產品上線後，最需要關注的指標有哪些？如何設定？為什麼？
我們在產品上線之前需要設定好需要關注的指標，我結合AARRR海盜模型來分析一下，我們需要設定的指標有哪些？
AARRR模型
獲取（Acquisition）：使用者如何發現（並來到）你的產品？
啟用（Activation）：使用者的第一次使用體驗如何？
留存（Retention）：使用者是否還會回到產品（重複使用）？
收入（Revenue）：產品怎樣（透過使用者）賺錢？
傳播（Refer）：使用者是否願意告訴其他使用者？
1、獲取（Acquisition）
獲客來源方式多樣，但是絕大多數產品獲客的方式基本都是推廣獲客，我們需要對各種營銷渠道獲取到的效果進行評估，從而更加合理的確定投入策略，最小化使用者獲取成本（CAC），，這和我們的ROI（投入產出比）密切相關，我們希望我們推廣獲客的目標使用者群體精準。
1、日新增使用者(DNU)
首次登陸或者啟動的使用者
當日新增的使用者，知道當日推廣和自然的新增，知道app的使用者增長趨勢。
2、註冊使用者數
當日完成註冊的使用者
從開啟到註冊過程中的流失比例，分析存在的問題，導致使用者沒有註冊。（還需要結合自己產品屬性，比如新聞類、影片類的註冊轉化就會比較低，想起他的辦法提高註冊轉化率）
3、註冊轉化率
使用者的註冊完成數/當日新增
4、渠道轉化率
獲取渠道推廣的使用者數量，透過渠道下載的數量，知道渠道推廣的效果，最佳化推廣渠道。
5、PV 和 UV 針對網頁的統計
2、啟用（Activation）新增沉澱轉化為活躍的過程。我呢吧需要關注使用者數量，使用頻次，使用時長。
1、當日活躍(DAU)
每日登入過遊戲的使用者數。
核心使用者數量，產品的活躍使用者以及流失使用者
2、周活躍使用者(WAU)
最近7日（含當日）登入過APP的使用者數，一般按照自然周計算。
週期性使用者規模，週期性資料變化。
3、月活躍使用者數(MAU)
最近一個月即30日（含當日）登入過APP的使用者數，一般按照自然月計算。
總體使用者規模
4、新增使用者佔比
（NLR = DNU/DAU）
使用者留存佔比，渠道使用者質量檢測
5、DAU/MAU
每月訪問app的平均天數，這是評估使用者粘性的重要指標，比值越高粘性越高，使用者更願意使用應用。（但是我們還需要根據自己產品屬性，比如租房、求職等，本身使用的頻率不會很高）
3。 留存（retention）衡量使用者粘性和質量的指標
1、次日留存
日新增使用者在+1日登入的使用者數佔新增使用者的比例。
2、三日留存
日新增使用者在+3日登入的使用者數佔新增使用者的比例。
3、七日留存
日新增使用者在+7日登入的使用者數佔新增使用者的比例。
4、日均使用時長(DAOT)
每日總計線上時長/日活躍使用者數。
計算使用者粘性，分析使用者質量，針對不同的使用時長，分析使用者行為和習慣
留存是我們評判產品質量的重要的標準，這是我們使用者規模增長的關鍵，與此同時我們也要關注流失，分析使用者來了為什麼沒有留下來。
留存是我們分析的最關鍵指標，我們還需要關注付費的留存，沒有太多人關注這個，但是我個人覺的，付費留存其實是更重要的，畢竟付費代表使用者的付費意願比較強烈，屬於忠實使用者，我們分析這些主要是評估應用的質量、使用者的質量、使用者規模。
5、日流失、周流失、月流失
這是應用進入穩定狀況關注的，我們在初期關注的重點是留存，考慮的是如何讓使用者留下來，畢竟開始我們的使用者還沒有到達瓶頸，沒有到開源節流的地步，但是我們在精力充足的情況下可以分析流失率，畢竟減少流失也就是增加了留存。
4。 收入（revenue）應用付費、應用內功能付費、廣告收入、流量變現等，主要考核的指標比如ARPU。
1、付費率(PR或PUR)
付費使用者數佔活躍使用者的比例。
產品收益能力的體現。
2、活躍付費使用者數
（APA=MAUMPR）
統計時間範圍內，成功付費的使用者數。
3、平均使用者收入
（ARPU）
時間範圍內，活躍使用者產生的平均收入。總收入除以總活躍使用者數，一般按照月計。
判斷使用者質量，投放和活躍使用者人均收入關係。
4、LTV（
宣告週期價值）使用者在生命週期內為創造的收入總和。
LTV= ARPU（生命週期），生命週期：使用者開啟app，到最後一次使用，計算平均值。
5. 傳播（refer）
自傳播：口碑傳播或病毒傳播。
value = 每個使用者向他的朋友們傳送邀請的數量*接收到邀請的人轉化成新使用者的轉化率
value > 1 病毒傳播，指數增長
value
1、傳播的轉化率
使用者自傳播出去之後的轉化率，這是我們自傳播的衡量的重要指標。
