网站关键数据指标与可视化

回顾望不到边

数据驱动的网站运营可以更高效，团队更有凝聚力和目标感。老板也可以从公司日常运营事务中解脱出来，思考更高层次的战略问题，员工则可以更加发挥自己的主观能动性，优秀者更有机会出人头地。

网站通常关注的数据指标有：

新增用户数

新增用户数是网站增长性的关键指标，指新增加的访问网站的用户数（或者新下载App的用户数），对于一个处于爆发期的网站，新增用户数会在短期内出现倍增的走势，是网站的战略机遇期，很多大型网站都经历过一个甚至多个短期内用户暴增的阶段。新增用户数有日新增用户数、周新增用户数、月新增用户数等几种统计口径。


用户留存率

新增的用户并不一定总是对网站（App）满意，在使用网站（App）后感到不满意，可能会注销用户（卸载App），这些辛苦获取来的用户就流失掉了。网站把经过一段时间依然没有流失的用户称作留存用户，留存用户数比当期新增用户数就是用户留存率。

计算留存有时间窗口，即和当期数据比，三天前新增用户留存的，称作3日留存，相应的，还有5日留存，7日留存等。新增用户可以通过广告、促销、病毒营销等手段获取，但是要让用户留下来，就必须要使产品有实打实的价值，用户留存率是反映用户体验和产品价值的一个重要指标，一般说来，3日留存率能做到40%以上就算不错了。和用户留存率对应的是用户流失率。


活跃用户数
用户下载注册，但是很少打开产品，表示产品缺乏黏性和吸引力。活跃用户数表示打开使用产品的用户数，根据统计口径不同，有日活跃用户数，月活跃用户数等。提升活跃是网站运营的重要目标，各类App常用推送优惠促销消息给用户的手段促使用户打开产品。

PV
打开产品就算活跃，打开以后是否频繁操作，用PV这个指标衡量，用户每次点击，每个页面跳转，被称为一个PV（page view）。PV是网页访问统计的重要指标，在移动App上，需要进行一些变通进行统计。

GMV
GMV即成交总金额（Gross Merchandise Volume），是电商网站统计营业额（流水）、反应网站营收能力的重要指标。和GMV配合使用的还有订单量（用户下单总量）、客单价（单个订单的平均价格）等。

转化率
转化率是指在电商网站产生购买行为的用户与访问用户之比。

用户从进入网站（App）到最后购买成功，可能需要经过复杂的访问路径，每个环节都有可能会离开：进入首页想了想没什么要买的，然后离开；搜索结果看了看不想买，然后离开；进入商品详情页面，看看评价看看图片看看价格，然后离开；放入购物车想想钱包，然后离开；支付的时候发现不支持自己喜欢的支付方式，离开。一个用户从进入到支付，完成真正的消费，中间会有很大概率流失，网站必须要想尽各种办法：个性化推荐、打折促销、免运费、送红包、分期支付，以留住用户，提高转化率。

以上是一些具有普适性的网站运营数据指标，具体到不同的网站根据自身特点，会有自己的指标。比如知乎可能会关注“广告点击率”这样的指标，游戏可能会关注“付费玩家数”这样的指标。每个产品都应该根据自身特点寻找能够反映自身运营状况的数据指标。

为了便于分析决策，这些指标通常会以图表的方式展示，即数据可视化。

折线图
折线图是用的最多的可视化图表之一，通常横轴为时间，用以展示在时间维度上的数据变化规律，正向指标（比如日活跃用户数）斜率向上，负向指标（比如用户流失率）斜率向下，就表示网站运营日趋良好，公司发展欣欣向荣。


散点图
数据分析的时候，散点图可以有效帮助分析师快速发现数据分布上的规律与趋势，可谓肉眼聚类算法。


热力图
热力图用以分析网站页面被用户访问的热点区域，以更好进行页面布局和视觉展示。


在地图上展示的热力图则表示了该地区的拥堵和聚集状态，方便用户进行出行规划。


漏斗图
漏斗图可谓是网站数据分析中最重要的图表，表示在用户的整个访问路径中每一步的转化率。当重要的营收指标（GMV，利润，订单量）发生异常的时候，就必须要对整个的漏斗图进行分析，是网站的入口流量发生了问题，还是中间某一步的转化发生了问题，是内容的问题还是系统的问题，需要逐个进行分析排查。除了发现提升网站运营效率的关键点与方法，分析找出异常问题的根源是数据分析最重要的工作之一。

此外还有柱状图，饼图等，也经常用于数据分析和展示。可视化图形在数据分析时可以帮助分析师更准确更快速做出趋势预判和发现问题，在汇报工作时使用图表更有说服力，决策时更有依据和信心。多掌握一些图表技巧可以使工作中很多事情事半功倍。
注：以上图表示例全部来自百度echarts。