数据驱动设计的今天，了解和分析数据不再是产品和运营的专属工作，设计师也需要掌握这方面的技能，帮助进行设计决策和验证设计效果，本文将分享一些常见的基础数据指标，帮助新手设计师了解数据指标的基本概念快速入门。
01、前言
在工作中你是否遇到过这样的情况，项目设计完成上线后，领导让你跟踪数据反馈，但面对产品经理提供的Excel 表格里一大堆密密麻麻的数字，一头雾水不知从何下手，数据驱动设计的今天，了解和分析数据不再是产品和运营的专属工作，设计师也需要掌握这方面的技能，来帮助我们进行设计决策和验证设计效果，本文主要分享一些常见的基础数据指标，希望能够帮助新手设计师了解数据指标的基本概念快速入门。
02、数据指标分类
一般分三类：用户数据，行为数据和业务数据
·用户数据指标
包括新增、活跃、留存三个维度。
新增用户数
产品一定时间内新增的用户数量。
用途：根据不同渠道的新增用户情况，可以判断出各个渠道的引流效果。
活跃用户数
DAU：Daily Active User，指产品的日活跃用户数量，同一个设备只记录一次，去除重复用户，按时间还可以分为周活跃数（WAU）和月活跃数（MAU）
用途：衡量产品的用户粘性，明确产品的用户体量，一个产品是否成功，如果只看一个指标，那么这个指标一定是活跃用户数。
留存用户数
通过渠道新增的用户，一段时间后会有部分流失，剩余留下的部分称为留存用户，按时间可分为次日留存、7日留存、30日留存。
用途：反映了不同时期获得新用户的流失情况，可以评估产品的用户黏性。
除此之外，用户数据指标还包括用户的一些主观感受，如满意度、推荐度、用户评价、用户反馈等。
· 行为数据指标
用户行为数据指标是指与用户在产品中的操作行为相关的一系列指标。
PV
Page View，访问次数，在一定统计时间内，产品的浏览量或点击量，同一个用户访问多次都计入统计。
UV
Unique Visitor，访问人数，即独立访客，在一定统计时间内，产品的用户访问数量或页面访问数量，一个用户多次访问只记录一次。
点击率 / 完成率 / 跳出率
点击率：是指页面上某一内容被点击的次数与被显示次数之比，即clicks/views，它是一个百分比。
用途：反映了页面上某一内容的受关注程度，经常用来衡量广告的吸引程度。
完成率：指完成的操作次数/开始操作的次数。
用途：用来衡量操作流程的顺畅度，完成率是产品设计中最重要的指标之一，完成率越高，说明产品的操作体验越好，直接影响用户体验。
跳出率：是指在只访问了入口页面，例如app首页，就离开的访问量与总访问量的百分比。跳出率计算公式：跳出率=访问一个页面后离开网站的次数/总访问次数。
用途：跳出率是衡量内容质量的重要指标，内容是否能够对用户有所帮助留住用户可以直接从跳出率中看出来。
平均访问页面数
平均访问页数是指一定时间内，用户访问页面数的平均值。
用途：代表用户访问深度，值越大，用户体验度越好，用户粘性也越高。
平均停留时长
每次访问应用到离开经历的时间平均值。
用途：该指标用来衡量页面内容的吸引度，一般停留时长越久，产品的用户粘性越强。
· 业务数据指标
GMV
Gross Merchandise Volume，是指商品成交总额，包括付款和未付款部分。
用途：电商产品的常用指标，体现电商平台的交易规模，GMV越高说明平台体量越大。
转化率
指达成期望目标行为的用户数/进入目标页面的用户数，与具体业务相关，例如用户实际付费率、用户实际的点击率、用户注册转化率等。
用途：转化率是产品盈利的重要指标，它直接反映了产品的盈利能力。
业务数据指标还包括客单价、订单数……设计师看的相对少一些，这里就不赘述了。
· 其他数据指标
这里再介绍一个比较重要的指标：
NPS
净推荐值，也称口碑，是一种统计用户将会向其他人推荐某个企业或产品可能性的指数
用途：最流行的用户满意度分析指标，直接反映了用户对产品的忠诚度，在一定程度上可以预测产品未来一段时间的发展趋势和持续盈利能力，是一个非常有价值的指标，通过密切跟踪净推荐值，企业可以让自己更加成功。
03、结语
了解数据指标的基本概念只是学习数据分析的第一步，还需要结合具体的数据分析模型，例如HEART模型、AARRR海盗模型、GSM等等，感兴趣的同学可以进一步学习，不断提升数据思维能力，增强设计师自身的竞争力。
