文章從用戶生命周期的四個階段并貼合活躍這一維度，羅列了Pinterest內(nèi)部關注的20多項指標。從Pinterest我們可以延伸至內(nèi)容類產(chǎn)品來看待這些指標，因為和電商、互金等產(chǎn)品相比，活躍的波動對內(nèi)容類產(chǎn)品有著更直接的影響。為了便于理解，文章最終提煉出了19項指標并部分添加了描述和解讀，供參考。

以下為譯文：

總是有很多人問我這樣一個問題：在我的數(shù)據(jù)指標看板上，我到底應該關注哪些指標？在這篇文章中，我將結合場景給大家說說Pinterest內(nèi)部的指標看板到底長什么樣？

我們梳理了出了產(chǎn)品的用戶增長模型，模型中的最高級指標就是月活（MAUs）。這也是我們的終極目標。然后基于用戶生命周期漏斗，先后分為用戶獲取階段、用戶活躍階段、用戶深度參與階段以及流失召回階段，最后基于各階段設定相關指標。

在著手提升活躍之前，需要從以下6個維度明確當前現(xiàn)狀：

（月活躍用戶數(shù)：一款互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品一個自然月或30天使用產(chǎn)品的人數(shù)，也即這一時間段內(nèi)每日活躍用戶之和并去重）

（1）明確可提升空間：明確當前的MAU值以及當前季度我們有多大的提升空間。

（2）科學預測：基于過去幾年同時期的增長趨勢，預測我們的一個期望值?？梢钥闯?，我們也考慮了這一指標的增長受季候的影響。

（3）移動端的月活

（4）月活基于性別的分布

（5）月活基于城市的分布：在一張表上即可看到具體每個城市的月活情況甚至基于國家的分布，橫坐標比如美國、英國等。并且這些國家也會基于互聯(lián)網(wǎng)的普及程度、互聯(lián)網(wǎng)廣告投放等去統(tǒng)計。

（6）活躍拆分：幫助我們找到對月活貢獻最大的因素。特別是把月活用戶數(shù)拆分成新注冊用戶數(shù)、沉睡喚醒用戶數(shù)、老用戶的流失數(shù)、新用戶流失數(shù)。

注：月活躍用戶包含了當月的新增用戶、留存用戶、曾經(jīng)流失又喚醒的用戶。這也就涉及對老用戶、新用戶、流失用戶的定義，并且清楚的知道這三個維度的數(shù)據(jù)。相關定義下文會有顯露。

一、用戶獲取指標

1、總注冊量

2、APP端注冊量

3、注冊基于來源渠道的分布

4、病毒傳播系數(shù)（參與邀請的人數(shù)、邀請發(fā)送的次數(shù)、被邀請注冊用戶數(shù)）

二、用戶活躍指標

1、整體激活百分比：7天為一個周期，我們通常追蹤那些在一周內(nèi)來過或者是來了多次的用戶注冊轉化率，換句話說，統(tǒng)計當周的注冊用戶中有多少是來過多次以后才注冊的。

2、APP端的激活百分比：1 中整體激活百分比基于平臺的分布，通常在不同平臺，這一百分比都會有戲劇性的不同

3、激活用戶基于渠道來源的分布

4、激活用戶基于性別的分布

解讀：雖然不同性別整體趨勢一致，但是綠色代表的用戶性別顯然要比棕色代表的性別激活要高。

5、有核心行為的訪客在7天內(nèi)的注冊轉化：和1中提到的轉化類似，只是具體到有過pin行為或是進入Pin頁面的用戶完成注冊的百分比。這是評估我們關鍵節(jié)點轉化率的一個高級指標。

6、APP端在新增7天內(nèi)有核心行為的訪客數(shù)量

7、APP端在新增7天內(nèi)有核心行為訪客的注冊轉化率

8、APP端用戶從注冊到有關鍵行為的漏斗轉化：這一指標追蹤了新注冊用戶在注冊之后的28~35天內(nèi)依然有關鍵行為的用戶周留存情況。特別是，用戶注冊35天后，還有多少用戶留存、有多少百分比的用戶還有關鍵行為（比如查看pin頁面或有點擊Pin按鈕）

9、注冊用戶中有關鍵行為用戶的占比，并且基于性別分布

10、用戶注冊之后35天內(nèi)的周留存：這是我們活躍指標中比較重要的一個。我們會追蹤一個用戶注冊后的1個月內(nèi)的周留存情況。（一個月內(nèi)的每7天都至少有一次活躍的百分比），特別是會看注冊后的28~35天依然活躍的百分比（28~35天后的留存率）

三、用戶深度參與指標

1、活躍指標之間的占比：日活占月活的百分比，周活占月活的百分比、日活占月活的百分比。活躍用戶之間的占比是衡量用戶參與度的一個非常重要的指標

解讀：以第一個圖為例，表示每一天活躍的用戶占周活躍用戶的百分比，準確點是占7天內(nèi)活躍用戶的百分比，每天的占比越接近1說明用戶的粘性越高。

2、EDM漏斗轉化率：郵件發(fā)送總數(shù)、到達率、打開率、內(nèi)容點擊率并且基于類型的分類統(tǒng)計

3、Push漏斗轉化率：Push總條數(shù)、到達率、打開率，并且按推送類型和平臺分類統(tǒng)計（Android & ios）

四、沉睡用戶喚醒指標

1、被喚醒的用戶基于平臺的分布：沉睡了28天的用戶被重新召回的數(shù)量，并且基于不同平臺的分布

2、不同來源渠道的喚醒率

總結來看，你會發(fā)現(xiàn)以上內(nèi)容大都是在強調(diào)活躍這一指標（從獲取一個用戶到轉化成一個活躍用戶甚至一個月留存用戶），這是因為我們認為活躍決定了后續(xù)增長的可持續(xù)性。（可持續(xù)性可以理解為：一但增長策略能提升活躍，那這一策略就是直接影響著之后的新用戶）如果你想為數(shù)以億計的用戶提供服務那一個較高的活躍是非常必要的。當然，也要基于用戶性別、城市、渠道等多維度去深度理解不同用戶在產(chǎn)品上的不同興趣點并能找到表現(xiàn)不是很好的維度。

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