不同行業(yè)的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系,是怎么搭建的?

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#本文為人人都是產(chǎn)品經(jīng)理《原創(chuàng)激勵計劃》出品。

數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的合理搭建可以輔助推動業(yè)務(wù)的正常開展,比如在運營層,運營人員可以結(jié)合指標(biāo)體系對當(dāng)前的業(yè)務(wù)現(xiàn)狀做出判斷,進而對后續(xù)的運營策略實現(xiàn)優(yōu)化。不過,在不同行業(yè)中,數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的搭建有同也有不同;也許,你需要建立一套數(shù)據(jù)指標(biāo)體系搭建的方法論。

前言

數(shù)據(jù)指標(biāo)體系是任何業(yè)務(wù)分析的基礎(chǔ),日常的數(shù)據(jù)異??焖俣ㄎ唬\營效果的監(jiān)測、業(yè)務(wù)健康度的評價等問題,有了數(shù)據(jù)指標(biāo)體系,都可以快速解決。

那么,如何搭建指標(biāo)體系呢?不同行業(yè)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的搭建有沒有共通點?這里和大家分享數(shù)據(jù)指標(biāo)體系搭建的一般流程,并針對三個不同的行業(yè)(電商、社區(qū)、金融APP),來進行指標(biāo)體系的搭建。

一、什么是數(shù)據(jù)指標(biāo)體系?

指標(biāo)是衡量目標(biāo)的參數(shù),老板在制定年度計劃的時候,會說:

  • 今年我們的計劃是到年底存量用戶數(shù)超2000萬;
  • 年底GMV達到2億。

這里的存量用戶數(shù)、GMV就是指標(biāo)。

而數(shù)據(jù)指標(biāo)體系就是將不同層級、不同維度的指標(biāo),結(jié)合業(yè)務(wù)過程串聯(lián)起一套能反映業(yè)務(wù)現(xiàn)狀、并能快速做出反應(yīng)的業(yè)務(wù)評價體系。

二、為什么要搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系?

對于企業(yè)來說,我們無法用單一的指標(biāo)來衡量整個企業(yè)的運行狀況,比如我們只選用生產(chǎn)成本這個指標(biāo),就無法得知銷售端的狀況,只使用銷售金額又無法得知今年的利潤如何。

所以這需要我們有系統(tǒng)性思考的能力,也就是能否站在全局角度,通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)倪壿嬇c業(yè)務(wù)結(jié)合來把握全局。

具體到業(yè)務(wù)上,我們搭建起的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系主要有如下作用:

第一,對于決策者來說,單一、孤立的指標(biāo)無法準(zhǔn)確地描述業(yè)務(wù)現(xiàn)狀,而依據(jù)業(yè)務(wù)邏輯及科學(xué)的統(tǒng)計方法將不同層級、不同維度的指標(biāo)串聯(lián)起來的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系可以完整地描述業(yè)務(wù)運行狀況,幫助決策者制定北極星指標(biāo)以及更好地統(tǒng)籌決策。

第二,對于一線業(yè)務(wù)人員來說,如果沒有數(shù)據(jù)指標(biāo)體系供業(yè)務(wù)人員使用,僅憑業(yè)務(wù)人員的業(yè)務(wù)經(jīng)驗制定業(yè)務(wù)策略,無法有效指導(dǎo)運營,會限制業(yè)務(wù)發(fā)展的想象空間。

第三,對于數(shù)據(jù)分析師來說,有了一個完善的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系,我們?nèi)粘5娜?shù)、報表工作會大大減少,分析師就會有更多時間做探索性分析以及深層次的數(shù)據(jù)挖掘,更好地服務(wù)業(yè)務(wù)。

第四,統(tǒng)一口徑。數(shù)據(jù)口徑無論在哪個公司都是一個老大難問題。如果我們有一個完善的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系,并對每個指標(biāo)的口徑進行存檔說明,我們就可以對指標(biāo)進行統(tǒng)一管理,輸出正確的口徑,并根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展不斷完善。

三、如何搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系?

