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在运营工作中,我们常被要求做数据分析,那分析到底有没有框架和方法论呢?今天来介绍“数据指标体系”的搭建方法。其实不单单是运营工作,任何工作的思考能做到“系统化”、“体系化”,也就是拥有金字塔思维,做到有逻辑的、自上而下的思考问题,会让你的解决方案更全面更有效。
为什么需要数据指标?指标是用来具体化地衡量效果,具体化,指的就是量化,就是用数据来解释结果;衡量效果,就是看你的运营动作完成的是不是跟初始目标一致。而数据指标,就是用来衡量“实际情况”和“理想中情况”的标的。
那有了数据指标不就够了吗?为什么有需要数据指标体系呢?要知道,指标体系=指标+体系,指标是让业务可描述、可度量、可拆解,指标体系就是让搭建的指标系统化、全面化、可视且可跟进。
数据指标体系的作用:监控业务情况、通过拆解指标寻找当前业务问题、评估业务可改进的地方,找出下一步工作的方向。这个也可以作为“数据分析报告”的框架和思路。
搭建指标体系的5个步骤:
1、业务调研:明确部门KPI(对应核心指标),了解业务运营情况(对应衍生指标),梳理业务流程(对应过程指标);
这里注意一点,主要度量指标,除了KPI是用于直接衡量之外,也要考虑领导的预期(你自己或者部门的预期值)和目前业务所处的实际情况(竞品对标)。前者是指指标和内部target的结合情况,后者是指指标和外部行业或竞争对手水平的对比情况,避免闭门造车。
2、明确指标:核心指标+衍生指标+(三级指标)+过程指标,目标是业务指标提高+过程指标改善;
核心指标,也就是一级指标,要根据每个公司和产品的具体业务目标来设定。比如说有的一级指标是订单量上升?有的是销售额提升?有的是转化率提升?要具体问题具体分析。
衍生指标就是对核心指标的拆解。如果核心指标是订单量上升,那么衍生指标可以分解为:单价上升、活跃用户增多、站内渠道推广效果提升。如果核心指标是销售额上升,那么衍生指标可以分解为:用户数提升、付费率提高、客单价上升。以此类推。
根据需要也可以有三级指标,主要指的是对二级指标的路径拆解。比如用户的生命周期处于哪个阶段?业务指标和用户有哪些接触点?结合用户的痛点与生命周期,和你能接触用户的机会点,挖掘客户应用场景/用户使用场景的机会点。
过程指标,用于监督和改进流程。比如TOB业务,很多过程需要线下销售和客户成功经理的跟进和推动,就需要增加对应的过程指标:销售线索数量、成单率、成单时长、成单数等等。
3、埋点收集:明确指标口径、各部门同步,约束埋点收集、构建一致性逻辑维度;
一定要和产品、开发、数据部门同步好你做的指标及口径,埋点是否会和其他功能的埋点冲突?数据口径是否有重叠或遗漏?数据周期是否合理?这些都要考虑好。
4、统计开发:由数据部门完成代码开发和部署后,完成报表输出和数据分析报告;同时注意报表监控,不断更新指标体系。
你拿到的数据源可能只是一部分,需要跟用户数据、使用场景等融合,输出分析报告。
5、业务应用:可视化应用、分析类应用、战略方案。
指标最终是要落到业务上,而不仅仅是数据的堆砌。光列出数据对业务是不会有指导意义的,目标是业务指标提高和过程指标改善,最终要落到对产品迭代的建议、对运营策略调整的建议、对过程优化的建议。
以上就是运营工作中的数据指标体系搭建的目的和具体步骤啦,下一篇见啦。
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华莹的运营手记:专注B端运营和效率管理,QS30管理学硕士,目前在一家TOB公司做数据运营(B端产品运营),旨在帮助所有运营人走好TOB的道路。
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