模型未動，指標先行。
如果你不能衡量它，你就無法增長它。
建立業務分析框架
核心指標
好的指標應該是比率
好的指標應該能帶來顯著效果
好的指標不應該虛榮
新增使用者量很高，但成本也很高，則為虛榮指標。
好的指標不應該複雜
客戶/使用者生命週期：企業/產品和消費者在整個關係階段的週期（潛在使用者，興趣使用者，親客戶，老客戶，流失使用者，回流客戶等）。
使用者價值： 使用者貢獻=產出量/投入量*100%， 使用者價值=貢獻1+貢獻2+貢獻3+…… 如金融行業以存款+貸款+信用卡+年費+……-風險-流失
rfm模型：衡量使用者價值的立方體模型。利用r最近一次消費時間，f消費頻率，m消費金額將使用者劃分為多個使用者群體。
使用者分群，營銷矩陣：提取使用者的幾個核心維度，用象限法進行歸納和分類。
（1）購物籃分析
筆單價：每筆訂單的**。
件單價：商品的平均**。
成交率：支付成功的使用者在總的客流量中的佔比。
購物籃係數：平均每筆訂單中，賣出了多少商品。
（2）複購率與回購率
複購率：一段時間內多次消費的使用者佔總消費使用者數的比。衡量消費慾望。乙個時間段
如4月份消費使用者數為1000，其中600人消費2次以上，另外有500人在5月繼續消費，則復購率為60%，回購率為50%。
組合訪客訪問時長 + uv → 輕/中/重度訪問使用者佔比
瀏覽時間1min/5min/10min的訪客數在整個訪客中的佔比
使用者會話次數 + 成交率 → 有效消費會話佔比
使用者在所有會話中，有多少次進行消費
機器學習
pca主成分分析
首先構建指標體系。
然後構將指標體系變為流程圖。
註冊未支付為使用者，註冊且支付的為客戶。
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