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編輯導(dǎo)語(yǔ)：在上篇文章《中臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理實(shí)戰(zhàn)（18）：數(shù)據(jù)中臺(tái)搭建方法論集合（上）》中，本文作者帶領(lǐng)我們完成了中臺(tái)預(yù)建設(shè)。接下來(lái)，作者又為大家講解數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)的完整方法論，進(jìn)入中臺(tái)建設(shè)的解決方案設(shè)計(jì)，看看具體方案要如何實(shí)踐，本篇文章為下篇。

一、步驟1：數(shù)據(jù)集中化存儲(chǔ)

在上篇文章中我們談及了，要進(jìn)行數(shù)據(jù)集中化存儲(chǔ)，并通過(guò)數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)，從而完成各業(yè)務(wù)線的改造。

具體來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)集中化存儲(chǔ)就是在進(jìn)行企業(yè)級(jí)維度的數(shù)據(jù)管理，會(huì)涉及如下三個(gè)子任務(wù)：

1. 各個(gè)業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)匯總；
2. 數(shù)據(jù)加工：統(tǒng)一采集、清洗、管理方法（將各個(gè)業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)清洗方法以模板形式配置在企業(yè)數(shù)據(jù)引擎中）；
3. 全局?jǐn)?shù)據(jù)模型生成。

（某數(shù)據(jù)清洗引擎運(yùn)作原理）

完成這三個(gè)任務(wù)，對(duì)應(yīng)的我們也建立起了一個(gè)企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)自流轉(zhuǎn)體系。

二、步驟2：數(shù)據(jù)集中加工

在完成了數(shù)據(jù)集中化管理后，下一步要做的就是建立數(shù)據(jù)口徑管理，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一集中計(jì)算，具體來(lái)說(shuō)在數(shù)據(jù)中臺(tái)中為了實(shí)現(xiàn)集中計(jì)算，要進(jìn)行口徑管理的一共包含如下4個(gè)維度：

舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，在上篇文章（中臺(tái)實(shí)戰(zhàn)19）我們將數(shù)據(jù)集中化到了數(shù)據(jù)中臺(tái)進(jìn)行存儲(chǔ)，但是此時(shí)來(lái)自各個(gè)業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)并不能直接使用，因?yàn)椴豢杀苊獾臅?huì)出現(xiàn)各個(gè)數(shù)據(jù)名稱(chēng)不統(tǒng)一的情況。

A業(yè)務(wù)線中會(huì)員數(shù)據(jù)名稱(chēng)：

B業(yè)務(wù)線中會(huì)員數(shù)據(jù)名稱(chēng)：

此時(shí)就需要將各個(gè)業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)名稱(chēng)進(jìn)行統(tǒng)一，這里我們通常會(huì)用軟映射的方法將不同的業(yè)務(wù)線數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一起來(lái)，也就是建立一張數(shù)據(jù)表進(jìn)行字段映射管理。

但是剛才說(shuō)到的是對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，對(duì)于新的產(chǎn)生的數(shù)據(jù)我們需要進(jìn)行歸一化管理，以便能讓數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)中臺(tái)時(shí)就能統(tǒng)一，此時(shí)我們就需要使用一套公司級(jí)數(shù)據(jù)載體進(jìn)行管理：

1. 建立唯一指標(biāo)體系樹(shù)
2. 建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)事件

我們來(lái)一個(gè)個(gè)看：

三、步驟3：數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

這一步我們就開(kāi)始去建設(shè)我們的指標(biāo)體系，但是在以往的指標(biāo)體系管理工具中，我們經(jīng)常會(huì)面臨到的一個(gè)問(wèn)題是，不同人對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系有不同的需求。

例如老板更關(guān)注的是頂層結(jié)果指標(biāo)，如毛利，成本，盈虧平衡等，但是具體到運(yùn)營(yíng)同學(xué)身上，可能更關(guān)注的是昨日某事件的點(diǎn)擊率，轉(zhuǎn)化率這些過(guò)程指標(biāo)。

所以在建設(shè)數(shù)據(jù)中臺(tái)時(shí)，我們要在公司內(nèi)部建立起一套自上而下的指標(biāo)體系，以此滿足各層級(jí)不同需要。此處也相當(dāng)于是我們把整個(gè)公司內(nèi)部的指標(biāo)進(jìn)行了一個(gè)梳理。

