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    对于从 BAT 等互联网公司出来的人,经历了数据分析的历练后,会有做事之前看数据的习惯。而对于毕业之后就创业,或者是产品经理和运营专员的新手来说,一般对于构建企业的指标体系比较困惑,不知如何下手。甚至有些新手,手里刚有微信公众号后台或者百度统计后台的几个指标,就觉得算是有了数据指标体系了,但又会发现与许多实际的工作脱节。在这里给大家介绍两套构建指标体系的方法,第一关键指标法和海盗指标法。

    第一关键指标法

    现在我问你一个问题,对你所负责的产品来说,最关键的一个指标是什么?我尝试问过一些人,特别是同一个公司的几个人,你会发现他们冒出来的第一关键指标是不同的。当然,这还不是最惨的,更惨的是根本就找不出来关键指标。对于一个大公司来说,比如像百度,因为产品复杂,有很多的产品,即使是同一个产品,也有不同的职能部门,所以他们会有不同的关键绩效指标是情有可原。但对于一个创业公司,尤其是刚成立的初创公司,当团队中几十个人都不是围绕同一个目标努力时问题就比较严重了。

    第一关键指标法是在《精益数据分析》(Lean Analytics)一书中提到的方法。这个方法不是说一个公司只为一个指标负责,而是说在任意一个时间点,肯定只有一个最关键的指标,但随着业务的发展关注重点会有变化。我对第一关键指标的方法又做了一个延伸,也就是说关键指标又可以衍生出许多其他的指标。比如对于一个成熟的电商产品,它最关心的可能是销售额,但销售额我们又可以衍生出访问量、转化率、客单价等指标,我们通过优化这些衍生指标来实现关键指标的增长。对公司来说,基于关键指标制定目标有两点好处:一是确定了现阶段最重要的问题,二是可以基于关键指标的当前状态制定清晰的目标。否则你可能问题既没找对,努力达到的数字也是没有意义的。对于一个创业公司,不同的阶段需要关注的重点是不同的。我把创业公司分成三个阶段:

    1. MVP 阶段:

    MVP(Minimum Viable Product,最小可用产品) 是《精益创业》(Lean Startups)一书中提出的理念。这个指的是在创业的最早期,你的关注点是要确定用户需求,并做出一个最小可用的产品来验证需求的真实性。有大量失败的创业例子,最后发现,失败的原因是解决了一个伪需求,为了一个不存在的需求做出了不被需要的产品。所以更好的方式是用最小的代价满足需求,然后再想更高效的方法去优化它。在这一阶段,数据分析的价值比较小,你需要的是定性分析,通过用户访谈,直接确定产品的满足情况,并不需要在数据分析方面投入大量工作。

    2. 增长阶段:

    这个时候你的产品已经出来了,并且有用户在用,是时候需要做数据分析了。这一阶段我又把它分为有重叠的两个阶段:留存阶段和引荐阶段。我们在推广产品之前,一定要确认我们的产品确实是能够给客户带来价值的,并且有比较好的体验。那怎么确认这一点呢?除了直接听取用户反馈之外,最重要的就是看用户的活跃度。这里我们就需要做留存分析,比如看次日留存,如果发现你的用户次日留存率非常低,那说明产品根本吸引不住用户,需要先优化产品。

    图片描述

    等产品优化做的差不多时就进到引荐阶段,也就是一个好的产品会说话,最直接的就是口碑力量。只是对有些产品来说,它天然地带有病毒性质。比如,PayPal的一个用户向朋友转钱,那么就会促使朋友也注册 PayPal。你也可以通过人工的方式促进这一传播速度,比如 PayPal 用户每引荐一位朋友注册就可以得到 10 美元的奖励。这里需要关注的是病毒系数和病毒周期。如果一个用户会推荐两个用户成功注册,那么这个病毒系数就是 2,如果这是经过 1 年才做到的,那么病毒周期就是 0.5 年了。

    当然,并不是每个产品都能找到病毒传播的途径,找不到也没关系,我们还可以通过口碑。就拿我们来说,我比较关心的是 NPS(Net Promoter Score,净推荐值)。假设我们有 100 个客户,这 100 个客户中,有多少是给我们推荐了新客户的,有多少只是自己用的,有多少是通过私下或公开途径对我们进行负面评论的。拿推荐我们的减去否定我们的,就是 NPS。一个好的产品,NPS 应该在 50 以上。比如微信,说微信不好的很少,如果你的朋友没有在用,你会直接推荐他用,所以 NPS 会非常高。在 2006 年的时候,360 安全卫士刚出来,我真的觉得很好,以至于只要有亲朋好友的电脑有垃圾插件我就推荐他们装一个,当然,我现在已经很久没推荐它了。

