内置公会对抗活动受网络等因素影响较大 九、冲级式活动 特点：
数据分析经典语录汇总 【数据分析三字经】①学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新；②方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手； ③分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议； 做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具。 【数据分析的3点要求】第一，熟悉业务，不熟业务，分析的结果将脱离实际，业无从指导；第二，多思考，只有经常发问为什么是这样的？为什么不是那样的？只有这样才有突破点；第三，多动手，不动手，靠脑袋想是不够的，不要怕错，大不了错了重来。 数据分析不仅是个工具，而且是门艺术，优秀的数据分析师不光要懂业务、懂管理，懂分析、还要懂创意、懂设计、懂生活，所以数据分析师也是个艺术家。 【数据分析流程】首先明确分析目的，然后搭建分析体系，确定各个分析内容，进行数据搜集、数据处理、数据分析、数据展现逐步完成，最后检验是否达到分析目的！ 【数据挖掘流程】①业务理解：清晰定义业务问题；②数据理解：有什么数据，数据质量心中有数；③数据准备：数据抽样、转换、缺失值处理等；③建模：选择和应用不同的模型技术，调整模型参数；④评估：对前面步骤进行评估；⑤部署：把数据挖掘成果送到相应人手中，并进行日常监测和维护、更新。 【以终为始的分析原则】我做这个数据分析的目的是什么？然后，再根据这个目标倒推应该从哪几个角度、指标进行分析。
【数据分析5步走】1、锁定分析目标，梳理思路，叫纸上谈兵；2、把杂乱的数据整理出图表报表，用数据探业务，叫自问数答；3、锁定核心抓重点，设定最终算法，叫挟天子以令诸侯；4、梳理重点发现，准备剧本开拍，接受PK，叫才辨无双；5、效果梳理，总结经验，叫内视反听。 【数据分析框架的重要性】问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化，然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们：1、以完整的逻辑形式结构化问题；2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系；3、理顺思路、系统描述情形/业务；4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。 数据分析如果一开始数据分析方向就错了，所有努力都是徒劳，后果不堪设想。亲们，数据分析前先明确目的，再根据分析目的确定分析框架与内容，以及所采用的数据分析方法。【常用数据分析方法】：趋势分析：查看一段时间某一数据或者某一组的变动趋势，得出某一个业务上升、下降、平稳、波动等趋势信息；对比分析：自己和自己比，找趋势、规律；自己和别人比，找差异、问题。结构分析：拆字诀，子类目、属性值、新老会员、各个运营节点，都可拆。 【数据分析注意点】1、要注意每种统计分析方法的适用范围；2、使用不同的数据分析方法对同一问题进行解释，来互相验证结论的真伪，多次尝试；3、结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述；4、需要耐心和细致，不能出现任何疏漏，别一个老鼠害一锅汤；5、高级数据分析不一定是最好的，简单有效才是最好的。 【如何用数据看透问题】1、确定指标，看数值；2、问题还不够明确？将指标层层分解；3、只看数值还不能确定问题？多周期看趋势；4、问题初步明确了，找不到原因或者发力点？将统计对象分类，拆解为不同角度来观察；5、参考行业对比数据，如果有的话...而每一步具体怎么走，全靠业务理解！
如何写好一款产品的运营数据分析报告 戏运营期间，我们可以在后台看到一堆游戏相关数据，对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容。 一、 确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面： 分析目的。 分析范围。 分析时间。 如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。 二、 分析综述 分析综述主要包括两方面的内容
