今天這篇文章是好友在知乎上的分享，以下是具體介紹：

公司的業務挺多的，視頻、金融、電商等等都有涉及。前兩天在數據后臺看到各個業務線的報表結構，就想拿個腦圖匯總一下，在整理的過程中，發現不同業務的指標相差很大，知道了很多新指標名稱，也從關注指標中，獲悉這個業務線的重點。

寫這篇文章，是想給很多剛入門或者想轉行的小朋友看看，不同的業務關注的指標有哪些，或許對后續找工作或者學習方面有所幫助。（反正我自己是覺得有點用的，畢竟知道了別的業務線關注的指標有哪些）

下面，會側重介紹：電商、金融、游戲、直播、閱讀幾個大類。大家如果有要補充的，可以私信我一起交流。

01 電商

• 核心指標

PV、UV、成交用戶數、成交訂單數、GMV、客單價、退款率

• 流量數據

PV、UV、登錄用戶數、新訪客數、商詳頁PV、商詳頁UV、店鋪UV、點擊地圖（即各模塊流量）

• 轉化數據

成交轉化率（通常為成交訂單數/UV）、支付率（下單數/支付數）、動銷率、收藏率、加購率

• 商品數據

店鋪數、類目數、品牌數、在線商品數、SKU、SPU

• 用戶數據

用戶基礎數據（地址、性別、年齡等）、行為數據（訪問留存、復購情況、會員數、人均購買次數、客單價、月活等）

• 售后數據

售后反饋訂單數、客服回復率、24h發貨率、評價訂單數、退單數（退單率）、退款金額（退款率）、退款原因

• 優惠券數據

優惠券領取量、使用量、優惠金額、優惠訂單數、ROI

• 活動數據

日常秒殺、雙十一、618等大促活動：新增訪客、新增注冊、總UV、成交訂單數、轉化率、ROI

• 市場數據

市場占有率、用戶份額、交易額排名、流量排名

02 金融

主要分為借貸、投資、理財

• 借貸

核心數據：

訪問UV、注冊人數、申請人數、授信人數、授信總額、放款人數、放款總額

細分數據：

借款金額分布、借款期限分布、首貸人數、復貸人數、平均完件時間、平均審批時間

還款情況：

到期還款人數、到期還款率、預期人數、逾期率、凈壞賬

漏斗分析：

從訪問、注冊，到申請，填寫每步信息的步驟，都要做成一個漏斗，看哪一步用戶流失比較多。比如實名認證、綁卡、人臉識別、填寫備用聯系人等等的步驟。

用戶數據：

性別、年齡、地址、學歷、職業、征信情況等等，借貸類的用戶數據比較齊全，所以用戶數據用處很大，比如小額借貸直接根據用戶填的信息，算法算出是否借給該用戶。

• 投資/理財

開戶人數、累計總金額、當日存入總金額、當日取出總金額（到期兌付）、當日取出總金額（提取贖回）、存入訂單數、存入人數、件均金額、當日收益

03 游戲

• APP數據

推廣頁點擊、下載、安裝、激活、注冊、進入游戲

• 流量數據

啟動UV、新增賬號、創角賬號、活躍賬號、付費賬號、平均同時在線人數（ACU）、最高同時在線人數（PCU）、日/周/月活

• 用戶數據

累計用戶數、用戶成長（等級分布、角色分布、升級時長）、在線時長、啟動次數、任務完成率、流失情況

• 收入數據

付費金額、付費人數、付費率、首充人數、首充金額、ARPU、LTV（生命周期價值）

• 粘性/留存

次日留存、總在線時長、平均在線時長、流失數據

04 直播

分為用戶端和主播端

• 用戶端

UV、登錄UV、直播間UV、彈幕發送UV、觀看總時長、人均時長、觀看時長分布、消費金額、充值金額、道具使用情況

• 主播

主播人數、新增主播人數、簽約主播人數、活躍開播主播人數、主播演出總場次、主播開播時長、直播時長、觀看UV、峰值UV、粉絲數、播放視頻個數、點贊人數、評論數、轉發數、收藏數

• 留存

次日留存、周啟動次數（如7日登錄3日）、新用戶留存情況

05 閱讀

• 流量數據

啟動UV、新增UV、點擊量、閱讀PV、閱讀UV

• 閱讀數據

閱讀UV、閱讀總時長、人均閱讀時長、作品收藏、作品評論數、閱讀時長分布、書評數、書單數據（創建數、訪問數、點贊數、收藏、分享）、付費章節閱讀UV、免費章節閱讀UV、閱讀字數、5分鐘閱讀人數占比、30天閱讀天頻、閱讀章節數、人均閱讀字數

• 收入數據

購買人數、購買章節數、人均付費收入、章節收入

總結

雖然不同的業務關注的指標不一樣，但是對流量數據、用戶數據這些基本上都是大同小異的，對于留存、復購、用戶分層等等的分析也基本上各個業務都會有。

上面列出的各指標，可能也不全面，實際的要以業務本身關注的為準。對于想要了解那些業務的童鞋來說，也可以了解個大概。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【科普】不同行业的常见数据分析的指标是什么？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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