    3. 营收阶段:

    这个阶段产品已经相对比较成熟,我们考虑的重点就变成了如何赚更多的钱,以及如何规模化。我们关注的重点成了 LTV(Life Time Value, 客户终生价值)、CAC(Customer Acquisition Cost, 获取客户的成本)、渠道分成比例、渠道用户盈利周期、成本等。一般到这个阶段,创业公司就不再那么有趣了,最大的乐趣可能是获得量级上的增长。这个时候公司就需要寻找一些新的方向,为下一步增长做准备,而新的方向,又可以重复这三个阶段。

    当然,我这里只是列举了不同阶段的典型关键指标,结合你的项目本身,还是要具体来看。比如,对于百度知道这个产品,因为属于百度搜索的子产品,它本身并不需要太关注盈利的问题,所以现在依旧处于增长阶段,只是产品已经比较成熟。接下来我分享一下我在加入百度知道后,寻找第一关键指标的经历。

    2007 年我毕业后加入百度知道做后端研发。作为 RD,我每天也收到一系列报表邮件,这些报表里面有很多统计类的数据。比如,百度知道的访问量、检索量、IP 数、Session 数、提问量、回答量,设置追加答案的数量,这一系列指标,当时看的其实感觉很模糊。

    图片描述

    我思考着:这么多的指标,不能说这也提高,那也提高吧?每个阶段肯定要思考哪个是最关键的,重点要提高哪些指标。开始的时候其实是没有任何区分的,不知道什么是重要、什么是不重要。

    后来,慢慢有一些感触和认识就发现,其实对于访问量、检索量这些指标并没那么重要。因为百度知道大部分流量都是来自于大搜索,把它的展现做一下调整或者引导对量的影响非常大。虽然,跟百度知道本身做的好坏也有直接关系,但是它很受渠道的影响——大搜索这个渠道的影响。

    提问量我认为非常重要,因为只要提升提问量,整个百度知道平台的问题就多了。同时,提升回答量,让这些问题得到回答,高质量的内容也会变多。所以提问和回答都很重要,都要发力,这让我很困惑。

    有一次产品会,我就向当时的产品负责人孙云丰提出我对提问量、回答量都要提升的这个困惑。对于在百度呆过或者对百度产品体系有了解的都会知道这么一个人,他是一位非常厉害的产品经理。对于这个问题他说了一点:其实提问量不是一个关键的问题。为什么?我们可以通过大搜索去引导,如果一个用户在大搜索里面进行搜索,发现这个搜索没有一个好的答案,那就可以引导他进行一个提问,这样其实提问量就可以迅速提升上去。

    我一听之下就解决了这个困惑,所以我所应该做的事情其实是要专注在如何提升百度知道这个产品的回答量,这个关键指标就可以了。

    在这个问题上我当时做的一个事情就是进行问题推荐,根据用户的历史回答记录,或者是检索、浏览过的页面记录,给用户推荐感兴趣的问题,整个项目做下来提升了 7.5% 的回答量,是我非常有成就感的一个项目。

    海盗指标法

    2007 年,500 Startups 创业孵化器的创始合伙人 Dave McClure 针对创业公司应该关注哪些指标,提出了一套模型—— Pirate Metrics,即海盗指标法。他将创业公司需要关注的指标归结为五个方面:Acquisition(获取)、Activation(激活)、Retention(留存)、Revenue(营收)、Referral(引荐),简称 AARRR。这套模型经典得以至于过了 9 年都一点还不过时。Dave McClure 曾经是 PayPal 早期的营销总监,算是 PayPal 黑帮的代表人物之一,后来又是 500 Startups 的创始合伙人,有过成功打造产品的经历,又指导过众多创业团队,能总结出这么牛逼的方法,也算是情理之中。网上的许多材料都是把这五个方面画成一个漏斗形状,以至于一些人理解这几块是顺序进行的,但这是错误的。我也看了他在今年接受的一个采访,专门强调了这个误区。这一方法相比第一关键指标法,阶段划分更加清晰,但因为 Dave McClure 是营销出身,所以侧重点都在如何做营销方面。

    我把这五点分为三个方面:

    1. 拉新:

