专业总结 | 产品运营的“商业型关键指标”

产品运营的数据分析能力很重要,需要关注的数据指标也真的很多很多,而且每款产品所关注的数据指标,也会因业务的不同而有所差异。所以对于我来说,找到一种较为通用的数据指标组织逻辑,可以适用于不同的业务,就尤显重要。

最近看了一篇文章,它对产品评估方面的数据指标进行了整理,可以说“逻辑清晰、囊括全面”,自己觉得很是认同,所以在这里进行自我理解的再整理以及后续思考。

该作者主要从“用户数量” + “用户粘性” + “用户价值”三个维度来组织数据, 视角完全从用户出发数据项集中在商业影响力较大的关键指标,用来对产品进行全方位的评估。(原文链接在文章底部的参考文档模块)

除了这些“商业型关键指标”,产品运营其实还需要掌握那些间接影响的、工具型的、作为决策参考的数据指标,该内容将在下一篇文章中展开:产品运营的“工具型参考指标”

本文则将通过以下二个步骤详细展开“商业型关键指标”:

1)数据指标分类概况 2)各数据项的简介

一、数据指标分类概况

因为,产品是企业用来和用户进行价值交换的媒介,企业为用户提供产品和服务供用户使用,并通过用户的使用来交换某些价值。

所以,产品价值 =  用户数量 x 单用户价值 =(潜在用户数量 x 渗透率)x 单用户价值

我们可以理解“用户数量”与“单用户价值”所创作的“产品价值”为静态产品价值,在动态的时间方面,用户粘性的不同所创造的商业价值必定是不同的。

所以,从用户数量、用户粘性、单用户价值这三个维度来组织产品评估的数据指标。每个维度所涉及的数据项如下图所示:

二、各数据项的简介

维度一:用户数量

1)DAU天花板

说明:各个业务头部产品的DAU,即为业务本身目前的天花板。因为,每个时代,能产生过亿和过千万产品的数量是有限的。

参考数据:根据QuestMobile对2020年618活动的统计,综合电商典型APP日活跃用户过亿的有手机淘宝(约3.8亿)、拼多多(约2.6亿)、京东(约1.3亿)。

2)互联网渗透率

说明:互联网渗透率=\frac{网民规模}{人口规模},中国互联网的飞速发展和人口规模这个基数是离不开的。由下图可知,目前市场正在下沉,所以互联网普及率仍在增长。

参考数据:

3)应用渗透率

说明:应用渗透率=\frac{用户规模}{网民规模},如下图所示,针对不同业务,网民对于应用的使用率是不同的。

参考数据:

维度二:用户粘性

1)用户留存

说明:留存率=\frac{该批用户留存数}{某批用户总数}

可以从“账号或设备”“新增或活跃”这两个维度来计算不同的留存率,具体统计规则如下。 

新增账号:某日新增的账号中,在该日后第X日有登录行为记为留存

新增设备:某日新增的设备中,在该日后第X日有登录行为记为留存

活跃账号:某日活跃的账号中,在该日后第X日有登录行为记为留存

活跃设备:某日活跃的设备中,在该日后第X日有登录行为记为留存

参考数据:

①行业公认的是40-20-10,也就是次日留存率40%、7日留存率20%、30日留存率10%。

②“账号或设备”这个维度留存率的差距并不大。因为一个账号可能对应多个设备(某用户在不同设备上登录账号),一个设备也可能对应多个账号(某产品允许用户有多个账号),所以平均情况就是数据表现相对一致。

③“新增或活跃”这个维度留存率的差距较大。因为活跃用户其实包括了该日的新增用户+留存用户,已留存的用户相对新增用户来说,对于产品的粘性会更大,也更加忠诚,所以会有较高的留存率表现。2015年一组对于游戏的统计数据显示(以账号为维度统计):

次日的(\frac{活跃账号留存}{新增账号留存}\approx 1.7

七日的(\frac{活跃账号留存}{新增账号留存}\approx 3.6

2)\frac{月均DAU}{MAU}

说明:“DAU”就是日活,“月均DAU”就是本月DAU的平均值,“MAU”就是月活。

\frac{月均DAU}{MAU}反映用户使用APP的月度频率,频率越高,这个值就越高。

该值主要受业务模式本身的影响。

参考数据:

Facebook、微信:0.8左右;

抖音、快手:0.5左右;

微博:0.43左右;

B站:0.3左右;

以上数据来源于各公司公告,这几种业务模式已经算是中高频次的了。

譬如,我们拆解目标,致力于每个月让30%的注册用户访问一次,每天让10%的注册用户访问一次。

那么,\frac{月均DAU}{MAU}\approx 0.3,与B站相仿。

3)使用频次

说明:可参考“日均启动次数”

