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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
  • 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

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 订单金额累计值
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 天数累计值
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

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。
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