    首先是触达用户(Acquisition),让用户知道你,然后才可能选择你。之后是激活(Activation),一个用户到达你的首页,并不表示他就是你的真正用户了,他可能成功注册,或者访问超过 10 个页面,才定义为激活。然后是引荐(Referral),一个好的产品,应该是自传播的,通过口碑,有越来越多的人使用。或者是通过一些激励措施,让老用户拉新用户。许多 Growth Hacking 的案例都是在强调如何发挥引荐的威力。

    2. 留存:

    在做好留存之前,最好不要花太多的功夫拉新。如果你的产品不能解决用户的问题,或者用户体验不好,那么拉的人越多,流失的越多,就像猴子掰玉米。留存就是要提升核心用户的重复频率,比如电商产品的复购,比如考察用户的次日留存率。

    3. 营收:

    创业公司的最终目的都是为了赚钱,不是为了做慈善。就像百度如果不做竞价排名,也不可能有今天。如果一个产品有大量的用户但赚不了钱,那是很难持久的。比如我从 2011 年就开始用 Evernote,它是一个非常好的产品,但它即使天天推荐我升级为付费用户,我依旧没有动力。去年 Evernote 被唱衰的比较多,被认为是一个要倒掉的独角兽,CEO 都辞职了。烧钱可能能持续一段,但最终还是要实现真正的增长。我介绍过他们如何像高交易量卖家收费的转型故事,非常成功。 
    下面这张图,描述了这五个环节的相关工作,我这里就不详细展开了。

    图片描述

    而这里的每个环节,都会有一些需要衡量的指标。

    图片描述

    表格里的指标都是和网站访问相关的,只是用于做参考,对于你的特有业务,还是需要具体问题具体分析。

    如果您在看过之后有所收获,也欢迎随时欢迎访问神策数据官网交流与互动。

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  • 标杆房企的经营指标体系构建逻辑,全在...本文针对企业经营管控的目的,深入分析与总结龙湖、绿城、远洋、禹州、万达、中骏等标杆房企经营指标体系的构建逻辑。一、明确数据统计标准、管控部门、应用范围构建经营指...

    标杆房企的经营指标体系构建逻辑,全在这里了!

    进入管理红利时代,下半场的房地产要拼精细化运营,随着集团管控模式和管理视角的变化,建立自上而下经营评估体系,统一评估标准,是现阶段房企的管理重点。而房地产经营指标的体系建设成为管理的重要方法之一。

    本文针对企业经营管控的目的,深入分析与总结龙湖、绿城、远洋、禹州、万达、中骏等标杆房企经营指标体系的构建逻辑。

    一、明确数据统计标准、管控部门、应用范围

    构建经营指标体系的前提是充分了解企业数据指标的现状,应根据房企自身发展特性,围绕数据采集、 加工、应用等方面,从“数据标准”、“数据管控”、“数据应用”三个角度评价企业数据现状。

    1、 数据标准:明确统计方法与计算公式,统一业务口径

    数据标准是经营指标体系的基础,数据标准问题也是行业内数据治理常见的通性问题。通常可以从三个方面来评价企业数据标准:

    (1) 明确统计方法

    (2) 明晰计算逻辑

    (3) 统一业务定义

    2、 数据管控:明确指标数据输出、同步、维护的各环节主责部门

    建立经营指标体系需识别出数据标准管控中的各角色及其相关职责。

    首先,应明确数据主责部门,梳理出经营指标和衍生指标的数据生产端和消费端,统一指标输出单位和分配单位。

    然后,了解数据管控制度是否完善,新增业务需求引起数据新增是否有制度保障,新增数据在各业务部门间流转、同步,确保数据共享不存在壁垒;

    最后,明确数据维护流程谁来管、何时管、管什么、怎么管、谁审批。

    3、 数据应用:体现线上和线下数据提报的及时性、完整性

    经营指标体系的数据应用体现在,提报企业线上和线下经营分析报告数据的及时性及完整性。

    企业为满足管理层和业务部门的分析需求,需手工收集、维护、补充数据的工作量、频次和数据范围。

    二、流程化建设:筛选 - 规范 - 配置 - 应用

    明确指标体系构建的目的是什么。例如绿城的经营指标体系建设出发点是“为实现战略目标,构建为经营分析服务的指标体系,完成信息对称、目标达成。“

    因此,整个指标体系构建核心逻辑可以归结为:围绕着房地产开发价值链条,以价值树分析法为核心手段,识别关键经营指标,并整理指标类别、层级关系,以分析主题的形式展示多角度、多层级的经营分析。

    第一步,筛选指标:利用价值树梳理经营分析指标

    1. 围绕着企业战略目标,以“可持续价值增长”为起点,从财务和业务两条线对公司运营策略拆解,归集出6类核心价值:(如图1)

