用户行为分析UBA 流量分析.docx

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1、用户行为分析UBA流量分析基本流量指标观测内容 产品的访问次数有多少？ 产品的访问用户有多少？ 活跃用户是多少？ 活跃率是多少？ 最近周期变化如何，下降还是上升？数据指标PV(pageview)即页面浏览数，或点击量。UV(uniquevisitor)访问产品的访客数量。一天之内相同cookie的访问只被计算1次。7日活跃用户(WAU)截至当日，最近一周(含当日的7天)访问应用的用户数。30曰活跃用户（MAU）:截至当日，最近一个月（含当日的30天）访问应用的用户数。业务洞察观测者：产品经理/产品运营观测获取用户的情况，产品/活动生命周期不同，关注点也不一样 当日pv:当日用户全部访问次数，即

2、流量。 当日uv:当日全部访问用户数，即当日活跃用户数。 7日活跃用户：应用产品目标用户规模的稳定性。 30日活跃用户：应用产品目标用户规模的稳定性（越长周期统计，稳定性越高）O 日活跃用户/月活跃用户=用户登录活跃率 产品的用户粘性 产品人气的增长、衰退、稳定性 日活跃用户/月活跃用户经验值不低于0.2,0.2x30=6天，即用户登录次数不少于6天行动指引可以通过切换某时间点，来关注以下：历史与现在比较。相关内容横向比较。 关注产品的流量访问情况 关注各基本面指标的同比增长情况。关注活跃用户同比增长规模，活跃用户的稳定性，可关联到用户构成情况。基本流量自然月指标观测内容产品的昨日访问次数有多

3、少？和近3个月平均值比如何？产品的昨日访问用户有多少？和近3个月平均值比如何？本周、本月至今活跃用户是多少？和上周、上月相比如何?上线至今累计用户是多少?本月至今新增了多少?数据指标PV（pageVieW）即页面浏览数，或点击量。UV（IIniqUeViSitor）访问产品的访客数量。一天之内相同cookie的访问只被计算1次。7日活跃用户（WAU）截至当日，最近一周（含当日的7天）访问产品的用户数。30日活跃用户（MAU）:截至当日，最近一个月（含当日的30天）访问产品的用户数。累计用户上线至今，访问产品的所有去重用户数（包含流失用户）。业务洞察观测者：产品经理/产品运营从不同周期观察产品的

4、运作情况昨日PV:昨日用户访问次数。昨日UV:昨日用户访问人数，即当日活跃用户数。咋日PVUV分布分别与近三个月的平均值，比平均值高多少或者低多少。本周截至昨日活跃用户数&上周活跃用户：本周到昨天为止访问了多少用户。与上周情况比，是不是在可预期范围中，或者有望超过。本月截至昨日活跃用户数&上周活跃用户：本月到昨天为止访问了多少用户。与上月情况比，是不是在可预期范围中，或者有望超过。产品上线至今累计用户量和月活跃用户量比较。可了解：从产品上线到昨日，多少人来用过我们的产品，而我们的现阶段比较稳定的目标用户群有多少人。行动指引此指标看板统计值是从日、周、月不同统计周期来观察产品访问人数的上下波动情

5、况。单日波动围绕平均值上下变化比较正常。(工作日、非工作日或者有某些大动作使得产品有大幅流量变化。)周/月波动，可以看产品目标用户规模的活跃度和稳定性。产品越短周期统计，说明用户活跃度越高。越长周期统计，产品的目标用户数量值相对更稳定。访问趋势观测内容从不同渠道/入口看 产品/活动某段时间内，用户访问的情况是怎样的？ 多少UV带来多少PV? 这段时间的UV加和，PV加和是多少？ 平均访问多少时间？数据指标PV(pageview)即页面浏览数，或点击量。通常是衡量一个频道或网站甚至一个网页的主要指标。用户刷新页面不记录到页面浏览量中。UV(uniquevisitor)独立访客，将每台独立上网电脑

6、(以cookie为依据)视为一位访客，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。业务洞察观测者：产品经理/产品运营观测某段时间内用户访问产品/活动的情况。可以切换页面进行比对。 PV:应用产品/活动的用户访问次数是多少? UV:应用产品/活动的访问用户数是多少？ 产品/活动某段时间内，用户访问情况是否稳定？ 高UV是否可以有高PV?峰值都发生在什么时间段？可以通过切换时间段来比对不同时间的访问情况。可以通过切换渠道/页面，比对渠道/页面访问情况。可以通过列表来观察单日访问的各项指标的情况。 PV/UV比例是否健康取决于产品类型。比如订

7、单系统：用户少-运营小二，但是访问次数多访问频繁，差值比例大，属于正常现象。 一段时间内，访问稳定后，高低值应该也是规律的有节奏的，比如分布在周末，如果有异常需要警惕。 端/页面进行切换，可以观察比对各个端或各个页面的访问量情况。 点选某时间段，看UV加和，PV加和数据。 下方列表中，会有如平均停留时长、退出率等关联指标，用于更全面了解一个系统/页面的健康情况。7日访问密度观测内容 产品应用的用户访问密集度分布如何？ 周一至日，0-24小时，哪天哪时用户访问最密集?数据指标平均访问人数（UV）.平均浏览次数（PV）这里指的是某时间段（最近7日、14日、28H）中访问量平均值。某周某时段（0-2