1上周/本周充值数据对比 充值总额 充值人数 服务器数 服务器平均充值 服务器平均充值人数 针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2上周/本周更新内容对比 主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。 三、 一周运营数据分析 1本周收入概况 日均充值金额，环比上周日均充值金额 用户ARPU值，环比上周ARPU值 简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2新用户概况
新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。 新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3活跃用户概况 活跃用户概况主要包括三部分内容： 日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比 日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比 日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比
数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利：销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。
毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数：即页面访问数（PV）／独立访客数（UV），该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。
手游运营，怎么做一份数据日报? 文/小白学分析 很多人反映刚刚接手数据分析工作，不知道怎么来做一份数据日报，不知道取哪些数据，关注哪些重点指标，事实上对于新手而言最好的办法就是去参考前辈和看看行业一些日报的形式，但是核心在于你的产品是页游，还是app，还是手游，还是网站，还是开放平台，还是端游，或者是一款互联网应用，产品定位和属性决定了数据分析日报的形式和内容。 今天要说的这些指标和内容，基本可以保证基本的日报数据需求，换句话这是要关注的一些方面，剩下的要根据你的产品来了，不全或者纰漏错误还请各位批评指正。 在开始之前还要明确一点，仔细想清楚你的报告服务于谁，给谁看，怎么做怎么展现，都需要你自己来衡量，下面的一切都是一个基本的思路和例子，曾经看过一个面试题，在这里与各位分享一下，看看大家的答案是什么。如果你是京东商城的DMA，现在要你给刘强东提供三个数据分析指标，你会选择哪几个？ 第一部分 日报摘要信息 基础运营数据 基础运营数据部分首先要把重点摘要写出来，所谓摘要就是重点的数据指标的情况写出来，实际上大家要明白这些数据都是起到了解和预警的作用，其涉及的指标有： 1）人气数据 DAU（每日活跃帐号数：每日登录过游戏的玩家） 新增用户（每日注册的玩家） 新增有效用户（每日注册的玩家并保证登录过游戏的玩家）：建立时间序列的数据源，分宣传期与非宣传期数据，可结合ACU，PCU等数据，观察游戏对用户的黏
PCU（峰值）：建立时间序列的数据源，观察并得出属于自己游戏的波动范围ACU（平均同时在线人数）：建立时间序列的数据源，观察并得出属于自己游戏的波动范围 平均在线时长 平均游戏时长 客户端下载量 官网&论坛PV，独立IP，UV，论坛的浏览次数，发帖量 2）收益数据 每日充值金额 每日充值人数（日充值APA）：建立时间序列的数据源，对比业内平均水准，测试游戏消费引导能力 每日ARPU（可以理解平均充值金额）：建立时间序列的数据源，测试游戏消费点挖掘能力 每日新增充值帐号： 每日购买金额 每日购买人数（日购买APA） 每日ARPU（可以理解平均消费金额） 3）流失率信息 流失率作为单独的一块要重点的进行描述，流失率的变动意味着产品在发生变化，主要要从以下几个流失率指标进行每日预警监控： 日流失帐号：统计日内有登录但统计日后7天都未登录的账号数 日流失率：统计日内有登录但统计日后7天都未登录的账号数 / 统计日的活跃帐号数 日流失充值帐号数：统计日前30天有充值行为，但统计日内无登录，且无充值行
