名词解释

1 行为分析常见名词

指标(Metrics)

也叫度量,是量化衡量的标准。比如衡量APP基础运营情况的指标会有:活跃用户数、使用时长、打开次数等,衡量留存情况的指标会有:次日留存率、留存用户数等等

在有一些分析场景中,也会基于原子指标运算得出衍生指标,比如指标 A 和指标 B 经过一些计算,得到一个新的指标 C。

易观方舟产品当中会预置一些常用指标,比如页面浏览量、跳出率等;

更多指标可以通过上报的事件、事件属性来灵活构建,比如上报了 点击结算 事件,可以定义 点击结算的商品金额总和 这样的指标

也可以在构建的指标基础上进行四则运算运算,比如 点击结算的商品金额总和-退货的商品金额总和

更多详见

维度(Dimensions)

指人们分析事物的角度。比如,分析活跃用户,可以从时间的维度,也可以从地域的维度去看,也可以时间、地域两个维度组合去分析。

有层次关系的维度,就可以根据分析需求改变维的层次,变换分析的粒度钻取,比如分析活跃用户,从地域这个维度类型上,可以细分到省份、城市、县、乡镇的用户,也可以向上汇总。 不同维度有些是相互独立的,比如时间维度和地域维度;但有些维度是有层次关系的,比如省份维度和城市维度。

维度也可以分为定性维度和定量维度(根据数据类型划分)。数据类型为字符型即定性维度,如城市、性别等;数据类型为数值型数据的即定量维度,如收入、年龄、消费金额等,定量维度一般需要数值分组处理,比如年龄划分为20岁以下,20~29岁,30~39岁等。

易观方舟产品当中,事件的属性、用户的属性都可以作为维度来使用。

指标和维度的组合分析

通常我们会关注PV、UV、注册用户数、留存用户数、销售额等等这样的指标,来综合反映网站、APP、小程序等等的表现,但很容易陷入总值、均值的陷阱中,以为表现都OK,这时候细分维度就是一个很好的发现问题、发现隐藏优化机会的方式。

比如某APP的注册转化率是10.23%,低于行业水平,在寻找优化方向时就可以选细分维度来发现问题,通过细分结果发现 OPPO K5 这个型号的注册转化率远低于其他型号,进一步验证发现原来是该型号上存在兼容性问题,导致注册环节大量失败

设备型号

新用户数

注册转化率

华为Mate30 Pro

123,400

23.45%

OPPO K5

124,340

5.20%

iPhone 11 Pro Max

245,600

20.23%

……

……

……

2 易观方舟相关名词

用户(User)

指与网站、APP、小程序等产生交互的主体。不同分析产品中对用户的标识可能会又差异,比如有的产品中把不同的设备即定义为不同的用户,有的产品中会根据用户的手机号、邮箱等来唯一标识。

事件(Event)

指用户在使用网站、APP、小程序时发生的行为。一条事件包含5个基本要素:何人、何时、何地、通过何种方式、发生了何种行为。

Event要素

要素说明

采集的数据

示例

Who

参与事件的用户

用户唯一ID

H522a3bd525a2af

When

事件发生的时间

自动获取 事件当时时间

11月11日00:02:03

Where

事件发生的地理位置

自动获取 IP、GPS信息

114.242.249.113

How

事件发生的方式

使用的环境

设备品牌:Apple 设备型号:iPhone 6s 操作系统:iOS 屏幕分辨率:1920*1680 运营商:中国联通 网络类型:Wifi ……

What

事件的内容

自定义采集的事件:EventID 事件属性:Key-Value

add_to_cart product_name:耳麦 product_price:666

其中描述发生的位置、 方式、具体内容就被称为事件属性,不同的事件属性可以有不同的值。

导入用户和事件的数据使用易观方舟的前提,可以通过 SDK 采集上报,也可以通过导入。

分析模型

指分析具体场景的通用框架。比如分析流量质量可以选择 渠道分析 的分析模型,快速选择指标、转化目标和渠道维度即可查看不同来源的流量数量和质量;分析路径转化情况选择 转化漏斗 分析模型,快速定义漏斗步骤查看转化率。

易观方舟提供了围绕用户生命周期的数十个分析模型,详见