這里也就是我們數(shù)據(jù)中臺(tái)中經(jīng)常能見(jiàn)到的三級(jí)指標(biāo)體系概念。

我們大體上將指標(biāo)按使用角色分為三類(lèi)：

1. 一級(jí)指標(biāo)：解決管理層的需求，如交易額，凈利潤(rùn)，毛利等；
2. 二級(jí)指標(biāo)：解決執(zhí)行層路線評(píng)價(jià)需求，如渠道A收益，鏈路轉(zhuǎn)化路徑長(zhǎng)度等；
3. 三級(jí)指標(biāo)：解決執(zhí)行層具體執(zhí)行效果，如步驟轉(zhuǎn)化率，廣告位點(diǎn)擊率等。

需要注意的是，第三級(jí)指標(biāo)一定要聚焦到用戶的動(dòng)作監(jiān)控上，例如搜索框場(chǎng)景下，搜索成功率，注冊(cè)填寫(xiě)頁(yè)各步驟點(diǎn)擊率/轉(zhuǎn)化率，購(gòu)物車(chē)加購(gòu)時(shí)間，購(gòu)物車(chē)等待時(shí)間，收藏次數(shù)等各個(gè)維度的用戶行為。

在數(shù)據(jù)中臺(tái)中集成這三類(lèi)數(shù)據(jù)將幫助我們快速搭建起一個(gè)完整的指標(biāo)框架。

四、步驟4：數(shù)據(jù)指標(biāo)管理

當(dāng)我們建立起了不同層級(jí)的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系后，接下來(lái)會(huì)遇到的一個(gè)問(wèn)題，在我們指標(biāo)越來(lái)越多后，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)各個(gè)指標(biāo)之間沖突以及難以理解和管理。

例如A業(yè)務(wù)線存在指標(biāo)7日渠道轉(zhuǎn)化率，B業(yè)務(wù)線也存在7日渠道轉(zhuǎn)化率，但是A，B兩個(gè)業(yè)務(wù)線對(duì)于渠道轉(zhuǎn)化率的定義是不同的。

具體來(lái)看這兩個(gè)業(yè)務(wù)線中的轉(zhuǎn)化定義：

• A業(yè)務(wù)線的渠道轉(zhuǎn)化：指的是用戶在網(wǎng)頁(yè)端完成注冊(cè)既稱(chēng)為該用戶作為活躍用戶；
• B業(yè)務(wù)線的渠道轉(zhuǎn)化：B業(yè)務(wù)線因?yàn)閾碛蠥PP客戶端，所以運(yùn)營(yíng)定義當(dāng)用戶下載客戶端并登錄后再計(jì)算用戶轉(zhuǎn)化。

此時(shí)我們可以學(xué)習(xí)并借用阿里帶來(lái)的數(shù)據(jù)解決方案：OneData方法。

OneData方法從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)就是將指標(biāo)定義進(jìn)一步細(xì)化為兩類(lèi)：

1. 原子指標(biāo)：不可拆分的最小顆粒度指標(biāo)，如活躍數(shù)/點(diǎn)擊率等；
2. 派生指標(biāo)：在原子指標(biāo)上增加若干維度修飾詞組成派生指標(biāo)。

因此我們?cè)诠緝?nèi)部定義唯一指標(biāo)時(shí)，就可以按照這樣的公式來(lái)產(chǎn)出指標(biāo)（派生指標(biāo)）：

原子指標(biāo)+修飾詞 = 派生指標(biāo)

這里的修飾詞可以分為兩類(lèi)：

1. 面向主題域管理：按照具體的業(yè)務(wù)線、主題域、業(yè)務(wù)過(guò)程進(jìn)行定義修飾詞，如A業(yè)務(wù)線留存率，B業(yè)務(wù)線留存率；
2. 以時(shí)間周期，行為類(lèi)型定義修飾詞，如7日/14日等。

這里傳統(tǒng)的留存率指標(biāo)可以被詳細(xì)拆解為：留存率+事業(yè)線+某模塊+7日。

五、步驟5：數(shù)據(jù)事件集中管理

在工作中，很多時(shí)候我們都是在處理各個(gè)業(yè)務(wù)線的突發(fā)業(yè)務(wù)問(wèn)題分析，例如下述幾個(gè)場(chǎng)景：

