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数据指标体系搭建的4个步骤和原则,用大白话讲清楚

数据分析师在工作中经常会遇到这样的问题:



为什么会发生这样的现象?根本原因在于缺少指标体系的建设,宣贯、实施,2而指标体系的搭建是埋点、取数、分析工作的前提


指标体系的通俗定义和选取原则

指标体系的通俗定义:在业务不同阶段,分析师牵头,业务方协助,制定的一套从各维度去反映业务状况的一套待实施框架

指标选取原则:根本性、可理解性、结构性

根本性:核心数据一定要理解到位和准确

可理解性:所有指标都要配上业务解释性、如日活的定义是什么,打开还是点击还是进程在

结构性: 能够充分对业务进行解读:如新增用户只是一个大数,我们还需要知道每个渠道的新增用户,每个渠道的新增转化率,每个渠道的新增用户价值

指标体系建立的四步法

指标的构成:



指标体系建立四步骤:


1、理清业务阶段和方向

创业期:业务前期:最关注用户量,此时的指标体系应该紧密围绕用户量的提升来做各种维度拆解,如渠道

上升期:业务中期,除了关注用户量的走势,更加重要的是优化当前的用户量结构,如看用户留存如果留存偏低,必然跟产品模块有关 系,是不是某功能流量承接效果太差。

成熟发展期:一定要看收入指标,各种商业化模式的收入,同时做好市场份额和竞品的监控

2、确定核心指标:——重点(方向对了,之后的工作才是对的)

建议:多去了解业务和市场头部玩家

最重要的是树立正确的核心指标,这个不是一件容易的事,不是因为这件事很难,而是所有人都去重新接受一些客观事实很难

举例

某款产品的日活口径是打开app,通过不断的买量,日活也一直在上升,然而分析师发现,打开app中的用户中,2秒跳出率达30%,非常不健康,那么当前的核心指标日活实际上已经有问题了,更加好的指标体系是停留时长大于3秒的用户数

注:每个app的核心指标都不太一样,所以一定要多花时间去考虑这件事,这个非常重要,不只是看日活和留存那么简单

3、核心指标维度拆解:——重点(对核心指标进行正确合理的拆解才能帮助定位问题所在)

核心指标的波动必然是某种维度的波动引起,所以要监控核心指标,本质上还是要监控维度核心指标

通用的拆解方法都是先对核心指标进行公式计算,再按照业务路径来拆


根据上面的案例,当前的核心指标是停留时长大于3秒的用户数

停留时长大于3秒的用户数=打开进入app的用户数*停留时长大于3秒的占比

然后再往下进行拆解和分析 ;渠道转化率、打开方式、用户画像 ,停留时长的分布、

停留大于3秒的用户特征和行为特征,停留小于3秒的用户特征、有无作弊可能等

4、指标宣贯、存档、落地

宣贯:很多人都忽略了这一步,没有指标体系的宣贯和存档,和业务核心人员沟通好之后就开始建报表,然后就完事了。实际上搭建好指标体系后,要当面触达到所有的业务接口人 ,最好是开会并邮件通知到位

存档:同时要对指标的口径和业务逻辑进行详细的描述存档,如***功能渗透率=该功能的点击人数/日活。即把相关定义给描述清楚,让人一眼就能看懂

落地:就是核心指标的相关报表了,实际工作中,报表都是在埋点前建好的,这样的话一旦版本上线就能立刻看到数据,而且这个时候各方的配合度很高

数据分析师经常抱怨临时提数需求太多就是因为指标体系没做好 。

实际工作场景中如何搭建一个指标体系

其实就是上面说的定目标和拆目标的过程,具体来说:

把搭建一个指标体系的过程总结成12个字:定目标,分指标,找数据,体系


1、定目标

这是第一步,也是最重要的一步,很多指标体系搭起来之后没办法持续应用,问题基本都出在这一步。

首先要明确,我们搭建一个指标体系的目的为何。通常来说,目标可能包括以下几类:



具体目标可能会包含以上的一类或几类,需要根据目标来确定选择哪些指标。

2、分指标

明确目标后,需要进行指标选择,从大量的指标中选出或造出可以用于达到目标的指标。

选择指标时,建议分以下三步:

首先,寻找已有的可直接用于满足目标的指标体系,如可以找到,则在上面进行小幅度的修改,以适应目标需求;

其次,如果无法找到直接可用的指标体系(实际操作中这种情况出现比率超过50%),则参考相近指标体系,构建自己的指标。

最后,如果相近指标体系也没有,就要深挖问题的根源,然后自己造指标。(注:这种情况在实际工作中比较少见)

3、找数据

指标定好之后,分类取数,利用数据来计算指标值。

数据来源无外乎以下几种:



在此处需要注意,切忌从数据出发制造指标……

4、 搭体系

搭体系这部分,简单来说就是:要给指标及指标的变动之间提供逻辑解释,要能够以单个或多个指标的组合来给出对现实情况的解释。

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作者: 时间:2020-10-10 阅读:79 分享到: