今天給大家分享的一道產品經理面試題是：“產品上線后最需要關注的指標有哪些？如何設立？為什么？”，這道題是騰訊2013年的專業面試題，我將從面試題解析，回答策略，以及參考答案這三方面來給大家進行剖析。

面試題分析：

本題的考察點主要是考察數據分析和數據運營，本題考察的是求職者對數據分析的理解。隨著產品經理的崗位職責日趨完善，國內互聯網產業的成熟和競爭的加劇，從數據分析的角度來客觀科學的評估產品的現狀和指導產品的改版，已經成為產品經理需要具備的核心能力，不懂點數據分析的核心方法，怎么能夠說服開發做功能呢？怎么能說服老板給資源呢？

回答策略：

通用用戶數據指標包含以下幾種：

1、ARPU

ARPU的全稱是Average Revenue Per User，也就是每用戶平均收入。這個指標計算的是某時間段內平均每個活躍用戶為應用創造的收入。

ARPU=總收入/用戶數。

ARPU的計算中，所有的用戶都被納入了計算范圍——無論是付費用戶或非付費用戶。ARPU是評估應用變現有效性的指標：ARPU越高，就代表用戶在這段時間內為應用帶來的變現收入就越多。?

ARPU可用于評估應用中的變動是否能有效提升變現收益：如果ARPU提升，證明應用的變動有利于提升應用變現收益；如果ARPU不升反降，應用開發者可能就需要確認一下變動的有效性了。

2、注冊用戶數

僅針對有注冊功能的產品，表示所有的注冊用戶總數。

3、活躍用戶

指那些時不時會光顧產品，并為產品帶來一些價值的用戶。而且不同產品的活躍定義有一定的差別，比如健身類APP，你就不能指望用戶每年都打開，因為大家上班都很忙，一周打開一次，就可以算作活躍用戶。

日活躍用戶：某個自然日內啟動過APP或者打開過網站的用戶，該日內多次啟動，只算一個活躍用戶。

周活躍用戶：一周內啟動過APP或者打開過網站的用戶，該周內多次啟動，只算一個活躍用戶。

月活躍用戶數，某個自然月內啟動過APP或者打開過網站的用戶。

4、新用戶占比

新用戶占今日活躍用戶的比例。

某段時間的活躍用戶中包含了老用戶和新用戶，所以在做活躍用戶分析時，需要考慮新老用戶比例，如 NDAU（日新增用戶） / DAU 比例，來看新用戶在整個活躍用戶的占比。新用戶引流靠拉新，而老用戶則需要做好留存。

5、用戶流失率

用戶流失率=總流失用戶數/總用戶數。而流失用戶是指曾經使用過產品，后來由于某種原因不再使用產品或者不再使用服務的用戶。

6、次日留存率

次日留存率=某天新增用戶數中，第二天還登錄的用戶/某天新增用戶總數。

因為都是新用戶，可以通過產品的新手引導設計和新用戶轉化設計來提升次日留存率。

7、渠道轉化率

某渠道成功轉化的用戶數/該渠道看到產品廣告的總用戶數。

事實上不同類型以及不同平臺的產品，其關鍵數據指標往往不一樣，需要結合具體情況進行具體分析。這里簡單總結一下：

基礎數據：下載量、激活量、新增用戶量、活躍用戶

社交：用戶分布、用戶留存（次日、3日、7日、月、次月、3月）

電商：淘寶指數、網站流量、內容轉換率

地圖導航類：用戶每日打開次數、地域分布

內容類：內容轉化率（內容下載量/內容瀏覽量）、留存量

工具類：功能點擊量、應用商城排名

其他：競品數據（下載、激活等）

具體更多內容，建議大家可以看看《精益數據分析》這本書，他在里面講的很詳細。

參考答案：

這里給個參考答案：考慮到不同類型的產品和平臺，其關鍵數據指標有著不小的差異，這里我就以PC端的媒體網站，來進行論述。

1、流量類指標

1.1 PV

每日總頁面瀏覽數，反應網站的受歡迎程度。

1.2、平均瀏覽頁面數

用戶每次登陸查看頁面數量，反應用戶的價值高低。

1.3、平均訪問時長

用戶每次登陸停留時長，反應用戶對網站的價值高低。

1.4、流量各渠道來源占比

總流量中不同渠道的來源占比分別是多少，可以據此優化SEO（搜索引擎優化）和ICM（搜索引擎營銷），提升轉化率。

1.5、跳出率

PS：跳出率（Bounce Rate）：指用戶到達你的網站上并在你的網站上僅瀏覽了一個頁面就離開的訪問次數與所有訪問次數的百分比。比如有100個用戶進入你的網站，然后50個用戶打開首頁就跳出去了，跳出率一般是50%，

是評價一個網站性能的重要指標，跳出率高，說明網站用戶體驗做得不好，用戶進去就跳出去了，網站沒有滿足用戶的期望與需求或是人群定位不精準，反之如果跳出率較低，說明網站用戶體驗做得不錯。一般來說50%的跳出率是正常狀態，70%以上就出現問題了，90%以上就是問題就嚴重了。

1.6、退出率

PS：“退出率”是指該網頁是會話中“最后一頁”的瀏覽占該網頁總瀏覽量的百分比。

10個visits來到a頁面?——5個visits直接離開，3個visits去b頁面?（2個visits去c頁面然后直接離開）。b頁面的3個visits有2個visits返還a頁面最終從a頁面離開。

a頁面的退出率（Exit Rate）=（5+2/10+2 ）*100%，這是Google analytics里面的退出率的計算。

2、文章類指標

2.1、瀏覽量最高的文章

反應用戶更喜歡什么類型的文章，從而有針對性的增加此類文章。

2.2、瀏覽量最低的文章

反應用戶最討厭什么文章，從而有針對性的減少此類文章。

2.3、瀏覽量最高的欄目或頻道

反應用戶更喜歡什么類型的欄目或頻道，從而強化此類欄目或頻道。

2.4、瀏覽量最低的欄目和頻道

反應用戶討厭什么類型的欄目或頻道，從而弱化此類欄目或頻道。

2.5、每日發表文章數

反應網站的運營情況

2.6、文章瀏覽量的時間分布

反應用戶更喜歡在什么時間段登錄網站，從而有針對性的調整文章發表時間。

2.7、日用戶評論數

反應用戶的參與程度。

3、用戶類指標

3.1 日uv

即每日總獨立訪客數，反應網站的受歡迎程度。

3.2 注冊用戶數

3.3 新用戶占比

3.4 ?次日留存率、周留存率、月留存率

3.5 日活躍用戶數、周活躍用戶數、月活躍用戶數

4、商業類指標

4.1 日廣告點擊次數

4.2 引入新廣告品牌是否是知名品牌

其實這類問題的回答套路就是舉例一款類型的產品進行有條理的說明，而且此類題目最好事先準備好，這樣遇到就不會慌亂。

大家如果想詳細的了解，可以去具體的看看那本書《精益數據分析》。

對這個問題，你有啥看法呢？可在評論區說出你的看法。

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總結

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