用戶行為分析UBA渠道趨勢渠道趨勢觀測內容每日渠道的訪問量是多少？某段時間渠道的總訪問量是多少？各個渠道的流量趨勢表現如何？排行如何？數據指標PV(pageview)即頁面瀏覽數，或點擊量。通常是衡量一個頻道或網站甚至一個網頁的主要指標。用戶刷新頁面不記錄到頁面瀏覽量中。UV(uniquevisitor)獨立訪客，將每臺獨立上網電腦（以cookie為依據）視為一位訪客，一天之內（00:00-24:00），訪問您網站的訪客數量。一天之內相同cookie的訪問只被計算1次。新用戶（首次訪問用戶)截止當日，首次訪問用戶數。其它業務性定義可以根據業務來設定，如設置為非注冊用戶。累計用戶(至今累計用戶)截止當日，用戶累計數。且應該是個去重數據。活動中的累計用戶則是活動上線截止當日的訪問用戶數。UV加和此處的加和數據是多日數據相加，沒有去重，主要為了解決運營活動的流量統計問題。PV加和此處的加和數據是多日數據相加，沒有去重。業務洞察觀測者：產品運營/活動運營渠道引流對于運營來說至關重要，觀察渠道趨勢變化，可了解渠道流量峰值特點。同時比對某個渠道的PV、UV、新用戶、累計用戶,可以判斷一個渠道的拉新能力，和持續性。行動指引用UV看渠道，偏重選用戶數多的渠道，用PV看渠道，偏重選瀏覽次數多的渠道。用新用戶看渠道，偏重發掘新用戶的能力的渠道。用累計用戶看渠道，偏重選擇（短）時間內能聚集流量最多的渠道。看趨勢，流量峰值分布特點和渠道類別有一定關系。如是娛樂媒體型的，如視頻愛奇藝，可能中午、晚間、周末流量偏大。如是系統工具類的，如殺毒軟件、翻譯助手、office辦公可能日常流量偏大。如社交、電子閱讀等碎片占用型的，可能日常流量和周末流量都很大。但分散的比較均衡。如果是國際業務，每個產品渠道的特點可能會和時區有直接關系。如果和預期不符，可以查詢異常的原因。看昨日、最近2日（小時數據）一般都是和用戶使用時段有關系的活動運作。比如秒殺。營銷活動引流效果觀測內容產品中流量變化如何？和上周期比如何？每個相關活動對于此產品的引流效果如何？最大的引流活動是哪些？產品的峰值和引流峰值的關聯性如何？數據指標PV(pageview)即頁面瀏覽數，或點擊量。UV(uniquevisitor)訪問產品的訪客數量。一天之內相同cookie的訪問只被計算1次。活動訪問量活動的訪問pv或uv。活動引流量從活動到達產品進行訪問的訪問量。活動引流量占比活動引流量/產品訪問量*100%。活動轉化率活動引流量/活動總量*100%。業務洞察觀測者：產品經理/產品運營產品經理或者產品運營為了產品引流用戶，會有各種活動運作，此時我們就需要有個視圖，既關心產品本身的流量變化，又觀察看每個時期，活動對于產品引流的效果如何。注意產品流量有峰值的時候，區分是活動的效果。還是產品用戶本身訪問習慣造成的。行動指引首先看上方的流量柱狀圖，時間段上流量的高度變化，和上個周期是否有很大的提升還是下降了。再看流量的峰值，活動是否也相應有個峰值在，還是n個活動在進行。觀察其中的關聯影響。反過來，在各個活動過程中，到底對產品產生了什么樣的影響。發現好的活動形式，周期性搞起，對產品有長久的運作機制。活動效果的好壞，也要考慮到進行的時間點，關聯看訪問趨勢，用戶訪問密度，如果活動花費很大精力