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数据指标体系应用的一些基本思考与见解
2022-03-28 10:17:18

前言

有很多关于如何搭建完整/有效的数据指标体系解读和资料,那么,在实际工作场景中如何应用数据指标体系呢?此时,就需要配合“数据监控体系”,通过一系列业务数据监控、分析、复盘等动作,找出问题,寻求解决方案,为业务下一阶段目标进行预测和决策,有效地发挥出“数据指标体系”的作用。

而“数据监控”,即采集+呈现,也就是将用户全链路行为数据以及业务数据采集过来,并用可视化的图、表来呈现出来。再通过“数据指标体系”来进行监督和控制。然而,当产品线业务变得丰富和复杂,单一数据无法满足产品业务线丰富的监控需求,我们就需要搭建更加完善的“数据监控体系”了。

数据监控体系概念?


数据监控体系,即将这些单一的数据指标体系与管理流程结合起来,来满足复杂的产品业务线的监控需求。

而好的数据监控体系的重要性有:

①能够反映过去的产品和业务的情况,对现在情况做对比和参考;

②反映目前的产品业务线的状态的监控,是否数据异常等;

③并及时发现业务指标的升高或降低,以及产生的原因;

④更能够反映产品业务线未来的可能发生变化的趋势,再根据数据指标体系,控制成本等。

数据指标体系应用思路?

①要明确产品业务目标以及KPI和所处的产品阶段。

需要认清和明确目标(量化以及拆分目标,是数据分析的灵魂)。一个业务目标的达成可能是多个团队、多个地区、多个渠道共同促成的,所以,要注意了解整体目标的同时也要关注局部目标,增加分类维度,明确局部的好坏状态。而再判断业务走势正常还是异常,探索解决问题的办法,都是从计算目标和现状的差距开始的,这一点非常重要。而不同的产品阶段是有不同的产品目标业务的。

拆解目标,细分可以有多种类型,比如常见几种的:

◇按达成时间为:年、季度、月;

◇按服务对象为:各个部门、整个公司;

◇按流程位置为:结果型目标/过程型目标;

②根据业务目标,确定判断标准。

一个数据指标难以判别好坏的程度,需要一个相对严谨的判断标准,才能直观的做出判断。就可以依据判断标准,查看数据指标体系中的核心指标是否达标。没达标的话差多少,是亏空还是差一些,是什么原因造成的,问题大不大;达标了超出多少,为什么会超出,有没有更多的机会。

判断标准有哪些呢?

◇与目标达成情况对比:达到没到达预期业务目标就是判断的标准;

◇与历史数据同期对比:查看业务走势,不管是高是低,只要比去年同期表现好就是达标了;

◇与过往经验对比:将过往的一些数据进行对比,结合实际情况,具体问题具体分析;

◇与竞品情况对比:将竞争对手作为参考的指标,行情好的时候,是不是比竞争对手涨的多,行情差的时候,是不是比竞争对手降的少;

③根据业务需求,从数据指标体系中挑选相应数据指标,进行拆解。

数据指标体系里有很多数据指标:日活DAU、月活(MAU)、下载量、激活量、新增注册量、活跃度(DAU/MAU)、次日留存率、次人均时长、首页访问率、停留率、人均充值金额ARPU、GMV,客单价等等。

针对不同的指标,拆分不同的层级。不一定要拆得太细,否则层级会过深,基本上 3 个层级就能够指导我们去做一些动作。

④查看不同层级的数据指标,找出原因。

哪些数据指标为什么没达标,是什么原因,推广少、成本高、用户少还是转化率低或者付费率低等?

⑤搭建以日、周、月为单位的数据指标监控体系报表。

监控每日、过去一周,上周, 上月同周, 上上月同周的数据报表,以图表展示,来反映产品的变化趋势,通过过去的一周数据反映产品现状,通过每日、周、过去的三个月的产品业务线数据变化趋势预估未来的变化趋势。

数据监控指标体系的基本逻辑:先看北极星指标,结合二、三指标再预测判断未来趋势。

⑥根据数据监控结果/数据指标体系,进行多维度分析,来明确管理流程,实现控制。

第一,先进行多维度分类分析。如:

◇哪些区域、团队、渠道,完成目标是下降还是持续上涨;

◇哪里没做好,是什么原因;

◇看看是谁能力大,是谁掉队了影响整体;

第二,确定指标异常状态,明确运营策略执行者。如:

◇GMV降了→ 客单价降低了→ 用户运营想策略;

◇GMV降了→ 某类商品降幅大了→ 商品运营想策略;

◇GMV降了→ 外部流量太少了  → 渠道运营想策略;

第三,再明确执行时间。要有时间状态和走向判断的。如:

◇过去+负向 → 关注什么问题;

◇过去+正向 → 发现什么经验;

◇未来+负向 → 警惕什么风险;

◇未来+正向 → 提示什么机会;

第四,明确需要多大力度,如:

◇注意出现异常

◇要提高等

◇立即执行

比如:“如客单价不能在3天内得到改善提高,本月KPI将不达标,需立即优化商品组合,提升客单价”。

第五,复盘改善后效果

最主要环节就是效果的复盘。而且要先看是哪个层数据指标的效果,再看具体效果大小,并进行改善。

总结

总之,“数据指标体系”应用要配合“数据监控体系”,就需要我们不断的总结并结合过往经验,了解未来产品业务计划,甚至收集一些竞品的情况,把整体现阶段的目标,具体到某个人,有明确指向,不断地完善“数据监控体系”,才能发挥出“数据指标体系”的应用价值。

虽然梳理的数据指标体系的应用思路可能比较朴素,没有特别高大上的模型和理论依托,但却有赖于对业务充分的理解。我们在实际数据运营工作中不用拘泥,只要能达到反映业务现状,方便各业务及时定位异常点就好。随着不同阶段的产品业务方向和目标需要不断进行更新和调整,也需要不断在全面和精炼中寻找平衡,避免过高的复杂度带来的冗余。

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