既然數(shù)據(jù)指標(biāo)體系如此重要,那么如何搭建呢?這里將結(jié)合自己實際工作中的案例和經(jīng)驗給產(chǎn)品、運營以及數(shù)據(jù)的小伙伴們提供一些思路。

一般的步驟如下:

  1. 確定北極星指標(biāo);
  2. 拆分子指標(biāo);
  3. 拆分過程指標(biāo);
  4. 添加分類維度。

下面,我會分別對三種不同的行業(yè)(電商、社區(qū)、金融APP)的業(yè)務(wù)場景進行數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的搭建。

1. 電商場景

1)確定北極星指標(biāo)? ?

北極星指標(biāo),也叫做第一關(guān)鍵指標(biāo),是指在產(chǎn)品的當(dāng)前階段與業(yè)務(wù)/戰(zhàn)略相關(guān)的絕對核心指標(biāo)。

對于電商業(yè)務(wù)場景來說,北極星指標(biāo)一般都是GMV,對于業(yè)務(wù)發(fā)展初期的電商業(yè)務(wù)來說,新用戶數(shù)也有可能作為我們的北極星指標(biāo)。另外如果不確定自己所屬的業(yè)務(wù)場景的北極星指標(biāo)是什么,那就盡量和你對接的業(yè)務(wù)方的KPI保持一致。

這里,我們假設(shè)我們的業(yè)務(wù)處于成熟期,北極星指標(biāo)為GMV。

2)拆分子指標(biāo)

上面我們確定了北極星指標(biāo)是成交金額,下面我們開始拆分子指標(biāo),比如成交金額可以繼續(xù)拆成:

成交金額 = 成交人數(shù)*客單價

那么成交人數(shù)客單價就是我們的一級子指標(biāo)。

但是成交人數(shù)還可以繼續(xù)往下拆:

成交人數(shù) = 用戶數(shù)* 成交率

拆成二級子指標(biāo)用戶數(shù)成交率。

同樣的,對于我們的落地頁來說:

落地頁的人數(shù) = 廣告曝光人數(shù)*廣告點擊率

而廣告曝光人數(shù)又可以拆為:

廣告點擊人數(shù) = 目標(biāo)用戶數(shù)*廣告點擊率

這樣我們可以一直拆到更小的子指標(biāo):

3)拆分過程指標(biāo)

確定了北極星指標(biāo)及子指標(biāo),我們還需要過程指標(biāo)將它們串聯(lián)起來。

我們的業(yè)務(wù)場景是電商,業(yè)務(wù)邏輯就是用戶瀏覽——加購——購買的這樣一條業(yè)務(wù)漏斗。這時我們的過程指標(biāo)就按照業(yè)務(wù)漏斗進行拆分。

拆分過程指標(biāo)的時候,我們要依據(jù)兩個原則:關(guān)聯(lián)性完備性。

第一,考慮關(guān)聯(lián)性。你不能用酸不酸來評判西瓜好不好吃,依據(jù)這個原則你選取的過程指標(biāo)要能準(zhǔn)確反映出你的某個過程。

第二,考慮完備性。這個容易理解,你列舉出的若干過程指標(biāo)是不是能全面包含了要認(rèn)知的對象,即全面地描述了某個過程。

基于這兩個原則,以廣告曝光過程為例,在這個過程中我們可以用廣告曝光渠道、廣告成本等指標(biāo)來描述該過程。同樣的,像停留時長、用戶數(shù)、各環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化率等指標(biāo)在每一個過程中都會存在。

4)添加分類維度

確定北極星指標(biāo)、子指標(biāo)、過程指標(biāo)后,我們還需要添加分類維度,來完善指標(biāo)體系。一般添加分類維度按照業(yè)務(wù)維度進行拆解。在我們的這個場景里,成交金額可以按照不同的特征去描述。

