有读者提问：什么是衡量移动应用软件最重要的指标?
这是个不错的问题——这个问题说难不难，说容易也不容易。实际上并没有通用的主要性能指标，也没有具体的评判标准，但是下面所提到的是几个最基本的指标。
很明显，下载量对任何应用软件都是很重要的，但是空谈下载数量，而不注重质量也是毫无意义的。“下载量有助于应用软件的成功，但是真正的成功并不能用下载量来衡量，” BiTE Interactive公司技术执行副总裁Brant DeBow说道，“许多品牌仍然以是否吸引“眼球”去评判一款App应用是否成功，这似乎把App应用软件当成了电视广告。”
App应用为品牌带来独特的商机，但是品牌不应该只把App当作是公司网站的另一个版本。最好的App应用会有些“粘性”，并能够让用户体验到它们的固有价值。
考虑下：你的品牌有多少几率被用户全天使用，你不应该浪费掉这些机会。你的应用应该有些新鲜、刺激的东西，从而能够加深用户体验，提高用户的忠诚度以及品牌的亲和力。
你要知道，用户下载、然后打开、注册一款App与实际使用的过程中还是要很大流失率的。
本文将告诉读者九个最重要的KPI指标，它们可以评估移动App应用软件是否成功。
用户评价一款App应用时，会首先是从它的用途入手，而真正成功的App应用能够解决用户所面临的问题。除了单纯的使用外，还必须了解用户的年龄段，应用的使用频率、时间、方式等。特别的，对受众群体进行特征分析，可以估测不同受众群体使用情况，预测模型转换。了解这些问题后，可以对App应用有更深刻的见解，并且有的放矢进行资源分配，从而获得更大的利润。
2. 产品终生价值
对任何一款App应用而言，经得住检验并且可靠耐用，就是对产品终生价值(LTV)最重要的评价标准。简言之，LTV是移动用户相对于非移动用户的价值。如果移动用户比非移动用户更忠诚、使用频率更高，那么这个移动策略就是切实可行的。根据不同的用途来评断“价值”，这样就可以在了解应用对不同用户的价值后，就可以明确哪些功能对用户是重要的，哪些是有待提高的。
一款应用软件不会一直都是最热门的，因此要延长使用寿命就必须重视保留率，特别是在第1，7，30天的保留率。如今，保留率以及成为应用软件的最大的挑战，调查显示，有65%的人会在安装3个月后停止使用。而且早期的保留率预测也能显示市场生产力。另外，应用软件排名也越来越关注保留率。对用户来说保留率是更好的指标，但是只有做的很出色才会有更高的保留率。
4.活跃用户
每个人都可以下载应用软件，但是要想让用户定期使用并不那么容易。月度活跃用户(MAU)、日活跃用户(DAU) 都是评估用户活跃度的关键指标。如果用户喜欢一款App，它们就会经常使用，甚至能到依赖的程度。只有了解这类人群的特质以及他们是如何使用的，才会创造出更受欢迎的App应用，并且把更多的客户转化为活跃客户。
5.使用时间
只打开应用软件与切实使用应用软件是有很大区别的，就像网页访问量与网页浏览时间相比一样。增加使用时间对App应用而言是非常重要的。要想使App应用更加具有用户粘性，就要让它更具吸引力，这样才会有更长的使用时间。
6.平均用户收益
如果App应用有固定的用户群那是很好的，但你可能会创造一款应用软件能以其他方式获取收益。着眼大局要从平均用户收益(ARPU) 入手。“收益”来自于 App应用价格、应用内置广告等等，但是当你决定使用平均用户收益这个指标，那么请注意，要把你的App应用放在多个渠道平台上。GPShopper市场营销部高级经理Andrea Cohen表示，如果你只是简单的看看用户在App应用里买了些什么，并忽略他们总体花费的增长，这绝对是一个错误。根据她曾在The North Face和bebe这两个品牌公司的经验，每年用户使用App消费比在线用户多15%，甚至能占到总体收益的25%。
7.App加载/登陆时间
你的App应用需要六秒才能登陆?明确的告诉你，不会有人愿意花时间用这款App应用的。时间可以说是App应用的本质，你有责任为用户提供更高效的应用加载时间。用户应用加载App应用，登陆新页面，在应用里进行购买交易，所有处理都应该是无缝完成。如果你让用户思索为什么这款App应用的加载时间这么长，他们可能已经用上了你竞争对手的App了。
8.用户获取