XX集团人力资源部数据分析指标体系详解 人力资源评估中心 目录 目录1 前言某某集团人力资源指标体系框架模型2 1 人力资源指标体系框架模型 2 2 人力资源指标体系框架模型说明 2 一人力资本能力 3 1人员数量指标3 1.1 期初人数 3 1.2期末人数 3 1.3统计期平均人数 3 2 员工人数流动指标3 2.1人力资源流动率 3 2.2 净人力资源流动率 3 2.3人力资源离职率 3 2.4 非自愿性的员工离职率 4 2.5自愿性员工离职率 4 2.6人力资源新进率 4 2.7知识型员工离职率 4 2.8内部变动率4 3.人力资源结构指标4 3.1人员岗位分布 4 3.2人员受教育情况分析指标 5 3.3 人员年龄、工龄分析指标 5 3.4人员职称与技术等级结构分布指标 6 二人力资源运作能力 6 1 招聘指标 6 1.1招聘成本评估指标 6 1.2录用人员评估指标 6 1.3招聘渠道分布7 1.4 填补岗位空缺时间7 2 培训指标7 2.1培训人员数量指标7 2.2培训费用指标8 2.3 培训效果指标9 3 绩效管理指标9 3.1 绩效工资的比例9 3.2 员工绩效考核结果分布9 4 薪酬指标10
4.1 外部薪酬指标 10 4.2 内部薪酬指标 10 5 劳动关系指标 11 5.1 劳动合同签订比例 11 5.2 员工投诉比例 11 5.3 解决争端的平均时间 11 5.4 职工社会保险参保率 11 三、人力资源效率指标 11 1全员劳动生产率 11 2人均销售收入 12 3 人均净利润 12 4万元工资销售收入 12 5 万元工资净利润 12 前言 某某集团人力资源指标体系框架模型 1 人力资源指标体系框架模型 2 人力资源指标体系框架模型说明 人力资源管理的目的是为了在现有人力资源所拥有的人力资本能力基础上，通过一系列的人力资源管理运作，实现人力资源的效率目标。因此，在此前提下某某集团人力资源分析指标体系分为三个层次，分别为人力资本能力层面、人力资源运作层面和人力资源效率层面。 人力资源效 率层指标 HR 运作能 力层指标 人力资本 能力指标 某某集团人力资源分析指标体系框架
电子商务数据分析指标体系 一个企业建立的数据分析体系通常细分到了具体可执行的部分，可以根据设定的某个指标的异常变化，相应立即执行相应的方案，来保证企业的运营的正常进行。EC数据分析联盟根据以往的经验，理出电子商务企业这的数据分析体系，这里的数据分析体系只是一个大致的、框架性的，这里更多是一个成熟的，共性的指标，而更多的则需要大家根据自身的情况去细化和完善，从而制定对企业更有意义的指标。 此电子商务数据分析体系包括网站运营指标、经营环境指标、销售业绩指标、运营活动指标和客户价值指标五个一级指标。网站运营指标这里定为一个综合性的指标，其下面包括有网站流量指标、商品类目指标以及（虚拟）供应链指标等几个二级指标。经营环境指标细分为外部经营环境指标和内部经营环境指标两个二级指标。销售业绩指标则根据网站和订单细分为2个二级指标，而营销活动指标则包括市场营销活动指标、广告投放指标和商务合作指标等三个二级指标。客户价值指标包括总体客户指标以及新老客户指标等三个二级指标。 1、网站运营指标
网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况，这里Ec数据分析联盟暂将网站运营指标下面细分为网站流量指标、商品类目指标、以及供应链指标。 1.1 网站流量指标 网站流量指标主要用从网站优化，网站易用性、网站流量质量以及顾客购买行为等方面进行考虑。目前，流量指标的数据来源通常有两种，一种是通过网站日志数据库处理，另一种则是通过网站页面插入JS代码的方法处理（二种收集日志的数据更有长、短处。大企业都会有日志数据仓库，以共分析、建模之用。大多数的企业还是使用GA来进行网站监控与分析。）。网站流量指标可细分为数量指标、质量指标和转换指标，例如我们常见的PV、UV、Visits、新访客数、新访客比率等就属于流量数量指标，而跳出率、页面/站点平均在线时长、PV/UV等则属于流量质量指标，针对具体的目标，涉及的转换次数和转换率则属于流量转换指标，譬如用户下单次数、加入购物车次数、成功支付次数以及相对应的转化率等。 1.2 商品类目指标 商品类目指标主要是用来衡量网站商品正常运营水平，这一类目指标与销售指标以及供应链指标关联慎密。譬如商品类目结构占比，各品类销售额占比，各品类销售SKU集中度以及相应的库存周转率等，不同的产品类目占比又可细分为商品大类目占比情况以及具体商品不同大小、颜色、型号等各个类别的占比情况等。 1.3 供应链指标（这个划分在这里稍有不合理~这个属于偏线下运营的指标） 这里的供应链指标主要指电商网站商品库存以及商品发送方面，而关于商品的生产以及原材料库存运输等则不在考虑范畴之内。这里主要考虑从顾客下单到收货的时长、仓储成本、仓储生产时长、配送时长、每单配送成本等。譬如仓储中的分仓库压单占比、系统报缺率（与前面的商品类目指标有极大的关联）、实物报缺率、限时上架完成率等，物品发送中的譬如分时段下单出库率、未送达占比以及相关退货比率、COD比率等等。 2.经营环境指标 EC这里将电子商务网站经营环境指标分为外部竞争环境指标和内部购物环境指标。外部竞争环境指标主要包括网站的市场占有率，市场扩大率，网站排名等，