0. 前言

就职于某公有云小厂，简单说一些我们日常所用数据分析指标，我将这些指标分为三类：通用数据、运营数据、资源监控数据。文中不会介绍所有指标，而是挑一些行业特有的指标介绍。



1. 通用数据

这类数据大部分网站都会采集。

• PV，UV：通常比较我们比较关系活动页面、注册页面等页面的相关数据

• 新增用户数、新增用户来源：除了传统线上广告引流，我们还有多种引流方式（代理商、线上渠道等），所以我们也很关心新增用户的来源，作为渠道投放的依据。

• 获客成本：通过渠道获取一个新增注册用户所需成本。因为我们线上渠道投入不多，所以这个指标我们也仅供参考。

2. 运营数据

运营数据通常与公司营收相关的数据集

• 用户转化率：有购买行为的用户/总访问用户数，这个指标是大部分电商网站采用的指标，但是我们因为行业特点仅将这个指标作为参考。

• 产品试用率：试用产品用户数/新增用户数。产品试用率通常在我们每次通过活动进行拉新的时候重点关注。以判断我们运营活动及投放产品是否有足够的吸引力。

• 试用后转化率：试用结束后购买产品用户数/所有试用用户数。这个转化率是我们比较重视的，因为通常我们是以“活动——>拉新——>试用——>转化——>持续转化”这样的方式运营，所以我们会通过转化率来评判本次活动的效果。

由于云服务特点，通常我们采用“先尝后买”的销售方式，所以我们有与其他电商不同的关注指标。

3. 资源监控数据

通常这类数据直接反应我们的云产品（资源）的分配、使用情况。如果对标普通电商有点类似于库存相关数据。

• 资源（CPU、内存、存储、网络带宽）分配率：已经分配资源/总资源。这是一个比较重要的指标，类似于电商中的库存量。但由于我们并没有真正的将资源卖给用户而是卖给用户一定时间的使用权，所以还要结合售卖时长，近期售卖率等数据动态评估资源是否充足（库存是否充足？）？以决定是否对节点进行资源扩容或新建节点（多备点货）

4. 总结

本文简单介绍了一下公有云行业相关的数据分析指标，数据分析指标只是我们看待数据的角度和方式，是有很强的行业倾向性的，且同一个行业因为公司性质或运营方式不同，对相同指标也会有不同的解读。所以数据分析指标并不重要，重要的是你如何结合行业和公司的特点发现关键数据、对数据进行分析、做出合理解读，为公司带来价值——这就是所谓的发现数据的力量。



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