获取新用户有一个办法，那就是研究一下现有用户是如何找到你开发的App应用的，是通过搜索，付费广告，内置推荐，还是通过口碑相传。人们会因为不同的原因寻找不同的App应用，对于App应用而言，了解如何触及到自己的目标用户是非常有用的。Candy Crush就是通过付费广告把美国20%的iPhone用户变成了这款游戏的活跃玩家。
9.用户体验/幸福度
如果用户使用了你的App应用五分钟以后，他们能从中得到价值吗?或是他们能找到自己需要的网页吗?还是感到非常挫败?人们使用一款App应用，并非意味着他们就喜欢这款App应用。当然，你可以在App Stores通过评论和评级看看一款App是否受欢迎。当然，你也可以使用一些像Helpshift这样的工具获得用户体验的反馈。
以上就是你需要了解的九个重要的App指标。在你开始分析自己的移动App应用之前，要确定这些指标是否适合自己的业务。Pietrzak说过，“跟踪大量的数据并不会提升你的业务，但是有效的执行企业关键目标，收效则会不同。”
是不是还漏掉了一些指标?或是你的公司里还有其他的KPI指标，欢迎在评论栏里留下您的意见。
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社区类网站的运营，应该衡量哪些用户指标？关注哪些数据？为什么？
最好具体到你所运营的网站和特点来分析，其背后的原因&&
从用户生命周期角度分析, 应该包括:1. 新增用户2. 现有活跃用户(ACB), 这个需要先定义什么是活跃用户, 然后再统计;3 用户黏着度, 这个可以通过统计如点击深度, 停留时间, 近期访问等来综合量化;4 用户忠诚度, 可以通过统计如内容产生, 互动, 新用户引进等来量化;多说一句, 网站的pv，uv等, 只是用户访问的结果, 不能直接用来分析用户行为.
没有相关经验下面是我觉得应该关注的一些数据：网站的pv，uv等，网站注册用户数量，日新注册数量，访客转化为用户的比率，活跃用户数量，用户停留时间，流失用户数量，回访用户数量，用户的内容产生数量，用户互动数量等等
瞎YY，别信我的1. 注册/活跃用户数2. 每月人均贡献内容数3. 关系型社区，人均好友数4. 各APP应用数
活跃用户数，PV，UGC
1、DAU/MAU2、日注册3、UGC（平均、各项目）4、停留时间（各项目）
PV 、UV 、日活跃、个人认为社区型网站UGC数比较重要。
社区类网站还分析PV，就是放屁。pv这个粒度太粗了你都说是社区了，当然是分析社区内的活动了，只不过把产品经理关注的点数字化罢了
1. PV UV2. 注册用户数，行为用户数，用户行为数3. 活跃用户数（需定义），新用户，老用户，新老用户，老新用户，沉寂用户。4. 地区数据，时段数据自然属性数据等。
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kejitai Inc.有读者提问：什么是衡量移动应用软件最重要的指标?这是个不错的问题&&这个问题说难不难，说容易也不容易。实际上并没有通用的主要性能指标，也没有具体的评判标准，但是下面所提到的是几个最基本的指标。很明显，下载量对任何应用软件都是很重要的，但是空谈下载数量，而不注重质量也是毫无意义的。&下载量有助于应用软件的成功，但是真正的成功并不能用下载量来衡量，& BiTE Interactive公司技术执行副总裁Brant DeBow说道，&许多品牌仍然以是否吸引&眼球&去评判一款App应用是否成功，这似乎把App应用软件当成了电视广告。&App应用为品牌带来独特的商机，但是品牌不应该只把App当作是公司网站的另一个版本。最好的App应用会有些&粘性&，并能够让到它们的固有价值。考虑下：你的品牌有多少几率被用户全天使用，你不应该浪费掉这些机会。你的应用应该有些新鲜、刺激的东西，从而能够加深用户体验，提高用户的忠诚度以及品牌的亲和力。你要知道，用户下载、然后打开、注册一款App与实际使用的过程中还是要很大流失率的。本文将告诉读者九个最重要的KPI指标，它们可以评估移动App应用软件是否成功。1.用途用户评价一款App应用时，会首先是从它的用途入手，而真正成功的App应用能够解决用户所面临的问题。除了单纯的使用外，还必须了解用户的年龄段，应用的使用频率、时间、方式等。特别的，对受众群体进行特征分析，可以估测不同受众群体使用情况，预测模型转换。了解这些问题后，可以对App应用有更深刻的见解，并且有的放矢进行资源分配，从而获得更大的利润。2. 