拼多多如何进行数据评估分析？

　　拼多多处于成长期，在此阶段，是围绕着用户量的增长以及活跃用户增长这个点上。此阶段数据评估也是围绕着拼多多的拉新、促活而来，这是目前拼多多的数据评估一个大的趋势，基本原则。下面就由货源人小编来给大家介绍一下。

　　1.数据运营目的

　　具体到数据评估的目的细分，需要对应到目前的活动或者阶段性的目标去分解。

　　2.数据评估指标

　　对于处于快速成长期的拼多多来说，目前数据整体的宏观的指标，分析如下：

　　(这里说明的是目前、宏观的、大趋势下，以用户拉新、促活为目的，而分解的大数据评估指标，而不是针对某个活动或者某个极为短期的目标)

　　对于拼多多的数据评估，采用AARRR模型最为恰当。

　　下面以AARRR模型，剖析拼多多的生命周期中的5个重要环节，去分解指标：

　　【获取用户】

　　获取用户阶段，关注的有两大块：一是用户获取的渠道相关数据; 二是用户进入app后的注册等浅层的交互行为。

　　具体需要考虑的数据评估指标:

　　渠道投放数目：可以看铺设的广度。

　　投放时间段内的有效率：在投放时间上是如何布局的，可以分析出哪些时间段在哪些渠道上是效率高的，哪些是效果不佳的。从而合理分配，在时间上体现最大化渠道价值。

　　渠道内用户兴趣度：分析出哪些渠道跟拼多多的用户重叠度高，其对于拼多多的兴趣会强烈，这类群体更容易被拉进来。

　　渠道的点击率、进入量、跳出率：这些也能够看出渠道的质量，是获取用户选择渠道的依据。

　　每个渠道的获客成本：分析对比各个渠道的获客成本，客观排序优质渠道，合理布局渠道资源投放量和频率。

　　app下载量：多少用户通过哪些渠道而下载?单位时间段内的下载量有多少?

　　渠道的转化率、注册量、注册转化率：多少人通过哪些渠道进来?单位时间内多少注册用户?渠道转化注册用户的比率是多少?

　　【提高活跃度】

　　用户注册后，依据活跃等级，被划分为几类群体，但做为运营来说，目的都是提高活跃度，将用户转化为活跃用户。

　　提高活跃度这块，有这些细分的数据指标：

　　访问量、点击率、日活、月活、周活：产品/页面的访问量，某个产品的访问量、点击率;某个活动、banner广告位的点击率。

　　这些反映了用户群体性的操作趋势，通过这些数据可以判断用户的喜好。

　　通过操作频次，每周/月/年的操作数目，可以反映用户的活跃度，也可以为产品体验的改进指明方向。

　　产品/页面/功能停留时间：停留时间意味着兴趣度，比如对于产品a的详情页停留了很长时间，多数情况下可以预测其对此产品是感兴趣的。

　　跳出率/退出率：反映用户的满意度：用户被吸引进来了，但是没有购买，很快就跳出去，更严重的是用户在看了几款产品后，退出了app，那么可以认为产品的体验有问题，或者说这个用户的活跃度不高，不对此产品感兴趣。

　　可以尝试找到用户兴趣点，提高活跃度。

　　页面深度，功能深度：用户看了一款产品，点击进入查看详情，再点击继续操作，一步步的操做将购买拉近。访问操做深度一定程度上代表了用户的活跃度、对于产品的兴趣度。

　　购买转化率：拼多多是购物类的产品，其最终目的就是转化购买，购买转化率是商业目达成的最终一环。

　　收藏数、收藏频率：用户收藏了，代表这里有他喜欢的商品，而且他下次还会再来找购买。

　　购买频次、活动参与频次：用户购买很频繁，那么其活跃度就高。

　　活动数目、频次。

　　版本的迭代次数、频率。

　　订单数量、主动好评数目、主动差评数目。

　　站在用户角度来说，这些指标能分析出此用户的活跃度。站在拼多多角度，这些指标能很好的优化产品，提高用户的活跃度。

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