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    2. 探究适合企业自身特点的内在驱动因素,再梳理每一个驱动因素深层次的业务逻辑关系,形成与底层业务逻辑相关联的指标集。

    3. 挖掘财务线内在驱动因素通常按传统收入、成本、费用三条主线深入展开指标间的内在数理关系。

    4. 利用杜邦分析法将ROE拆解为销售净利率、资产周转率和权益乘数,而销售净利率则可拆解出净利润和收入两个指标,其余指标依此类推。业务线内在驱动因素通常按指标间的因果关系展开。

    5. 此外,结合企业日常的报表和报告,提炼整理出经营分析指标,兼顾考虑指标数据可获得性,排除或替换掉部分暂无法供数指标,补全经营指标集。

    第二步,规范指标:固化指标体系管理标准

    为确保指标体系的一致性、规范性,需从以下四个角度:基础属性、业务属性、管理属性、技术属性建立标准。

    1. 基础属性是信息项的唯一识别属性,用于规范化区分各项指标;

    2. 业务属性描述业务相关内容,概括信息项所涵盖的业务概念、范围、计算关系等;

    3. 管理属性指信息项管理方面的描述,用于明确信息项的管理适用范围,说明管理标准依据;

    4. 技术属性描述信息项技术方面内容,说明信息项在系统上的具体来源、数据类型等。(如图2)

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    第三步,维度配置:为基础指标配置与企业经营相匹配维度

    一般情况下,维度可分为业务维度和技术维度区分,业务维度提供分析下钻路径和结构拆解的分析角度, 技术维度提供了定量分析和逻辑分析角度。

    经营分析中需二者有机结合,维度选取的越贴近业务,口径越准确, 数据描述就越接近真实的业务情况。(如图3)

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    第四步,指标应用:根据公司经营重点归集分析主题

    在指标分类分层的基础上,根据管理的侧重点组合关联紧密的指标类别,形成分析主题。

    经营分析主题与一般的指标罗列堆砌的分析方法相比,其更加贴近业务的实际运行模式,能突出管理重点和导向,通过横向扩展、纵向挖掘,找到合适的分析角度、发现经营指标的关联。

    横向上,根据实际的业务条线分类设置分析主题,可根据业务的变化灵活增删、拆并。

    纵向上,每个业务主题下设模块化的分析子主题,共性模块可批量复制,个性模块可独立配置,层层下钻关联 至具体指标,同时也使分析主题成为指标关联的重要“纽带”。(如图4)

    fa0db724cfb079093996567c71731dd3.png

    三、判断指标体系建设成果的合理性与完整性

    通过上述几个步骤,可构建出一套完整的企业指标体系。但如何评价一家企业指标体系构建是否合理,可通过三个要点考核。

    1、 有层次:递阶结构,匹配不同层级管理需求

    指标体系应分层管理,具有递阶层次结构,以匹配不同层级管理需求。指标体系应明显区分层级,根据企业经营能力,逐级细化指标。

    常见分级包括:

    一级指标,为集团战略决策和规划发展类指标。如利润、货值、现金流和里程碑达成率等。

    二级指标,为区域重点管控类指标。依据一级指标框架分解,例如,一级指标 “利润”分解为“合同销售”、“目标成本” 等。

    三级指标,为项目具体业务类指标,即项目运营类指标。

    在二级指标框架下设计,三级指标用于数据采集与测算, 如二级指标的“目标成本”分解为三级指标:“土地成本”、“土地楼面价”、“建筑单方”、“可售单方”等,以支撑二级指 标的数据统计。

    2、 有标准:设定各区域、各类型适配的指标阈值,支持业务决策

    经营指标体系绝不是单纯指标的堆砌罗列,完整的指标体系应基于自身战略与运营能力,为经营指

    标设定阈值,支持业务决策。

    换而言之,在筛选出适用于各层级、各专业条线、各开发阶段的经营指标集后,应构建适用于不同区域、不同产品类型的管理需求的指标卡片标准或指标阈值,以匹配经营监控过程中预警与纠偏等管理动作。

    3、 有逻辑:互联互动,可清晰追溯指标间的关系链条

    指标体系应基于计算关联或逻辑关联构建指标层级、关联关系。指标间的排布和分类不是孤立的,而是互联互动的。

    完善的指标体系应能清晰追溯指标间联动关系的链条。

    也就是说,在经营分析中,可以通过指标和指标间的组合、联动解释导致现实经营成果的原因;反过来,构建一个经营分析场景,就需要指标和指标之间有清晰的逻辑关系。

    因此,明确的逻辑脉络是指标体系建设合理性和完整性的坚实基础。

    结语

    指标体系是运营分析的基础,优秀经营管理者总是会通过搭建指标体系去发现问题,解决问题。完善的指标体系可以让经营分析更聚焦,从源头发现问题,借助体系化的工具,提升经营效益和运营效率。