产品终生价值对任何一款App应用而言，经得住检验并且可靠耐用，就是对产品终生价值(LTV)最重要的评价标准。简言之，LTV是移动用户相对于非移动用户的价值。如果移动用户比非移动用户更忠诚、使用频率更高，那么这个移动策略就是切实可行的。根据不同的用途来评断&价值&，这样就可以在了解应用对不同用户的价值后，就可以明确哪些功能对用户是重要的，哪些是有待提高的。3.保留率一款应用软件不会一直都是最热门的，因此要延长使用寿命就必须重视保留率，特别是在第1，7，30天的保留率。如今，保留率以及成为应用软件的最大的挑战，调查显示，有65%的人会在安装3个月后停止使用。而且早期的保留率预测也能显示市场生产力。另外，应用软件排名也越来越关注保留率。对用户来说保留率是更好的指标，但是只有做的很出色才会有更高的保留率。4.活跃用户每个人都可以下载应用软件，但是要想让用户定期使用并不那么容易。月度活跃用户(MAU)、日活跃用户(DAU) 都是评估用户活跃度的关键指标。如果用户喜欢一款App，它们就会经常使用，甚至能到依赖的程度。只有了解这类人群的特质以及他们是如何使用的，才会创造出更受欢迎的App应用，并且把更多的客户转化为活跃客户。5.使用时间只打开应用软件与切实使用应用软件是有很大区别的，就像网页访问量与网页浏览时间相比一样。增加使用时间对App应用而言是非常重要的。要想使App应用更加具有用户粘性，就要让它更具吸引力，这样才会有更长的使用时间。6.平均用户收益如果App应用有固定的用户群那是很好的，但你可能会创造一款应用软件能以其他方式获取收益。着眼大局要从平均用户收益(ARPU) 入手。&收益&来自于 App应用价格、应用内置广告等等，但是当你决定使用平均用户收益这个指标，那么请注意，要把你的App应用放在多个渠道平台上。GPShopper市场营销部高级经理Andrea Cohen表示，如果你只是简单的看看用户在App应用里买了些什么，并忽略他们总体花费的增长，这绝对是一个错误。根据她曾在The North Face和bebe这两个品牌公司的经验，每年用户使用App消费比在线用户多15%，甚至能占到总体收益的25%。7.App加载/登陆时间你的App应用需要六秒才能登陆?明确的告诉你，不会有人愿意花时间用这款App应用的。时间可以说是App应用的本质，你有责任为用户提供更高效的应用加载时间。用户应用加载App应用，登陆新页面，在应用里进行购买交易，所有处理都应该是无缝完成。如果你让用户思索为什么这款App应用的加载时间这么长，他们可能已经用上了你竞争对手的App了。8.用户获取获取新用户有一个办法，那就是研究一下现有用户是如何找到你开发的App应用的，是通过搜索，付费广告，内置推荐，还是通过口碑相传。人们会因为不同的原因寻找不同的App应用，对于App应用而言，了解如何触及到自己的目标用户是非常有用的。就是通过付费广告把美国20%的iPhone用户变成了这款游戏的活跃玩家。9.用户体验/幸福度如果用户使用了你的App应用五分钟以后，他们能从中得到价值吗?或是他们能找到自己需要的网页吗?还是感到非常挫败?人们使用一款App应用，并非意味着他们就喜欢这款App应用。当然，你可以在App Stores通过评论和评级看看一款App是否受欢迎。当然，你也可以使用一些像Helpshift这样的工具获得用户体验的反馈。以上就是你需要了解的九个重要的App指标。在你开始分析自己的移动App应用之前，要确定这些指标是否适合自己的业务。Pietrzak说过，&跟踪大量的数据并不会提升你的业务，但是有效的执行企业关键目标，收效则会不同。&是不是还漏掉了一些指标?或是你的公司里还有其他的KPI指标，欢迎在评论栏里留下您的意见。
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今天在百度站长学院看到网站分析白皮书，让笔者想到以前刚开始做站的时候，根本就不理会网站统计数据，只是放在那摆设，觉得别人的网站有，我这边也搞一个高大上，那时候的百度站长学院没有现在这么好啊，所以很多都是后知后觉，落后了别人一大步，所以站长们要是有空的话多去关注百度站长学院，都是干货啊。
废话有点多，直接进入今天的主题，如何分析网站统计工具CNZZ或百度统计，其他的统计代码如出一辙，所以只要学会分析这几个网站统计，其他的也OK，上文提到百度站长学院，所以今天的内容也直接引用百度站长学院的，网站统计数据分析有哪些衡量指标?