我们肯定希望这个值越高越好,毕竟用户使用的频次越高,越有机会养成用户习惯,从而更好的感受到产品价值,进而更好的进行商业化。无论是拼多多的多多果园,还是支付宝的蚂蚁森林、养鸡,都在做着类似的事情。使用频次受业务本身的影响会比较大。

参考数据:微信是17次、QQ是13次、微博是5.2次(数据来源于极光的社交分析报告)。

4)使用时长

说明:可参考“单日使用时长”

有些产品使用时长越长越好,比如长视频、短视频;而在有些产品使用时长越短越好,比如搜索、工具,这个需要结合着具体的业务类型来看。

参考数据:今日头条76分钟、B站83分钟、趣头条60分钟(数据来源于公司公告)、微信64分钟、QQ57分钟、微博34分钟(数据来源于极光社交分析报告)。

维度三:用户价值——单用户价值

1)CAC

说明:CAC,Customer Acquisition Cost,即单个用户的获取成本。

CAC=市场总花费/同时期新增用户数

市场总花费一般包括推广渠道花费,营销和销售的总费用,甚至包括所有市场,运营人员的人力成本,这里只要把我们付出的成本都算进去就好。

参考数据:

阿里2019Q3财报显示,单季度获客成本为631元;

中信证券研究部数据显示,拼多多2019Q3的获客成本为130元。

2)ARPU

说明:ARPU,Average Revenue Per User,为每用户平均收入。

ARPU=总收入/总用户数,一般这个总用户数是按照DAU来计算的。

参考数据:(以下数据来源于各公司财报)

19Q2趣头条的ARPU值约为0.39元/天;

19Q3微博的ARPU为0.9美元;

19Q3Facebook的ARPU7.2美元;

3)ARPPU

说明:ARPPU,Average Revenue Per Paying User,为每付费用户平均收入。

ARPPU=付费用户总收入/总付费用户数,一般这个总付费用户数是月或者季度。

参考数据:(以下数据来源于各公司财报)

2019Q1,虎牙直播的人均 ARPPU 值为 287.5 元

2019Q1,斗鱼直播的人均 ARPPU 值为 226元;

4)LTV

说明:LTV,Life Time Value,生命周期总价值,意为客户终生价值,是公司从用户所有的互动中所得到的全部经济收益的总和。

参考数据:

LTV>CAC,在新用户的获取上,要保证一个用户在整个生命周期中给产品带来的价值(LTV)大于获取这个新用户所耗费的成本(CAC),否则获取的用户越多,亏损越严重。这个公式看似简单,却是用户获取的本质约束。

LTV/CAC>3,投资机构在投资时,还会关注LTV/CAC的比例,一般认为LTV/CAC>3是有较大概率占据行业领先地位的。

5)PBP

说明:PBP,Payback Period,投资回报周期。

简单理解就是投出去的钱,多久能收回来;比如获取用户花了100块,LTV是150,那多久能把投出去的钱收回来,是1个月?1年?还是10年?PBP越短,资金回收越快,越能够赚更多的钱,竞争力越强。

维度三:用户价值——总用户价值

1) 营收

说明:简单的来说就是各业务营收之和,总营收=A业务营收+B业务营收+…

2)付费率

说明:付费率可以进行更细致的拆分,比如首次付费率、复购率。

参考数据:

2019Q3,腾讯音乐付费率为5.36%,海外可比公司 Spotify 付费率为 46%。

根据QuestMobile的数据显示,截至2019年6月,爱奇艺App月活跃用户数达到5.56亿,付费用户1.005亿,付费率为18%。

3)毛利率

说明:毛利率=[(销售收入-销售成本)/销售收入]\times100%

毛利表示每一元销售收入扣除销售成本后,有多少钱可以用于各项期间费用和形成盈利。

参考数据:(以下数据来源于各公司财报)

微博2019Q3毛利率为80%;

陌陌2019Q3毛利率为50.5%;

B站2019Q3毛利率为18.9%。

可以看到,不同行业,不同公司,不同业务的毛利率天然是不同的。

4)净利率

说明:净利则反映每一元销售收入带来的净利润是多少,表示销售收入的收益水平。

净利率=[(销售收入-销售成本-各项期间费用-税金)/销售收入]\times100%

参考数据:(以下数据来源于各公司财报)

微博2019Q3净利率为38%;

陌陌2019Q3净利率为26.9%;

B站2019Q3净利为负的,负4.06亿。


参考文档:

[1] 选择什么数据指标进行产品评估?(一)

[2] 选择什么数据指标进行产品评估?(二)

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