UV（Unique Visitor）是一定时间内访问网页的人数，正式名称独立访客数。在同一天内，不管用户访问了多少网页，他都只算一个独立访客。怎么确认用户是不是同一个人呢？技术上通过网页缓存cookie或者IP判断。如果这两者改变了，则用户算作全新的访客。

　　PV和UV是很老的概念，但是数据分析绕不开他们，除了产品上各页面的浏览，在第三方平台如微信，各类营销活动都只能通过Web页实现，PV和UV便需要发光发热了。

　　有一点需要注意的是，微信浏览器不会长期保留cookie，手机端的IP也一直变动，基于此统计的UV会有误差（不是大问题,只是uv中的新访客误差较大）。这里可以通过微信提供的openid取代cookie作为uv基准，需要额外的技术支持。

　　用户会话次数

　　用户会话也叫session，是用户在时间窗口内的所有行为集合。用户打开App，搜索商品，浏览商品，下单并且支付，最后退出，整个流程算作一次会话。

　　会话的时间窗口没有硬性标准，网页端是约定俗成的30分钟内，在30分钟内用户不管做什么都属于一次会话。而超过30分钟，不如出去吃个饭回来再操作，或者重现打开，都属于第二次会话了。

　　

　　移动端的时间窗口默认为5分钟。

　　用户会话次数和活跃用户数结合，能够判断用户的粘性。如果日活跃用户数为100，日会话次数为120，说明大部分用户都只访问了产品一次，产品并没有粘性。

　　用户会话依赖埋点采集，不记录用户的操作，是无法得知用户行为从哪里开始和结束的。另外一方面，用户会话是用户行为分析的基础。

　　用户访问时长

　　顾名思义，用户访问时长是一次会话持续的时间。不同产品类型的访问时长不等，社交肯定长于工具类产品，内容平台肯定长于金融理财，如果分析师发现做内容的产品大部分用户访问时长只有几十秒，那么最好分析一下原因。

　　功能使用率

　　除了关注活跃，运营和数据分析师也应该关注产品上的重要功能。如收藏，点赞，评论等，这些功能关系产品的发展以及用户使用深度，没有会喜欢一个每天打开产品却不再做什么的用户。

　　功能使用率也是一个很宽泛的范围，譬如用户浏览了一篇文章，那么浏览中有多少用户评论了，有多少用户点赞了，便能用点赞率和评论率这两个指标，然后看不同文章点赞率和评论率有没有差异，点赞率和评论率对内容运营有没有帮助，这些都属于功能使用率。又譬如视频网站，核心的功能使用率就是视频播放量和视频播放时长。

　　微信公众号指标即可以单独说，也能把它作为产品的功能延伸看待。图文送达率，转化分享率，二次转化分享率，关注者增量等和本文其他指标一脉相承。只是第三方数据多有不便，更多分析依赖假设。

　　用户留存

　　如果说活跃数和活跃率是产品的市场大小和健康程度的话，那么用户留存就是产品能够可持续发展。

　　留存率

　　用户在某段时间使用产品，过了一段时间后，仍旧继续使用的用户，被称为留存用户。留存率 = 仍旧使用的用户/ 当初的总用户量。

　　在今天的互联网行业，留存是比新增和活跃提到次数更多的指标，因为移动的人口红利没有了，用户越来越难获取，竞争也越来越激烈，如何留住用户比获得用户更重要。

　　假设产品某天新增用户1000个，第二天仍旧活跃的用户有350个，那么称次日留存率有35%，如果第七天仍旧活跃的用户有100个，那么称七日留存率为10%。

　　

　　Facebook有一个著名的40-20-10法则，即新用户次日留存率为40%，七日留存率为20%，三十日留存率为10%，有此表现的产品属于数据比较好的。

　　上面的案例都是围绕新用户展开，还有一种留存率是活跃用户留存率，或者老用户活跃率，即某时间活跃的用户在之后仍旧活跃的比率。它更多用周留存和月留存的维度。

　　新增留存率和活跃率是不同的，新增留存率关系于产品的新手引导，各类福利，而活跃留存率和产品氛围，运营策略，营销方式等有关，更看重产品和运营的水平。

　　用户流失率

　　用户流失率和留存率恰好相反。如果某产品新用户的次日留存为30%，那么反过来说明有70%的用户流失了。

　　流失率在一定程度能预测产品的发展，如果产品某阶段有用户10万，月流失率为20%，简单推测，5个月后产品将失去所有的用户。这个模型虽然简陋，用户回流和新增等都没有考虑，但是它确实反应了产品未来的生命周期不容乐观。

　　这里可以引出一个公式，生命周期 = （1/流失率）*流失率的时间维度。它是经验公式，不一定有效。

　　产品的流失率过高有问题么？未必，这取决于产品的背景形态，某产品主打婚礼管理工具，它的留存率肯定低，大多数用户结婚后就不用。但这类产品一定有生存下去的逻辑。旅游类的应用也是，用户一年也打开不了几次，但依旧能发展。

　　退出率

　　退出率是网页端的一个指标。网页端追求访问深度，用户在一次会话中浏览多少页面，当用户关闭网页时，可认为用户没有「留存」住。退出率公式：从该页退出的页面访问数/进入该页的页面访问数，某商品页进入PV1000，该页直接关闭的访问数有300，则退出率30%。

　　跳出率是退出率的特殊形式，有且仅浏览一个页面就退出的次数/访问次数，仅浏览一个页面意味着这是用户进入网站的第一个页面，俗称落地页LandingPage。

　　退出率用于网页结构优化，内容优化。跳出率常用于推广和运营活动的分析，两者容易混淆。

　　营销

　　营销也有自己的数据体系，互联网的数据体系就是脱胎于此才发展出AARRR框架。产品的发展模式有两种，如果一款产品能够在短时间获得百万用户，AARRR框架更适合它；如果一款产品从第一个用户起即有明确的商业模式，也能尝试套用市场营销的概念。

　　用户生命周期

　　用户生命周期来源于市场营销理论，旧称客户生命周期。

　　它有两种含义,一种是针对用户个体/群体的营销生存窗口。用户会随时间推移发生变化，这种变化带来无数营销机会，对市场和企业是机遇。如怀胎十月,它就是一个生命周期为十月的营销窗口，企业会围绕这时期的用户建立特定营销。搬家，大学毕业，买房等都具有典型的周期特征。

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