网站分析中都用到哪些衡量指标?又如何分析这些指标呢?举个例子来说明，如果把一个网站比作一家超市，运营网站就像打理超市的生意，那么目标就是让访客多停留、多购买、多办几张会员卡。为了达成这个目标，我们先要了解当前的情况，比如有多少人走进了超市、看了多少件产品、多少人办理了会员卡;类似地，在网站分析中我们也要了解这些数据，并作为后续业务调整的依据：比如，多少人进入了网站、浏览了多少页面、多少人办理会员等，网站分析指标是数据化地呈现网站运营的状况，帮助站长从各维度了解访客，优化网站。常见指标为：浏览量(PV)、访问次数、访客数(UV)、新访客数、新访客比率、IP、跳出率、平均访问时长、平均访问页数、转化次数、转化率。可以概况为3类，流量数量指标，流量质量指标，流量转化指标。
流量数量指标
1.浏览量(PV)
定义：页面浏览量即为PV(Page View)，用户每打开一个页面就被记录1次。
技术说明：一个PV即电脑从网站下载一个页面的一次请求。当页面上的JS文件加载后，统计系统才会统计到这个页面的浏览行为，有如下情况需注意：1.用户多次打开同一页面，浏览量值累计。2.如果客户端已经有该缓冲的文档，甚至无论是不是真的有这个页面(比如JavaScript生成的一些脚本功能)，都可能记录为一个PV。但是如果利用网站后台日志进行分析，因为缓存页面可能直接显示而不经过服务器请求，那么不会记录为一个PV。
涵义：PV越多越说明该页面被浏览的越多。PV之于网站，就像收视率之于电视，已成为评估网站表现的基本尺度。
2.访问次数
定义：访问次数即Visit，访客在网站上的会话(Session)次数，一次会话过程中可能浏览多个页面。
技术说明：如果访客连续30分钟内没有重新打开和刷新网站的网页，或者访客关闭了浏览器，则当访客下次访问您的网站时，访问次数加1。反之，访客离开后半小时内再返回，则算同一个访次，以上对访客的判断均以Cookie为准。
涵义：页面浏览量(PV)是以页面角度衡量加载次数的统计指标，而访问次数(Visit)则是访客角度衡量访问的分析指标。如果网站的用户黏性足够好，同一用户一天中多次登录网站，那么访问次数就会明显大于访客数。
3. 访客数(UV)
定义：访客数(UV)即唯一访客数，一天之内网站的独立访客数(以Cookie为依据)，一天内同一访客多次访问网站只计算1个访客。
技术说明：当客户端第一次访问某个网站服务器的时候，网站服务器会给这个客户端的电脑发一个Cookie，记录访问服务器的信息。当下一次再访问服务器的时候，服务器就可以直接找到上一次它放进去的这个Cookie，如果一段时间内，服务器发现两个访次对应的Cookie编号一样，那么这些访次一定就是来自一个UV了。
涵义：唯一访客数(UV)是访客维度看访客到达网站的数量。
4. 新访客数
定义：一天的独立访客中，历史第一次访问网站的访客数。
涵义：新访客数可以衡量营销活动开发新用户的效果。
5. 新访客比率
定义：新访客比率=新访客数/访客数。即一天中新访客数占总访客数的比例。
涵义：整体访客数不断增加，并且其中的新访客比例较高，能表现网站运营在不断进步。就像人体的血液循环一样，有新鲜的血液不断补充进来，充满活力。
定义：一天之内，访问网站的不同独立IP个数加和。其中同一IP无论访问了几个页面，独立IP数均为1。
涵义：从IP数的角度衡量网站的流量。
流量质量指标
定义：只浏览了一个页面便离开了网站的访问次数占总的访问次数的百分比，即只浏览了一个页面的访问次数 / 全部的访问次数汇总。
涵义：跳出率是非常重要的访客黏性指标，它显示了访客对网站的兴趣程度：跳出率越低说明流量质量越好，访客对网站的内容越感兴趣，这些访客越可能是网站的有效用户、忠实用户。该指标也可以衡量网络营销的效果，指出有多少访客被网络营销吸引到宣传产品页或网站上之后，又流失掉了，可以说就是煮熟的鸭子飞了。比如，网站在某媒体上打广告推广，分析从这个推广来源进入的访客指标，其跳出率可以反映出选择这个媒体是否合适，广告语的撰写是否优秀，以及网站入口页的设计是否用户体验良好。
2. 平均访问时长
