用户行为分析有什么指标？——九数云BI
用户数据分析指标是互联网行业和传统行业最大区别。具体到指标上，可以套用AARRR模型，分模块展开~
用户行为分析有什么适用的指标？
用户数据分析指标是互联网行业和传统行业最大区别。
- 传统行业：用户行为发生在门店里，极难用数字化手段记录，因此只有在发生交易时，才能记录数据。
- 互联网行业：依托埋点/小程序/H5/APP，能记录用户在每个页面的点击，相当于在网上店铺的每一步动作都有记录，因此能分析的内容比传统行业更多更广更全面。
具体到指标上，可以套用AARRR模型，分模块展开：
a）用户行为分析：拉新指标
主要用于分析拉新的转化效率与质量。拉新是很多互联网公司最重要的任务，拉新成本是很多互联网公司最大的成本支出，因此拉新关注度极高。
b）用户行为分析：用户活跃类指标
用户活跃类指标是日常关注的重点。活跃用户是一切业务的基础，且活跃行为是可以每日记录的，因此运营/产品部门日常都盯得很紧。
c）用户行为分析：用户留存类指标
留存指标一般和拉新/活跃指标结合起来看。由于留存统计相对滞后（要等XX天才能统计），因此一般是月度复盘/事后分析的时候看的多。
d）用户行为分析：用户转化类指标
用户转化一般指付费行为，这是互联网商业模式变现的重要渠道。看的指标主要围绕有多少人买，买了多少，是否连续购买等展开。这里和传统企业的会员消费分析很像，能衍生出很多子指标。
e）用户行为分析：用户转介绍类指标
用户转介绍行为类型很多，转发内容/转发商品/介绍新用户加入等，都是转介绍行为。因此转介绍行为的定义常常会结合具体的转介绍形态而变化。很少有统一的指标。如果一定要概括的话，可以概括为：
- 有转介绍行为人数：发生转发内容/转发商品/介绍新用户的用户人数
- 转介绍行为带来的效果：新注册用户/商品购买/内容阅读等等
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