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主要内容
1）背景介绍——什么是流量、渠道，基本指标介绍
2）渠道分析——流量从哪里来
3）转化及价值分析——流量转化要经过什么，比如漏斗；流量产生什么价值，是不是忠实用户等
4）波动分析——包括日常监督分析，涨跌分析
5）案例分析
一、前言
流量
数据分析中的“流量”通常指“网站流量”，即网站的访问量，是用来描述访问一个网站的用户数量以及用户所浏览的页面数量等指标，常用的统计指标包括网站的独立用户数量（一般指IP）、总用户数量（含重复访问者）、页面浏览数量、每个用户的页面浏览数量、用户在网站的平均停留时间等。
来源：百度百科
流量渠道
流量渠道即流量的来源，通常可以分为免费流量和付费流量。例如，开一家T宝店铺，平台会给该商店一些免费的流量。但是想要提高产品的曝光度，可能需要给平台交钱做广告推广，或者和某些网络博主合作引导消费者进行消费，诸如如此类获得的流量即是付费流量。
为了获得流量，商家需要做各种广告，那么怎么判断某个广告是否值得做呢？首先要判断流量分别来自哪些渠道，然后再进行转化分析、结构分析和投入产出比等，然后选择转化效果好的广告渠道继续投入。
图片来源：统计美学
流量分析基本指标
流量分析最重要的三个指标：
IP：1 天之内，访问网站的不重复 IP 数。一天内相同 IP 地址多次访问网站只被计算 1 次。曾经 IP 指标可以用来表示用户访问身份，目前则更多的用来获取访问者的地理位置信息。
PV（Page View）：访问量, 即页面浏览量或点击量，衡量网站用户访问的网页数量；在一定统计周期内用户每打开或刷新一个页面就记录1次，多次打开或刷新同一页面则浏览量累计，通俗解释就是页面被加载的总次数。
UV（Unique Visitor）：1 天之内，访问网站的不重复用户数（以浏览器cookie 为依据），一天内同一访客多次访问网站只被计算 1 次。
其他指标
1、访问次数：访客从进入网站到离开网站的一系列活动记为一次访问，也称会话(session)，1 次访问(会话)可能包含多个 PV。
二、渠道分析
渠道分析
主要指标：有效用户数、次日留存、三日留存、七日留存、30日留存、ROI等；
为防止某些渠道存在刷单行为，所以不仅要看注册用户数，还要看有主动行为的用户数，比如主动并浏览超过3秒并点击商品的用户数。
渠道最终的目的是变现，所以需要计算每个渠道的ROI，把ROI小于1的渠道砍掉。
分析方法：结构+趋势+对比+作弊
结构分析：对渠道按照一级渠道、二级渠道分别来拆解
趋势分析：查看每个渠道的变化趋势，包括量级和留存
对比分析：不同渠道间的各个指标的对比
作弊分析：用户行为分析，可以使用机器学习的方法
流量转化的全过程
——以某视频软件的广告渠道为例
图片来源：爱奇艺、统计美学
三、转化及价值分析
转化分析即是分析用户在新增之后，经过各个环节之后还剩下多少，为我们带来了什么样的价值。这里可以从漏斗分析和功能模块价值分析两个方面去看。
漏斗分析
漏斗分析常用来分析转化效果，是指进入渠道的用户在各环节递进过程中逐渐流失的形象描述，例如从点击量到注册用户数，计算中间各个过程的转化率。
漏斗分析的核心思想就是拆分用户、细分用户。针对每一步需要优化的漏斗，通常按照用户基础属性和行为属性来拆分：
基础属性：年龄、性别、居住地等
行为属性：在线时长、点击次数、消费金额等
功能模块价值分析：常规分析+价值分析
常规分析
功能模块分析就是分析用户经常使用哪些模块，停留时长等等。目的有两个：
一是发现用户的兴趣爱好，用户精准化营销。
二是针对功能进行优化，改进体验等。
用户流失的常见几个原因包括了功能缺失，体验不佳等因素，因此对功能模块进行分析发现其中的原因很重要。功能模块分析需要留意的几个指标：
功能渗透率：功能用户数/大盘用户数（使用某功能的占比）
功能留存率：首日且次日使用该功能的用户数/首日使用该功能的用户数
功能大盘留存率：首日使用该功能且次日是大盘用户的用户数（第二天是App日活）/首日使用该功能的用户数
其中，大盘用户=所有功能用户排重+不使用任何功能用户
价值分析
价值分析归根到底是投入产出分析（ROI），核心是看功能模块对大盘的贡献度以及各个功能的核心用户数：
功能核心用户数：符合某种要求的功能用户数，一般用使用次数、使用时长、使用天数、具备某种行为来定义“核心”——单纯用户数可能会出现一个悖论：所有功能都在涨，但大盘在跌
功能对大盘贡献度：比如对大盘留存提升的贡献
1、功能A对大盘留存的提升贡献=功能A渗透率*功能A的大盘留存率提升数。
严格来说，只有AB测试才能说明功能对大盘贡献度，但实际中就这种计算可以对不同功能进行横向对比
四、波动分析
常见的流量波动分析主要考虑两个指标：日活和留存，所以主要分析都是围绕这两个指标来展开的。
日活波动
日活波动 = 外部影响 & 内部影响
留存波动
留存波动 = 新用户留存 & 老用户留存
新用户留存 = 渠道 + 渠道过程
老用户留存 = 所有功能用户去重留存 + 大盘非功能用户留存
= 功能A留存&功能B留存&功能C留存 + 大盘非功能用户留存
大盘下跌
1）、A,B,C中有一个留存下跌—— 由于该留存下跌造成
2）、A,B,C中有两个或者两个以上留存下跌——看谁是主要下跌因子，找到它，若下跌幅度差不多：
a、进一步观察一周，若是持续阴跌，则是产品某核心部分出现问题，应围绕指标体系做一次产品全盘分析，并找到它
b、跌了几天之后回去了，这可能有关。
五、案例分析
图片来源：统计美学
图片来源：统计美学
功能A的用户数看起来是在不断增加，但是核心用户数是在不断下降的
c、价值分析——功能对大盘贡献度
图片来源：统计美学
功能B对大盘周留存提升贡献度：15%*（50%-48%）=0.3%
功能C对大盘周留存提升贡献度：25%*（64%-56%）=2%
END
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