定义：平均每次访问在网站上的停留时长，即平均访问时长等于总访问时长与访问次数的比值。
涵义：平均访问时间越长则说明访客停留在网页上的时间越长：如果用户对网站的内容不感兴趣，则会较快关闭网页，那么平均访问时长就短;如果用户对网站的内容很感兴趣，在网站停留了很长时间，平均访问时长就长。
3. 平均访问页数
定义：平均每次访问浏览的页面数量，平均访问页数=浏览量/访问次数。
涵义：平均访问页数多说明访客对网站兴趣越大。而浏览信息多也使得访客对网站更加了解，这对网站市场信息的传递，品牌印象的生成，以至于将来的销售促进都是有好处的。一般来说，会将平均访问页数和平均访问时长这两个指标放在一起分析，进而衡量网站的用户体验情况。
流量转化指标
1. 转化次数
定义：访客到达转化目标页面，或完成网站运营者期望其完成动作的次数。
涵义：转化就是访客做了任意一项网站管理者希望访客做的事。与网站运营者期望达到的推广目的和效果有关。
定义：转化率=转化次数/访问次数。
涵义：转化率即访问转化的效率，数值越高说明越多的访次完成了网站运营者希望访客进行的操作。
如下图是一个访客进入网站的访问行为记录，可以统计到如下指标数据:
统计数据：
● 浏览量=4
● 访客数=1
● 访问次数=2
● 平均访问时长=5分钟 平均访问页数=2
● 跳出率=50%
● 如果C是设置的转化目标页面，则转化次数为1，转化率=50%
SEO不仅要懂得建站，还得懂得分析网站数据，不断的调整网站优化的方向，通过数据为网站指一条明路，说的好像有点大了，不分析数据网站就活不了似的，但真有点那个意思，有数据在手，方能以不变应万变，现在都是讲大数据的年度，对我们来说，看好网站数据足矣，虽然百度的产品用户体验越来越好，但也有抽风的时候，，你造吗。
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文章描述：Google应用的这套用户中心的指标体系通过提供一个可广泛适应性的维度框架，以及具体指标的创造流程，给我们量化用户体验提供了非常好的参考。
非常感谢@liuyaping在阿里做的关于用户中心的衡量指标的分享和交流，很受启发。Google应用的这套用户中心的指标体系通过提供一个可广泛适应性的维度框架，以及具体指标的创造流程，给我们量化用户体验提供了非常好的参考。
下面是根据Google的《》一文的主要内容和观点草草翻译如果有翻译的词不达意的情况，请参考原文，见谅哈 ：）
+++++++不算华丽的分割线+++++++++
越来越多的产品和服务被部署在网络上，这对大规模的用户体验衡量提出了新的挑战。非常需要有一个用户中心的指标体系，用以衡量关键目标的达成过程，并推动产品的决策。在这份简报中我们可以看到Google目前使用的以用户为中心度量的HEART框架，以及作为产品目标映射到的这个指标创建的过程。
1、传统的网站衡量指标PULSE
Page view/页面访问次数
Uptime/持续运行时间
Latency/延迟
Seven days active user/7天活跃用户数
Earning/收入
PULSE是基于商业和技术的产品评估系统，被很多组织和公司广泛应用于跟着产品的健康状况。
这些指标非常重要，并且和用户体验息息相关，比如一个产品如果经常访问中断（low uptime）或者非常慢（hight latency）是无法吸引用户的。一个电子商务网站的购买流程如果太多步很可能难以赚到钱。一个拥有很棒用户体验的产品更可能在PV和用户量上不断增长。
但是这些指标要么太浅层次，要么和用户体验不直接相关，很难用以评估用户界面的改变对于用户的影响。并且他们也经常很尴尬的互相影响&&比如一个特定功能页面的PV上升可能是由于这个功能真的很流行，或者是由于界面让用户迷惑，而不断在周边点击以便逃走。带来短时期的价值的改进，有可能造成糟糕的用户体验，从而在更长时期造成用户的流失。
2、以用户为中心的指标HEART
Google的用户体验师基于PULSE中存在的问题，提出了一个作为补充的度量框架：HEART。
Happiness/愉悦度
Engagement/参与度
Adoption/接受度
