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数据分析师:指标体系搭建四原则

来源:中国数据分析行业网 | 时间:2020-07-31 | 作者:数据委

指标体系的定义和选取原则

 

定义:在业务的不同阶段,分析师牵头、与业务方协助,制定的一套能从各个维度去反应业务状况的一套待实施框架。在建立指标体系时,要注重三个选取原则:根本性、可理解性、结构性。

 

根本性:核心数据一定要理解到位和准确,切记不能选错
可理解性:所有指标都要配上业务解释性,如日活的定义是什么,打开还是点击还是进程在就可以
结构性:能够充分对业务进行解读,如新增用户只是一个大数,我们还需要知道每个渠道的新增用户,每个渠道的新增转化率,每个渠道的新增用户价值等

 

指标体系建立的四步法


在建立指标体系之前,我们先了解一下指标的构成,在我们工作过程中遇见的指标多为派生性指标,即,原子性指标+修饰词+时间段,修饰词指标本身是可选内容,而原子性指标和时间段为必选内容。

 

在这里,原子性指标指的是不可拆分的指标:

如:交易额、支付金额、下单数之类;修饰词多是某种场景的表现
如:通过搜索带来的交易等;时间段即为一个时间周期;如:双十一期间,618活动期间等。三者叠加就形成派生指标
如:“双11这一天通过搜索带来的交易额”,如果不需要修饰词,就是“双11这一天带来的交易额”

 

同样,像此类日活、月活、次日留存、日转化率等都属于派生指标

 

 

在合理筛选完指标后,就要着手建立对应的指标体系,主要分为四个步骤:厘清业务阶段和方向、确定核心指标、对指标进行核心维度拆解、指标的宣贯、存档、落地。

 

 

1. 厘清业务阶段和方向

对于一家公司往往分为三个阶段:
业务前期(创业期)
业务中期(上升期)
业务后期(成熟发展期)

 

针对不同的阶段关注的核心指标也是有差别的。

 

 

业务前期,最关注用户量,此时的指标体系应该紧密围绕用户量的提升来做各种维度的拆解,如渠道;

 

而在业务中期,除了关注用户量的走势大小,更加重要的是优化当前的用户量结构,比如看用户留存,如果留存偏低,必然跟产品模块有关,是不是某个功能流量惩戒效果太差,这也是在分析产品的健康度,为产品体检;

 

成熟发展期,更多关注的就是产品变现能力和市场份额,要关注收入指标ROI等,各种商业化模式的的收入,同时做好市场份额和竞品的监控,以防止新起势力抢占份额等。

 

2. 确定核心指标

 

此时最重要的是找到正确的核心指标,举个例子帮助大家理解。

 

例:某款产品的日活口径是打开APP,通过不断的买量,日活也一直在上升,然而分析时发现,打开APP的用户中,3秒跳出率高达30%,这是非常不健康的,那么当前的核心指标日活实际上已经有了问题,更加好的核心指标应该是停留时长大于3秒的用户数。

 

每个APP的核心指标不太一样,所以一定要多花时间去考虑这件事,这个非常重要,不只是看日活和留存那么简单。就像趣头条这款APP,它的日活和留存指标一定非常高,但仅关注这种指标肯定会出现问题,并且它的真正核心指标绝对不是单纯的日活和留存。

 

3. 核心指标维度拆解

 

核心指标的博定必然是某种维度的波动引起,所以要监控核心指标,本质上还是要监控维度核心指标。通用的拆解方法都是先对核心指标进行公式计算,再按照业务路径来拆解。假设,当前的核心指标是停留时长大于3秒的用户数。

 

公式:停留时长大于3秒的用户数=打开APP的用户数*停留时长大于3秒的占比

 

分析“打开进入APP的用户数”时,我们要关注渠道转化率,分析用户从哪里来;同时用户通过哪种方式打开的,如通过点击桌面图标、点击通知栏、点击Push等;并且,这类用户的用户画像是什么,用户画像也更多是在这个时候才最有作用,更多要基于场景和相应的指标来分析。

 

“停留时长大于3秒的占比”该指标要重点关注如,停留时长的分布,停留1秒的用户有多少、2秒的用户有多少、3秒的用户有多少,具体分布情况是怎样的;停留大于3秒的用户特征和行为特性是怎么样的情况;停留小于3秒的用户特征,并且要分析是否有作弊或刷量的可能性。

 

又或是,比如电商平台注重交易额,在真正达成交易之前,用户要打开APP、选择商品、确认订单、支付订单等整个交流漏斗模型。每一个环节的关键指标都可以通过公式的形式进行拆解,在根据拆解公式逐个分析对应的影响因素。

 

4. 指标宣贯、存档、落地

 

宣贯:就是在完成整个指标体系搭建后,要当面告知所有相关业务人员,最好开会并邮件。一方面为下一步工作做铺垫,另一方面是为了让所有相关人员知晓已完成,以防甩锅

存档:对指标口径也业务逻辑进行详细的描述存档,如xxx功能如渗透率=该功能的日点击人数/日活。只有完成这一步,之后的人在查阅时才能看懂是什么意思

落地:就是建立核心指标的相关报表,实际工作中,报表会在埋点前建好的,这样的话一旦版本上线就能立刻看到数据,而且也比较容易发现问题

 

整个指标体系的搭建更多工作是由数据分析师来完成的,产品经理需要配合分析师选择并确认指标,这也是在建立之初最重要的一点。有的公司没有分析师这个岗位,就需要其他技术同时来配合完成了。

 

APP指标体系案例

 

1. 当前业务发展阶段

 

知乎当前处于业务发展期和成熟期之间,有2个论点:当前知乎的业务正在一个快速调整期间,内容向娱乐大众化转型;商业化进行较大的探索,但不是做的很重,也就是说无论是最核心的内容还是商业模式,都在探索当中。

 

在工作中,这块内容可通过每年的业务规划了解。

 

 

2. 核心指标拆解

 

我们单就首页推荐这个子模块进行分析,对于首页推荐子产品,最重要的指标就是问答数。

 

问答数=提问数+回答数=提问人数*人均提问数+回答人数*人均回答数

 

 

在整个过程都是要跟业务进行大量的交流,既不能被业务牵着走,也不能脱离业务,同时要有自己的独立思考。

 

有些同学会觉得评论、点赞、收藏数应该也是核心指标,而实际上:

  • 评论点赞多跟产品的健康度没有直接关系,评论点赞多的本质原因是因为提问回答的内容比较精彩,这是一个相关性而不是因果性关系
  • 很多做内容的同学会觉得评论很重要,只要评论做上去了,日活就能涨上去,数据相关性上是这样的,但业务逻辑性不对

 

所以,评论、点赞、收藏这些都是一个二级功能,更底层的理解实际上是增加APP的社交属性。

 

3. 会议、存档、建表

 

会议:产品(负责使用)、研发(负责打点)

存档:对不太好理解的指标要进行单独的解释,比如什么是日活

建表:确定好打点之后,就要建表,确保数据第一时间出来,能及时获得数据反馈并发现问题

 

 

总结

指标体系建立本质上是考验相关业务人员和分析师的逻辑性,不同业务阶段的指标体系不一样,并且在选择核心指标时一定要正确。在做核心指标的拆解时,通用模式就是先公式拆解,在按业务模块、路径来划分。