8、4小时，一小时间隔单位）的PV、UV在n周内的总和/总天数=平均PV、UVo是个加和不去重数据。例如：看10月份4周内所有周一的2:003:00时间段内平均有多少人访问。有4份周一2:003:00数据：10-01（IoOo人）、10-08（2000人）、10-16（1000人）、10-24（800人）此范围平均访问人数即：（1000+2000+1000+800）4=1200o业务洞察观测者：产品经理/产品运营此图属于观察性分析看周期时段密集度，可看出用户使用产品的访问习惯。横向比较周一至周日，同一时间段（如2:003:00）的用户访问情况。纵向比较此时间段中某周期（如所有周一）的12个时段的用

9、户访问情况。根据不同产品的类型，其用户的使用时间自然不一样。比如视频娱乐网站高密度可能集中在中午或者晚上。而日常办公类，系统管理,可能集中在上午10:00-11:00,下午2:004:00。行动指引 看某个产品的用户使用习惯，可以正确安排新的发布和迭代时间，避免出现问题时，影响大量用户的正常使用。 看某个产品的用户使用习惯，可以安排运营活动，达到最好的营销效果。全局流量视图观测内容 产品中流量访问分布情况如何？ 流量大的页面，停留时长怎样？ 每个页面的综合访问情况如何？数据指标PV即页面浏览数，或点击量。PV退出率从该页退出的的页面浏览数/进入该页的页面浏览数=exitPVPVoUV访问产品的

10、访客数量。一天之内相同cookie的访问只被计算1次。UV退出率从该页退出的的页面浏览人数/进入该页的页面浏览人数=exitUVUVo页面停留时长页面停留时长的总和/页面被浏览的次数。即：页面访问时长总和/PV。业务洞察观测者：产品经理/产品运营 页面流量视图是汇总一定时间的PV/UV量。展示PV/UV的分布和之间的关系流向的视图，属于观察性分析。 通过流量视图，能快速捕捉到整个产品中，那个流量最高的页面。并且，因为视图映射了2个以上纬度数据，流量大小和停留时长，可直观的了解页面的使用质量和价值。观察大致页面流量分布后，我们能对流量和停留时长做一定的值域筛选。从而找到符合我们条件的那个页面，进

11、行运营投放，或者发现一些比差比较大的问题页面。发现那个些目标页面后，再查看来源去向，就能清晰的找到用户相关使用路径的情况。下方的列表则罗列了所有页面的综合指标，通过排序，我们能比对发现页面的各方情况，找出那些我们想关注的页面。单页流向图观测内容 这个页面的流量来源是哪些，排行大小如何？ 这个页面的流量去向是哪些，排行大小如何？数据指标PV(pageview)即页面浏览数，或点击量。此图是一段时间里的PV流量汇总和占比。来源/去向流量排序：按页面流量大小（默认）、按产品流量大小。 汇总及打标分类为：产品内：spm此站点a位数据-此站点内访问来源的pv（站内打开的页面）产品外：spm非此站点a位数

12、据-非此站点内（其它站点）访问来源的pv（根据产品合并的PV汇总）其它：未知、第三方登录、Url直接打开未知流失：直接关闭了产品，或者直接跳转到没有埋点数据的一个产品外业务洞察观测者：产品经理/产品运营观察某页面的来源去向，能让我们了解用户的使用情况。可能就是临近的环节，说明了某个产品或者功能的留存。 按页面流量大小看：跨类别，单就页面来看流量排行。 按产品流量大小看：从产品（渠道）看，流量排行，再看这个渠道下每个页面的流量分布。看来源，我们关心：访问这个页面的人大多从哪里来？触发此场景的主要上游场景是什么？如果是当渠道来看，则查看产品排行流量来源，看哪个渠道转化到此页面的人数最大，可为运营产

13、品做判断看去向，我们关心：访问完这个页面后，大部分人去干嘛了？访问后的进一步动作是什么？这里有几部分流向，如不符合预期可能需要产品或者运营调整。行动指引.观察访问页面的上游来源，排行如何？占比如何？从页面看，关注上游页面来源。从产品看，则关注渠道的转化。渠道对此页面的引流效果。观察之前，我们要清楚观察的目标页面的本身定位：1 .首页/着陆页面其它（未知、第三方登录、Url直接打开）的占比可能会很多。2 .流程中的某个功能环节页面上一个流程页面可能是它的主要来源，但如果发现分支流程页面是它主要来源，则要思考下原因（是否对主流程认知和预期不一样）O3 .产品核心功能页面产品核心功能，一般不应该有过深的入口，如果上游页面本身就不好找，则要考虑提供足够快捷的访问入口，否则会影响访问流量。4 .转化页面如果此页面是上游场景的转化页，则关注其转化率的高度，此功能页面越符合用户预期，转化率越高越好。观察访问页面的下游去向，排行如何？占比如何？下游去向大部分看多少在产品内继续访问，多少去了外部，且产品下游又主要连接着哪个产品。其中，有部分未知流失，可能直接跳出关闭了系统。或者直接去访问了没有埋点的产品。访问来源