不過要提醒你的是,雖然劃分維度的方案有很多種,但并不是說維度可以隨意選擇。在劃分維度時,我們要遵循邊際效應(yīng)最大化原則。

比如下面的用戶分層,是越多越好還是越少越好?這里要看少一個會有什么損失,多一個會有什么好處。如果少了不能全面說明成交金額,那就不能少;多了沒有什么意義,那就不需要增加。

我們這里對于成交金額可以用用戶分層、場景位置、渠道來源、分時段來描述該特征。比如用戶分層,可以分為新用戶、活躍用戶、回流用戶;場景位置可以分為banner、開屏等各個廣告位。

添加完分類維度之后,這樣,我們就搭建起了一套電商的完整的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。

2. 社區(qū)場景(人——貨——場模型搭建)

我們以知乎為例。

1)確定北極星指標(biāo)

知乎的商業(yè)模式是通過用戶自發(fā)性的問答,提供專業(yè)性、有價值的問答平臺。

對于社區(qū)互動型的產(chǎn)品來說,北極星指標(biāo)一般都是用戶互動相關(guān)的,比如早期facebook的北極星指標(biāo)就是用戶關(guān)注數(shù)

在這里,我們將知乎的北極星指標(biāo)定為用戶互動數(shù)。

2)拆分子指標(biāo)

用戶互動數(shù)可以拆成閱讀完成人數(shù)*關(guān)鍵行為轉(zhuǎn)化率*互動率。

3)拆分過程指標(biāo)

知乎是社區(qū)類的產(chǎn)品,這個時候我們的業(yè)務(wù)邏輯并不是像電商場景是一條清晰的漏斗,這個時候我們的過程模型就采用“人——貨——場”模型或“AARRR”模型,并以此為基礎(chǔ)來拆分過程指標(biāo)。

  • “人”在知乎的業(yè)務(wù)場景下,可以拆成:生產(chǎn)者和消費者;
  • “貨”可以拆成:文章、視頻、廣告和收費咨詢;
  • “場”就是“人”和“物”展示的平臺:如首頁、搜索、推薦、會員位。

4)添加分類維度

這個和上面電商的場景類似,不做展開。最后,知乎的完整數(shù)據(jù)指標(biāo)體系如下:

3. 金融理財類APP(AARRR模型搭建)

金融理財類APP提供各種免費及收費功能,為我們理財提供幫助,我們以某炒股類APP為例:

1)確定北極星指標(biāo)

該炒股APP的商業(yè)模式是內(nèi)容——交流——交易,每個環(huán)節(jié)環(huán)環(huán)相扣,這里我們假設(shè)北極星指標(biāo)是日活用戶數(shù),如果不確定的話就與業(yè)務(wù)方的KPI保持一致。

2)拆分子指標(biāo)

日活 = 新用戶+活躍用戶+回流用戶+流失用戶

而一級指標(biāo)新用戶又可以拆為臨時用戶正式用戶,同樣可以將活躍用戶、回流用戶、流失用戶進行拆分。

3)拆分過程指標(biāo)

因為該炒股APP的業(yè)務(wù)邏輯也并不是一條完整的業(yè)務(wù)漏斗,我們這里采用“AARRR”模型作為過程模型,并以此為基礎(chǔ)來拆分過程指標(biāo)。

AARRR分為:獲客、激活、留存、變現(xiàn)、分享五個階段。其中獲客我們可以拆分為:流量和用戶價值;激活可以拆為:核心行為觸達率、核心行為轉(zhuǎn)化率。這樣的劃分方法可以參考肖恩的《增長黑客》。

4)添加分類維度

這個分類維度和上面兩個業(yè)務(wù)場景類似。

最后,該炒股APP的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系如下:

最后說一點。當(dāng)我們搭建起數(shù)據(jù)指標(biāo)體系時,不代表就萬事大吉了。因為隨著業(yè)務(wù)的不斷變化,我們的目標(biāo)可能也會發(fā)生變化,這時舊有的指標(biāo)體系如果不能維持日常的需求,就需要及時更新。所以這是一個動態(tài)更新的過程。

