在过去的一年里，我们发布了一份产品基准报告以及两份专门针对媒体娱乐和金融服务的报告。（在不远的将来寻找关于零售和电子商务以及SaaS的报告）。我们构建这些报告的目的是帮助人们了解他们自己的产品性能相对于竞争对手的表现如何。但为了帮助用户更全面地理解这一点，我们认为我们应该充实一些概念，帮助用户从这些报告中获取概念并将其付诸实践。这篇文章是如何使用这些报告中的数据来深入了解用户行为和产品性能的指南。选择指标并配对我应该查看哪些类型的指标？这些报告包含了所有产品所有者都应该关心的高级度量类别的隐式答案：使用、保留、参与和转换。使用指标询问"我的产品中有多少人？"保留指标会问"在我的产品中的人会回来吗？"参与度指标询问："我的产品中的人在做什么？"转换指标会问："我的产品中的人在做我希望他们做的事吗？"这些指标并不意味着是独立的，而是要在您（产品所有者）构建的生态系统中协同工作。考虑这些度量类别的最简单方法是根据对。使用率指标和保留指标一起使用。参与度指标和转换指标一起使用。这些配对的原因是为了确保产品作为一个整体朝着正确的方向发展，而不是一个单一的指标。将使用与保留相结合是实现可持续增长的最简单方法。在不改进产品的情况下提高使用率是极有可能的。比如说，到处扔广告费就是一种方式。但是，如果新用户被保留在与现有客户相同的水平上，这是一个积极的迹象。参与和转换应该成对出现，因为它们都与产品中的用户活动有关。转换数据可以帮助确定哪些类型的参与与转换实际相关。确定因果关系是一项更困难的任务，但看看哪些行为组合在一起是有价值的。事实上，即使看到那些完全不相关的行为也是有价值的。某个用户子集出现在星期一到星期四，而完全不同的一个出现在星期五到星期天？有趣的发现！除非有理由相信这些知识可以转化为更有用的东西，否则它并不是特别具有可操作性的。也许在高活动日发送带有特别优惠的通知可以提高使用数据做出更好的业务决策的转换。评估竞争对手我们基本上都会在每个基准报告主页上询问相同问题的版本。"我们与竞争对手相比如何？"我们如何比较其他人？"我们怎么叠起来？"公司需要知道与竞争对手相比他们的表现如何。这些是引发这些报告的问题，也是我们试图在报告中回答的问题。每个人都知道他们在真空中是如何衡量这些指标的，但是真空被定义为没有可呼吸的空气，对任何接触到它的人来说都是致命的。所有这些都是说，这些公司对气氛的了解是正确的。这里的基本直觉是正确的——如果我的产品被打败了，我应该改进它或者转向其他产品。一次又一次，我们的数据显示了一些简单而真实的东西：维护一个成功的产品真的非常难。对于SaaS企业，我们发现只有3%的用户已经注册了一个产品，最终订阅了该产品。对于游戏产品来说，这个数字是惊人的低1.5%。中位数的媒体和娱乐产品的使用率正在下降。关键是，即使在经济形势良好、科技是一个充满活力、成功的it行业的情况下，这些数据中的一堆数据都指向了在竞争激烈、拥挤的空间中面临的挑战。以下是我们在金融服务基准报告中的月度ADAU增长率。57%的月环比增长是不可持续的，这意味着五年内从一个人到整个地球人口。了解你的产品的总目标市场中有多少已经被解决了，这对于这些类型的度量是很有用的。尽可能靠近你的产品你的产品和大量的聚合产品之间的比较是不可能完美的。但我们已经尽了最大努力让读者尽可能地进行比较。以电子商务、电子商务和娱乐业为例，我们主要分为电子商务和娱乐业。在媒体娱乐和金融服务基准报告中，我们还划分了子行业。对于我们的媒体和娱乐基准报告，这意味着要分别查看音频、游戏、视频和书面媒体产品，以及我们的金融服务基准报告以及金融服务中的银行、保险、转账、个人金融和交易与加密产品。我们还划分了用户是通过桌面web、移动应用程序还是移动web访问产品。除了按平台、垂直和亚垂直划分之外，我们还提供了中位数和90%的数据，让我们了解什么是"精英"，什么是更典型的。视频产品的DAU/MAU，按移动应用程序、移动web和桌面web在中间值和第90个百分位排序这种分类的目的是帮助读者了解他们落后于竞争对手是因为他们的产品相对于他们的行业（媒体和娱乐）、子行业（视频）是成功的，还是他们的内部指标是否因为用户在这些平台上的分布而倾斜。了解从其他人的数据中学到的东西的局限性虽然从其他人的数据中学习可以提供信息，但它并不能描绘出一幅完整的图景。毕竟，我们能够聚合这些数据的唯一原因是，很多团队选择购买Mixpanel是因为它向他们的用户提供了一个视图。此数据并不意味着取代您自己的用户行为分析数据。如果我们说媒体和娱乐产品的用户在移动应用程序上的会话长度通常比在桌面web产品上长，如果你的结果显示相反，那可能意味着你有机会改进你的移动应用程序。或者，它可能没有任何意义。再考虑这一组配对指标：高级基准测试和用户行为分析。没有用户行为分析的基准测试提供了一个行业中正在发生的事情的总体感觉，但缺乏细粒度的洞察力。没有行业基准的用户行为分析只会看到其中一棵树。把它们放在一起可以让用户看到森林和单独的树，希望能看到它们的生长。