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数据分析系列(二):如何梳理数据指标体系
2020-07-12 20:37:28

前言

上一期话题我们聊了一下「如何辨别数据指标,利用正确的数据指标来指导工作」。这期话题我们会聊一聊:如果你面临的是一个探索项目,如何从零开始建立起一套数据指标体系。

01


明确当前业务的目的


从产品生命周期的角度来说,一个产品会经历引入期、成长期、成熟期、衰退期四个阶段,由于衰退期的产品价值比较有限,所以这里主要讨论前三个阶段:


  • 引入期,关注业务模型是否能够跑通(主要包括用户满意度、留存等指标,看产品是否能为用户提供价值)

  • 成长期,关注用户增长(主要关注新增、留存等指标)

  • 成熟期,提升用户活跃度,实现商业变现(关注DAU、收入等指标)


理想中的状态是以上,不过目前越来越多的公司由于面对资金压力,很多公司都在压缩产品引入期-成长期的时间,从产品初期已经开始孵化一些商业化功能,实现变现。但总体而言,一般当前业务目的还是可以归根于两个方面:


  • 流量:用户新增、DAU、用户留存、人均使用时长

  • 变现:营收


02


梳理当前业务模块&核心指标


上个部分我们提到业务目的主要可以分为流量、变现两个环节,那么下面个人认为从业务目的出发,常见的业务模块及其核心指标主要如下所示,供参考。


同时,核心指标的描述需要包含以下几个要素:

  • 指标含义:描述了一件xxxx的事情

  • 数据来源:通过哪个系统采集原始数据

  • 计算方法:包括计算公式、统计时间段

  • 指标价值:做好了能怎么样

所谓「核心指标」的定义没有标准答案,我认为衡量的标准是:日常你每天都需要去关注的综合性数据。


举例「如果现在是某一产品付费模块」,可以大致按照如下方式进行梳理:



03


定义核心指标判断标准


前面有提到核心指标描述里面需要包括一项:做好了能怎么样,那这里其实需要为核心指标配套一个判断标准。


常见的定义标准的方法有以下几种,按照自身产品特点选择即可:


  • KPI达标率:如果你的核心指标是KPI指标,那就直接根据KPI达标率来判断即可。这个应该是最常见的一种方式。

  • 竞品对标:如果你能从靠谱渠道搜集到竞品相关数据,那以竞品为参照物进行判断。

  • 环比对比:查看环比数据,如果业务走势呈明显周期性,选择一个历史数据较为不错的数据进行对比。

  • 同比对比:查看同比数据,预估每个周期增长多少个百分点,与上一周期数据进行对比,看是否达标。


04


完善二三级指标


「核心指标」能帮助我们每天了解业务的全盘情况,但是如果某一天我们发现某一个核心指标发现了异常波动,我们需要去进一步探索原因。所以,这里我们要做的第四步是:根据实际业务需要,进一步完善二三级指标。


具体拆解方式很大决定上取决于产品形态及当前业务关注点,主要可以通过以下几种方法:


  • 根据构成拆解

比如推广模块的推广成本可以拆解为:

推广成本=渠道1推广成本+渠道2推广成本+渠道3推广成本...


  • 根据业务流程拆解

根据业务流程,划出具体业务流程的过程指标,比如研究游戏内A道具的付费率情况,可以分为以下几个流程:

             


  • 根据可能影响因素拆分

假设流量池稳定,游戏平台付费营收未达到预计水平,可以从以下几个角度增加分类维度:

              

05


总结


指标建模最大的意义在于最终能够赋能业务成长,所以我更建议由上及下进行拆解:以最终整个产品目的为导向(老板层面关心的问题),再到当前业务核心指标&判断标准(Leader关心的问题),再到二三级指标(执行层面关心的问题)。


同时,最后2条小建议:

选择哪一种指标建模方法不重要,但要注意逻辑性,选择一种自己认可的即可;

注意实操性,刚开始精力有限的情况下,不建议建立太多复杂的指标体系,最后反而看得眼花缭乱,抓不到业务重心。








本期内容在这里结束,下篇文章会围绕《常见的数据分析方法》展开,聊一聊常见的数据方法有哪些以及实际在业务场景中如何运用。



Louisa要做小太阳
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先后任职于百度、传音控股,4年互联网运营经验,擅长数据分析、内容运营、商业化变现等模块。
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