一、用户数据

用户数据有4个重要维度：

1、存量：DAU/MAU(每日/每月的活跃人数)；例如，张三开一个小店，他需要知道大约每天有多少用户来店，每个月大概来了多少用户。这些是判断用户的最基本的指标。对于线下业务，一般通过店里的人流量就能判断个未来的平均人流量。在互联网数据统计上，这个数据会更准确。

2、新用户：这一指标尤其重要，在线下业务的初期阶段；这一指标代表了公司的潜力。例如拼多多，一年比一年亏损，但股价却越来越高，主要是因为资本市场看好拼多多用户的增长的速度。比如张三刚开店的时候，就需要非常重视这个指标，记录来店里的用户是否越来越多。如果没有，是否需要做一些促销活动来刺激用户？

3、健康程度：如何反映用户状况是否健康？最好的用户状况是留存率。也就是我们线下常说的回头客。留存率分为次日留存率、次周留存率、次月留存率等。客户能留下来，才能说明他们对你的服务满意，满意才能养成惯性，持续消费。比如说张三的小店，就得要关心回头客是否足够，考虑如何鼓励顾客再买。

4、渠道来源：在这些人成为用户之前，他们从哪里来；以便知道在哪个渠道进行推广会更有效；例如，张三的服装店，可以做用户调查，收集每个用户所知道的店铺信息(当然要给一些小奖励，不然大家参与调查的意愿不会很高)。例如通过调查发现，很多人通过抖音来到了店铺，那么他可以在抖音上大力推广。

二、行为数据

行为数据也有4个重要维度：

1、次数/频率：PV、UV、访问深度等。PV，页面浏览量；UV，用户浏览量；访问深度，即用户访问深度。当然希望这三个指标都越来越大。以张三的衣服店为例。他一定希望每天都有很多人来参观，每个人都会参观很多次。同时，每次参观的深度越深越好，比如从第一个柜台到第二个柜台，从一楼到二楼。这三个指标越大，交易次数就可能越多。

2、转化率：怎么理解转化率呢？可以把用户分为“只逛不买”的用户，还有“逛了就买”的用户，还有“逛了买买买”的用户。我们肯定希望第三种用户越多越好，问题就是怎么把第一种用户转化成第三种用户。假设张三的小店，一楼卖的是低端服饰，二楼是高端服饰，那么张三肯定希望尽可能的把一楼的用户转化为二楼的用户，这怎么做呢？比如可以宣传，凡是在二楼购物的用户，都可以免费领取一份小礼品等等，这样就可以有效的刺激用户的转化。

3、做了多久：这个指用户停留的时长；举个例子，为什么现在抖音这么牛，就在于用户的黏性太大。你想想，是不是每次刷抖音，很快一个小时就过去了。这里的商业逻辑是，用户停留的时间越长，购买的可能性就越大。比如张三的小店可以布局得更独特，让用户在不知不觉中停留很久，流连忘返，在购物过程中不自觉地产生购买欲望。

4、质量：互联网行业经常用“弹出率”来衡量质量。这个指标稍微有些抽象，指的就是有多少用户，刚逛没多久，扭头就走。这就说明了你的小店不符合这些用户的期望。也许是自己的小店需要调整，也许是这种用户就不是我们的目标群体（不可能一个小店满足所有人的需求，剔除非目标群体也是专注运营的好办法）。

三、业务数据

行为数据也有4个重要维度：

1、次数/频率：PV、UV、访问深度等。PV，页面浏览量；UV，用户浏览量；访问深度，即用户访问深度。当然希望这三个指标都越来越大。以张三的衣服店为例。他一定希望每天都有很多人来参观，每个人都会参观很多次。同时，每次参观的深度越深越好，比如从第一个柜台到第二个柜台，从一楼到二楼。这三个指标越大，交易次数就可能越多。

2、转化率：怎么理解转化率呢？可以把用户分为“只逛不买”的用户，还有“逛了就买”的用户，还有“逛了买买买”的用户。我们肯定希望第三种用户越多越好，问题就是怎么把第一种用户转化成第三种用户。假设张三的小店，一楼卖的是低端服饰，二楼是高端服饰，那么张三肯定希望尽可能的把一楼的用户转化为二楼的用户，这怎么做呢？比如可以宣传，凡是在二楼购物的用户，都可以免费领取一份小礼品等等，这样就可以有效的刺激用户的转化。

3、做了多久：这个指用户停留的时长；举个例子，为什么现在抖音这么牛，就在于用户的黏性太大。你想想，是不是每次刷抖音，很快一个小时就过去了。这里的商业逻辑是，用户停留的时间越长，购买的可能性就越大。比如张三的小店可以布局得更独特，让用户在不知不觉中停留很久，流连忘返，在购物过程中不自觉地产生购买欲望。

         4、质量：互联网行业经常用“弹出率”来衡量质量。这个指标稍微有些抽象，指的就是有多少用户，刚逛没多久，扭头就走。这就说明了你的小店不符合这些用户的期望。也许是自己的小店需要调整，也许是这种用户就不是我们的目标群体（不可能一个小店满足所有人的需求，剔除非目标群体也是专注运营的好办法）。