数据分析思维【上】

文章探讨了数据分析在游戏、电商和消费金融领域的关键指标,包括ARPU、GMV、用户行为漏斗转化和风控等,强调了构建指标体系的重要性,如北极星指标和OSM模型,并提出了运营和产品思维策略,如提高平均订单价、增加订单量和优化转化率以提升业务表现。

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数据分析思维【上】

1.各种指标补充

游戏指标

一级指标:收入(Revenue)

二级指标:

  • 平均收入每用户(ARPU)
  • 总收入(Total Revenue)
  • 收入增长率(Revenue Growth Rate)

三级指标:

  • ARPU拆解:
    • 平均每用户付费金额(Average Revenue per Paying User,ARPPU)
    • 付费率(Paying Ratio)
  • Total Revenue拆解:
    • 游戏内购收入(In-game Purchase Revenue)
    • 广告收入(Ad Revenue)
    • 线下商品收入(Offline Merchandise Revenue)
    • 其他收入(Other Revenue)
  • Revenue Growth Rate拆解:
    • 同比增长率(Year-over-Year Growth Rate)
    • 环比增长率(Quarter-over-Quarter Growth Rate)

拆解的维度:

  • 时间维度:
    • 每日、每周、每月、每季度、每年等不同时间粒度
  • 用户维度:
    • 新用户、活跃用户、付费用户、流失用户等不同类型的用户群体
  • 游戏维度:
    • 不同游戏的收入、付费率、用户数量、用户留存等指标
  • 地理位置维度:
    • 不同地区的收入、用户数量、用户留存等指标
  • 渠道维度:
    • 不同渠道的收入、用户数量、用户留存等指标,如应用商店、社交媒体、直接访问等。
  • 道具维度:
    • 不同道具的收入、销售数量、用户购买行为等指标
  • 战斗力维度:
    • 不同等级、不同职业、不同装备的用户战斗力分布、变化等指标
  • 社交维度:
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