Retention/留存率
Task success/任务完成度
这五个仅仅是衡量的范畴，不同的产品可由此定义特定的指标，用以监控达到目标的进程。愉悦感结合用户的满意度来度量，任务完成度结合任务完成的效果和效率来度量。参与度、接受度、留存率是全新的范畴，一般通过广泛的行为数据来制定。通常并不适合在一个指标设定中用到所有维度，但可以参考该框架来决定是包括或排除某个维度。比如用户是要将使用你的产品作为工作的一部分，在这种企业环境下参与度就没有什么意义了。在这个案例中可以考虑选择愉悦感或者任务完成度。
愉悦感愉悦感是设计用户体验中的主观感受问题，像满意度、视觉感受、向别人推荐的意愿、易用性感知。可以通过好好设计问卷长时间监控相同的指标来看设计修改后带来的变化。
参与度参与度是用户在一个产品中的参与深度，在这个维度上，通常用来作为一段时期内访问的频度、强度或互动的深度的综合。比如单用户每周的访问次数，或者用户每天上传的照片数，这比总量要好&&因为总量的增长可能是由更多的用户的产生，而不是更多的使用产生的。
接受度和留存率接受度和留存率指标通过特定时期内大量用户的统计（比如，7天的活跃用户数）提供强大的洞察，来定位新用户和老用户的差异问题。接受度监控特定时期内有多少新用户开始使用产品（比如，最近7天内新创建的账号），而留存率则监控特定时期内有多少用户在下稍后一个时期内仍然存在（比如，某一周的7天活跃用户在3个月后仍然在7天活跃用户中）。
任务完成率任务完成率维度包括一些传统的用户体验行为指标，比如效率（如完成任务的时间），效果（比如任务完成的百分比）以及错误率。
3、目标&&信号&&指标
不管定义的用户中心的指标是怎样的，如果不能精确的和目标相关，以及能够跟踪达到目标的过程，那么都是白搭。Google提供了一个简单的流程来完成指标的设定，通过阐明产品或者功能的目标，然后定义达成的信号，最终建立特定的指标的监控方式。
目标第一步是定义产品或功能的目标是什么，特别是在用户体验方面。用户需要完成什么任务？重新设计是试图达到什么？使用HEART框架来提示相关的目标（比如，是吸引新用户更重要，还是鼓励现有用户更积极参与重要？）一些有用的提示：
不同的团队成员可能对于项目的目标有不同的意见。这个过程提供了一个很好的机会来收集不同的想法并且努力达成共识（并且buy-in选择的指标）
特定项目或功能的成功可能与产品的整体目标不同
在这个阶段无需太担心是否和如何找到相关的信号或指标
信号接下来，想想用户的行为或态度如何体现成功或失败。什么行动会表示目标已经达到？什么感受或看法能够联系到成功或失败？在这个阶段你应该思考你的这些信号的数据源可能是什么？比如，基于日志的行为信号，这些相关的行为目前有记录或者能够被记录吗？可以收集态度的信号&&能否定期投放问卷吗？日志和问卷时我们最常使用的两个信号源，但还有其它的可能性（比如，使用一个面板或判断让用户评分）。一些有用的提示：
选择敏感和和目标特别相关的信号&&他们应该不因不想过的原因变化，除非用户体验变好或变糟糕了
有时失败比成功更容易定义（比如，放弃任务、撤销，戳着）
指标最终，想想这些信号是否可以转换为特定的指标，是否可以被方便的持续跟踪。一些有用的提示：
原始统计数据会随同你的用户基数增长而增长，需要转化为常态；比例、百分率或者每个用户的平均值更有用一些
在确保精度上有很多挑战，基于web日志的指标，如从自动生成的数据中过滤流量（如爬虫、垃圾信息），并且确保所有重要的用户行为都被日志记录（默认情况下可能不会，尤其是在基于AJAX或基于Flash的应用中）
如果需要拿你的项目或产品和其他的进行对比，你可能需要在这些产品的标准指标中增加监控指标。
Google已经花费数年时间来解决广泛应用的用户体验的衡量指标体系。HEART框架和目标-信号-指标的过程，已经在Google超过20个产品和项目中进行了应用。不管是数据驱动的还是用户中心的产品中，HAERT框架和目标-信号-指标过程都能帮助产品团队来做出决定。
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