四、總結(jié)

對于不同行業(yè)來說,盡管業(yè)務(wù)背景不同,商業(yè)模式存在差異,但在搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系這件事上,我們的目標(biāo)是一致的:幫助決策者進行統(tǒng)籌決策;幫助業(yè)務(wù)人員優(yōu)化策略、提高效率;解放分析師;統(tǒng)一指標(biāo)口徑。

而搭建的方法也可以抽象成如下四步:確定北極星指標(biāo)、拆分子指標(biāo)、拆分過程指標(biāo)、添加分類維度。其中北極星指標(biāo)要確保和對接的業(yè)務(wù)方的KPI保持一致;過程指標(biāo)可以依照業(yè)務(wù)漏斗過程拆,也可以按照“人——貨——場”模型或“AARRR”模型拆,同時要考慮關(guān)聯(lián)性和完備性。添加分類維度時要考慮邊際效應(yīng)最大化原則。

最后,指標(biāo)體系的搭建是一個隨著業(yè)務(wù)發(fā)展需要動態(tài)更新的過程。

 

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本文由 @董點數(shù)據(jù) 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載。

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  1. 值得一看,不過像招聘行業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)該如何搭建

    來自浙江 回復(fù)
  2. 廣告曝光人數(shù)又和目標(biāo)人數(shù)有什么區(qū)別?乘的都是廣告點擊率,怎么會是上下承接關(guān)系,這很矛盾啊

    來自上海 回復(fù)
    1. 看下我在電商場景里畫的漏斗圖:獲取目標(biāo)用戶、廣告曝光、進入落地頁、進入支付頁、購買成功。這里模擬的場景是在通常的電商場景中多考慮了一步,例如,我利用某平臺的流量來曝光自己的廣告,我先圈定了一批目標(biāo)用戶(我認(rèn)為這部分平臺的用戶購買我的產(chǎn)品意愿更高),假設(shè)100w,但實際上在我曝光廣告的這段時間,實際上只有20w用戶看到了我的廣告,那實際的廣告曝光率只有20%,我給平臺的錢也只是這20w用戶的錢

      來自浙江 回復(fù)
  3. 電商業(yè)務(wù)場景中,落地頁人數(shù)和成交人數(shù)怎么會是處于同一級的指標(biāo)呢

    來自上海 回復(fù)
    1. 電商場景中,用戶先進入落地頁,再進入購買頁,如果這兩個過程是不同的業(yè)務(wù)方負(fù)責(zé),對于負(fù)責(zé)落地頁的業(yè)務(wù)來說,進入落地頁的人數(shù)就是他的目標(biāo);對于負(fù)責(zé)購買頁優(yōu)化的業(yè)務(wù)方來說,成交人數(shù)就是他的目標(biāo)

      來自浙江 回復(fù)
  4. 值得一看,不過感覺關(guān)于搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的方法論都差不多,能不能來點案例呢?

    來自廣東 回復(fù)
    1. 你想要什么行業(yè)的案例呢

      來自浙江 回復(fù)
    2. 傳統(tǒng)汽車行業(yè)的案例有嗎

      來自廣東 回復(fù)
  5. 對數(shù)據(jù)分析有了新的概念和靈感 感謝!

    回復(fù)
    1. 不客氣,隔段時間來復(fù)習(xí)一下~
      歡迎來微信公眾號玩耍~:董點數(shù)據(jù)

      來自浙江 回復(fù)
  6. 指標(biāo)體系的搭建離不開四大流程,但更是一個隨著業(yè)務(wù)發(fā)展需要動態(tài)更新的過程。

    來自廣東 回復(fù)
    1. 學(xué)到精髓了~

      來自浙江 回復(fù)
  7. 學(xué)到了,謝謝作者!

    來自四川 回復(fù)
    1. 不客氣,隔段時間來復(fù)習(xí)一下~

      來自浙江 回復(fù)