上篇文章我们已经详细讨论了数据监控体系的意义及其搭建思路，理解了它在数据分析中的重要性。今天，我们将继续深入探讨数据分析中的另一关键环节——“数据指标”。
我们来明确一下“数据指标”的定义。数据指标，简单来说，就是可以用来衡量和量化某个事件或目标的数据，这些数据在日常工作中被广泛应用。在一定程度上，数据指标能够揭示出产品用户的行为和业务水平状况。
那么，什么是有效的数据指标呢？我们需要从多个维度去理解和定义。
维度：这是回答我们从哪些角度去衡量的问题。例如，我们可以从用户活跃度、用户留存率、使用时长等多个维度去衡量一个APP的表现。
汇总方式：这是回答我们用哪些方法去衡量的问题。比如，我们可以通过统计日均活跃设备数、周活跃设备数等方式来汇总用户活跃度的数据。
量度：这是回答我们的目标是什么的问题。例如，我们的目标可能是提高日活跃用户数，或者提高用户的平均使用时长。
接下来，让我们具体看看APP主要的数据指标都有哪些。
我们来谈谈活跃用户指标。活跃用户指标是衡量APP用户规模的重要指标，也是很多公司关注的重点。例如，日活(DAU)、周活(WAU)、月活(MAU)等都是常见的活跃度指标。还有诸如启动活跃度、留存率等指标，这些都能反映用户的粘性和忠诚度。
我们还有新增用户指标。这些指标主要按照时间跨度来统计，如日新增、周新增、月新增等，是衡量营销推广渠道效果的基础指标。转化率也是反映渠道推广效果的重要指标。
留存指标也是验证APP对用户吸引力的重要指标。我们可以通过用户留存率与竞品进行对比，来衡量APP对用户的吸引力。
还有功能活跃指标、页面访问路径等，这些都能帮助我们分析用户使用产品的不同路径中，哪些功能存在问题，哪些功能符合用户需求等。
还有一些其他的数据指标，如销售额、客单价、毛利率等，这些是针对不同行业和产品的特定指标，但它们和数据驱动业务、产品改进、市场推广等方面都有密切的关系。
数据指标是有比较性、比率性、简单易懂和能改变行为的。好的数据指标应该能够为产品业务线所在的发展阶段提供指引，帮助我们留住用户，树立品牌正面形象，获取有效用户，创造更多营收。
文中提到的数据指标只是冰山一角，还有很多其他的数据指标等待我们去探索和完善。欢迎大家留言补充和交流！