1. 訂單量下降了，幫我看看原因是什么？
2. 用戶注冊(cè)量下降了，幫我看看原因是什么？

而如果我們用產(chǎn)品的語(yǔ)言進(jìn)行分析一下后上述場(chǎng)景實(shí)際就是這兩個(gè)需求：

1. PM：下單事件分析->購(gòu)買(mǎi)路徑的流程分析
2. PM：注冊(cè)事件分析->用戶從下載到注冊(cè)的流程分析

在很多地方這樣的需求也被稱(chēng)之為數(shù)據(jù)事件分析，而實(shí)際上所謂的數(shù)據(jù)事件就是一組連續(xù)的數(shù)據(jù)指標(biāo)集合，這其中每一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)都是按照對(duì)應(yīng)用戶的每一步行為操作邏輯關(guān)系進(jìn)行排列的。

例如一個(gè)設(shè)計(jì)導(dǎo)流的功能主流程是這樣的：

對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)事件就應(yīng)該是這樣組成：

上述表格也是我在整理公司內(nèi)部數(shù)據(jù)事件時(shí)的統(tǒng)一模版，這樣能讓我清楚的知道都有哪些事件以及這些事件對(duì)于不同的指標(biāo)的依賴(lài)是什么？

因此我們?cè)谶M(jìn)行數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)時(shí)就應(yīng)該將整個(gè)數(shù)據(jù)事件在此匯總，以便集中管理。

六、步驟6：設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)事件

除了集中管理數(shù)據(jù)事件，更重要的部分是要能進(jìn)行數(shù)據(jù)事件定義，這里就需要用到通用事件設(shè)計(jì)模型。

通用事件設(shè)計(jì)模型可以分為三個(gè)部分：

1. 拆分問(wèn)題找到具體衡量各元素組成指標(biāo)

eg：如復(fù)購(gòu)率事件監(jiān)控=A渠道復(fù)購(gòu)率+B渠道復(fù)購(gòu)率+召回渠道復(fù)購(gòu)率。

2. 定義各描述項(xiàng)的具體權(quán)重

eg：在上述拆分出的三個(gè)構(gòu)成因素中定位影響最大的元素，如召回渠道復(fù)購(gòu)率是重要影響項(xiàng)。

3. 結(jié)果輔助參考

eg：定義出各指標(biāo)后，如何根據(jù)具體指標(biāo)變化的得出結(jié)果，如復(fù)購(gòu)率根據(jù)長(zhǎng)時(shí)間檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)下降3%以內(nèi)屬于正常波動(dòng)，而超過(guò)3%屬于復(fù)購(gòu)異常，需要定位原因。

七、步驟7：企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)應(yīng)用

基于數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)后，我們可以進(jìn)行二次數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)：

1. 全局用戶推薦系統(tǒng)：集合各業(yè)務(wù)線的用戶偏好，進(jìn)行用戶推薦；
2. 全局用戶畫(huà)像：集合各業(yè)務(wù)線的畫(huà)像數(shù)據(jù)，生成全公司級(jí)的用戶畫(huà)像；
3. 公司業(yè)務(wù)資產(chǎn)數(shù)字化：通過(guò)前面統(tǒng)一了各業(yè)務(wù)線數(shù)據(jù)后，可以建立超級(jí)節(jié)點(diǎn)，實(shí)時(shí)計(jì)算監(jiān)控全公司的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

至此我們一個(gè)完整的數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)方法論合集就描述完了，大家可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)實(shí)際情況進(jìn)行有的放矢的參考，搭建適合自己公司的數(shù)據(jù)中臺(tái)。

最后想要了解更多中臺(tái)搭建實(shí)戰(zhàn)內(nèi)容，或者想要學(xué)習(xí)掌握更多高階產(chǎn)品經(jīng)理的必備技能，可以來(lái)看看我的這本《中臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理寶典》一書(shū)。

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三爺，微信公眾號(hào)：三爺茶館，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專(zhuān)欄作家，2019年年度作者。《中臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理寶典》作者，原萬(wàn)達(dá)高級(jí)產(chǎn)品、MBA特約講師、獨(dú)立創(chuàng)業(yè)者，現(xiàn)叮咚買(mǎi)菜B端產(chǎn)品線負(fù)責(zé)人，擁有多款集團(tuán)項(xiàng)目從零到一經(jīng)驗(yàn)并帶領(lǐng)實(shí)現(xiàn)商業(yè)化布局。

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