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【原创】关于“数据指标”的一些基本思考与见解
2022-10-10 11:11:16

前言

在刚迈入数据的大门时,有些伙伴经常对一些数据指标或者数据本身的概念很模糊,尤其是当跟运营、产品、数据分析师了解业务需求的时候,会被这些密密麻麻的指标给弄糊涂。因此,对数据指标的概念进行一次简单的梳理以及思考!希望此模糊的伙伴一次思维的扩展和认知。

数据指标是业务现状的反映,而数据分析也正是基于对业务现状的准确透视才能做出有效决策,可见,数据指标的重要性不言而喻。

为了建立对数据指标的完整认知,我们把数据指标拆成“数据”与“指标”:指标是数据之间的运算,是「衡量」事物发展程度的“模型”。

也就是说“建立指标「评估」业务发展”是一个建模的过程:把业务发展从物理世界映射到数据空间中,只有这样才能使得“万物皆可计算”,这就是数据分析的基础。

1、什么是“数据”?

首先,我们先来了解一下什么是“数据”?

最通用的理解,数据是被存储起来的信息。从应用的角度,数据是把事物做量化处理的工具,万物皆可数据化:数值数字是数据,文本、图像、视频等同样都是数据。

按字段类型划分,可以把数据分为:

  • 文本类:常用于描述性字段,如姓名、地址、备注等

  • 数值类:最为常见,用于描述量化属性,如成交金额、商品数量等

  • 时间类:仅用于描述时间发生的时间,是重要的分析维度(如同比、环比、累计等)

按结构划分,可以把数据分为:

  • 结构化数据:通常指关系数据库方式记录的数据

  • 半结构化数据:如日志、网页数据

  • 非结构化数据:指语音、图片、视频等形式的数据

根据数据连续的属性不同,还可以分为:

  • 连续型数据:在任意区间可以无限取值,比如年龄、身高

  • 离散型数据:常见的分类数据,比如性别、年级

2、如何理解 “指标”

其次,来看看“指标”是什么?

指标的作用是「度量」业务,最终目的是用来衡量业务是否符合预期,并为后续业务优化工作提供思路和方向。从这个角度对它进行拆解:指标 = 维度 + 汇总方式 + 量度

◆ 维度:回答从哪些角度去衡量的问题?

◆ 汇总方式:回答用哪些方法去衡量的问题?

◆ 量度:回答目标是什么的问题?

例如:

①订单数:统计周期内,用户完成支付的订单数量总和;

②复购率:统计周期内,重复消费用户数(消费两次以上的用户)在总消费用户数中的占比;

3、数据指标的分类?

再来梳理一下数据指标有哪些分类呢?如下:

·综合性数据指标

即能体现产品目前综合情况的指标。

比如社交网站,数据指标的用途偏向于了解产品的用户增长或减少等情况。通常有:DAU、留存数、留存率、人均使用时长、PV、UV、GMV、支付UV、人均订单数、人均客单价等。

·流程性数据指标

指与用户操作行为相关的指标。例如点击率、转换率、流失率、完成率等

·业务性数据指标

跟产品业务相关的指标。例如视频网站,则可能需要的业务指标有:视频播放数、人均观看时长、人均播放数、播放率等。

4、数据指标如何落地使用

 

最后,了解完指标的底层逻辑(理论)后,更重要的是在业务中如何落地?结合数据分析经验,总结了数据指标的落地指引:

1.指标基建——确保数据的完整、准确

为了打下指标模型的稳固基础,需要对数据底层进行检视:

① 检视数据源头——埋点收集的事件数据是否足以支撑所需指标的建模

② 脏数据清洗逻辑,也就是常见的数据仓库中ETL的概念

2.从业务层面理解指标

理解业务是数据分析落地的前提,有效使用指标也同样如此,要求熟悉数据指标背后的业务含义:

如“会员成单数”这个指标本身有很多含义(针对买会员为主的商业模式app)。

◇ 直接含义:整个团队的业务完成能力

◇ 会员成单数+成本:企业的盈利能力

◇ 会员成单数+产品:产品畅销程度

◇ 会员成单数+用户分层:用户的需求

3.从指标的变动中做决策

为了判断业务现状的好坏、趋势,需要建立衡量标准,数据指标的使用同样如此。

通过某个孤立的指标不能反映现实,例如小明165cm的人,我们看不出小明的身高特征,但是当走来另一个身高是180cm的人时,我们就能判断小明相对比较矮,或者当我们拿到全国平均身高水平是167cm时,也能得出同样的结论。这就是利用对比思维建立标准的过程,对比的客体可以是横向与同属性的对象、总体平均,也可以是纵向与历史的自己。

如果是周期性变化,那很有可能是正常波动,我们初步判做“正常”。如果是突发+下跌,那很有可能是异常且坏的波动,我们可以初步判做“问题”。

4.指标的生命周期——不同阶段使用不同指标

既然指标的作用在于反映业务,而业务的发展存在生命周期,那指标的使用也应存在时效性,即指标的生命周期。

沿着产品的生命周期来看不同阶段使用的指标差异:

① 导入期:业务目标在于建立知名度、通过口碑引流,着重关注新注册人数、分享率指标;

② 成长期:业务目标在于通过不同渠道布局推广最大限度占有市场,着重关注新会员来源渠道占比等指标;

③ 成熟期:业务目标在于将前期流量变现,确保盈利规模,着重关注付费率、毛利率等指标;

④ 衰退期:此时,市场增量收缩,要求对存量人群精细化运营,着重关注复购率、重购金额占比等指标;

总结

在一定程度上,“数据指标”能揭示出产品用户的行为和业务水平状况。当然,我们也不能完全迷失在数据中,注意以下几点:

(01)数据不等同与实际场景,实际场景往往比数据更加复杂,分析时需要了解具象化的场景,而不是抽象的数据;

(02)数据本身没有观点,分析时不能预设观点,只倾向于那些能够支持自己的观点的数据;

(03)数据具备一定的时效性,不同情况下的数据,一些曾经的数据可能不再适用,需要找到新的数据指标。

总之,精确的数据无法替代大方向上的判断,不要过分迷恋数据,要做到具体问题具体分析,形成发现问题、分析问题、总结问题、解决问题的思路闭环。

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