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    企业统计学习辅导(二)

    第三章

    企业经营要素统计

    一、企业统计要素统计的一般问题

    企业经营要素包括劳动力、劳动资料和劳动对象,以及科学技术的投入。

    企业经营要素统计指标体系由各种要素的描述指标组成:

    (

    1

    )劳动力指标包括劳动力的数量、构成、素质指标;劳动力的时间利用指标、劳动生产率和劳动报酬

    指标。

    (

    2

    )劳动资料指标包括设备数量、构成、更新指标;设备利用指标以及产品生产能力指标。

    (

    3

    )劳动对象指标包括原材料的收入、消费、库存指标以及利用指标。

    (

    4

    )技术投入指标包括技术开发投入指标和技术统计指标等。

    二、企业劳动力的统计

    企业劳动力又称为企业劳动者,是指经企业安排在企业从事劳动和工作,并取得劳动报酬的人员,包括固

    定工、合同工、临时工和计划外用工。

    现行制度的统计原则规定,统计企业劳动者应“谁发工资谁统计”。

    反映企业劳动力数量的指标有两种基本形式:一是期末人数,是指企业在报告期(月、季、年等)最后一

    天所拥有的人数。

    二是平均人数,

    是指在一定时期内平均每天拥有的人数。

    期末人数指标可满足劳动力管理方面

    的需要,平均人数指标反映了企业在一定时期内拥有人数的一般水平。

    在经济分析中平均人数指标具有广泛的用途,其计算要按报告期的日历天数计算,即用每天人数之和除以

    日历天数。计算公式为:

    三、劳动时间利用指标

    劳动时间利用指标是在核算企业直接生产者各种劳动时间总量的基础上计算的。

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           在当前的互联网企业中,我们经常提到数据驱动,那么具体如何做好数据驱动,是产品部门,运营部门和数据部门相互协作相互支持共同面对的问题,主要的目标说白了就是拉新促活提留存。要通过数据进行驱动,那么必须要有分析指标,无论是产品的功能迭代还是运营活动的推广评估都需要数据指标去衡量。常用的APP指标主要包含五大层面:用户规模分析,参与度分析,渠道分析,功能分析,用户属性分析。市场上很多移动统计分析工具(友盟统计,小米统计,神策等)基本都会围绕这几个层面进行分析。

          1.用户规模分析:常见的也是比较基础的指标,主要包括新增,活跃,留存。新增包含日新增,周新增,月新增,主要是衡量产品的推广渠道效果;活跃度包含日活,周活和月活,这是反应APP是否有价值的最重要指标;留存率是指在统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍使用的用户比例,包括次日留存,七日留存,三十日留存;此外还有一些围绕基础指标扩展的指标,比如:本周回流用户,连续活跃N周用户(一般连续活跃5周及以上忠诚用户),连续活跃用户(连续活跃两周及以上的用户),近期流失用户(连续N周没有使用过的用户,一般N<4)

         2.参与度分析:分析用户的活跃度,主要包括启动次数分析(人均日启动次数)、使用时长分析(人均使用时长-->对标活跃用户数、单次使用时长-->对标启动次数)、访问页面分析(用户一次启动访问的页面数,统计一定周期内的应用访问页面数的活跃用户数分布,如在一天或者周访问3个页面以下,3-10个页面,10-50页面,50-100页面,100以上的活跃用户数,可以发现产品的体验问题)

         3.渠道分析:通过分渠道对用户规模指标进行对比分析,还可以通过分渠道对比APP激活时间,关键操作时间,前段时间马蜂窝旅游网站被捅的数据分析证据里就涉及到这些指标,分析人员通过判断发贴时间和内容判断是否符合正常的用户行为

         4.功能分析:APP的功能活跃、页面访问路径以及转化率(漏斗分析)

         5.用户属性分析:终端设备分析、网络及运营商分析及用户画像分析。终端设备分析可以对比不同终端设备的活跃,新增,启动次数;网络及运营商分析可以对比网络状态(2G,3G,4G等)以及运营商(电信,移动,联通等);用户画像分析包含的内容较多,主要有:区域,性别,年龄,职业,兴趣等等,后面会专门针对用户画像做进一步的分析补充。

     

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空空如也

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