基础指标值

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简介

指标值标签为常用的计算标签模型，用于了解用户对事件的累計、頻率、佔比等表現 ， 统计结果作为标签值，对用户标记。

常见使用场景为：

• 累积消费金额

• 累积消费优惠金額

• 平均消費金额

• 购买自有品牌订单的平均客单价

• 订单金额中自有品牌消费金额占比

支持计算的特征为：

指定周期内，某个事件的

• 发生次数

• 使用天数

• 整数、小数事件属性的求和

• 整数、小数事件属性的平均值

• 某个类型事件发生次数占事件总发生次数的占比

• 某个类型事件的整数、小数事件属性求和占该事件整数、小数事件属性总和的占比

控件说明

项	说明
1.选择时间范围	如过去7天、过去30天、过去90天等
2.选择事件	如全局指标(访问、活跃)、埋点事件和计算指标
3.选择統計內容	如次数、天数、埋点事件的整数、小数、字符串类型事件属性
4.选择计算模型	如累计值、平均值、占比、去重数
5.选择事件过滤	选择事件过滤条件

由于事件属性的类型不同，支持的计算模型对应关系如下：

属性	累计值	平均值	占比
次数	✔️		✔️
天数	✔️
整数、小数类型事件属性	✔️	✔️	✔️

常用标签&操作示例

示例一：累计值

当一位用戶运营同事，想知道 一位用户 過去30 天一共消費多少錢時，我们可以构建 累积消费金额 标签。這也是 RFM 模型中的 M 。

如：过去30天 订单支付 订单金额 的 累计值

项	说明
1.选择时间范围	过去30天
2.选择事件	订单支付
3.选择統計內容	订单金额
4.选择计算模型	累计值
5.选择事件过滤

示例二：累计值

当一位用戶运营同事，想知道 一位用户 過去30 天 活躍多少天時。我们可以构建 过去30天活跃天数 标签。

如： 过去30天 活跃 天数 的 累计值

项	说明
1.选择时间范围	过去30天
2.选择事件	活跃
3.选择統計內容	天数
4.选择计算模型	累计值
5.选择事件过滤

示例三：平均

项	说明
1.选择时间范围	过去90天
2.选择事件	订单支付成功
3.选择統計內容	实际购买金额
4.选择计算模型	平均值
5.选择事件过滤

示例四：占比

当商品运营人员，为了知道一位用户， 在浏览时对于 男妆品类的兴趣程度 。他需要知道，此用户在所有商品浏览中， 男装占比是多少 。

我們可以構建 过去7天男装商品浏览次数占总商品浏览次数占比标签。

项	说明
1.选择时间范围	过去7天
2.选择事件	浏览商品详情页
3.选择属性	次数
3.选择統計內容	累计占比
5.占比属性	一级分类 等于 男装
6.选择事件过滤