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  • 指标体系理解

    2020-07-25 15:30:06
    规范定义 原子指标:基于某一...派生指标:基于基础的原子指标派生的指标,原子指标+时间周期+业务限定+统计方法 组合指标:涉及至少两个原子指标的和组合 标签:枚举类、日期类、布尔类、极值类、类型类 ...

    规范定义

    原子指标:基于某一业务事件或者某一实体对象的某种状态的度量,不可再拆分的指标

    派生指标:基于基础的原子指标派生的指标,原子指标+时间周期+业务限定+统计方法

    组合指标:涉及至少两个原子指标的和组合

    标签:枚举类、日期类、布尔类、极值类、类型类

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  • 指标体系建设

    2020-09-03 18:06:00
    2.1 指标体系 指标体系 名称 分类 解析 作用/示例 指标 结果型指标 时机:动作发生后 监控数据异常 过程型指标 时机:动作发生中 可以通过运营策略影响过程指标 体系(维度) ...

    1.背景

          结合业务场景将多个不同指标和维度进行组合,从而针对某一真实业务场景进行数据分析和决策导向,并能在整体业务变化中发现和定位问题。

    2.概念理解与示例分析

    2.1 指标体系

    指标体系
    名称 分类 解析 作用/示例
    指标 结果型指标 时机:动作发生后 监控数据异常
    过程型指标 时机:动作发生中 可以通过运营策略影响过程指标
    体系(维度) 定性维度 文字类描述 城市,性别,职业
    定量维度 数值类描述 收入,年龄

    2.2 指标分级

           T1指标:公司战略层面指标

           T2指标:业务策略层面指标

           T3指标:业务执行层面指标

    2.3 OSM

           明确产品目标(O)——>达成目标策略(S)——>策略指引指标变化(M)

    2.4 AARRR模型

    2.5 RARRA模型

           将原本首要专注的用户获取变化为用户留存

    2.6 指标模型示例

      O S M
    获取A 获取新用户

    统一数据分类接口产出

    增加数据分类覆盖

    新增用户数量,数据覆盖度
    活跃A 提高接口使用频次

    迭代接口产出

    提高接口代码健壮性

    并发量,稳定性,平均响应时间
    留存R 稳固原有用户 提高数据质量,持续观测接口 数据准确率,数据覆盖率,稳定性
    变现R 业务收益 业务策略 数据价值体现
    推荐R 新业务推荐 业务策略 /

    2.7 指标分类

         a.原子指标(聚合)

         b.派生指标(筛选)

              事务型指标:对业务活动进行衡量的指标。

              存量型指标:对实体对象(如商品、会员)某些状态的统计。

         c.衍生指标(逻辑计算)

              复合型指标:在事务型指标和存量型指标的基础上复合而成的。

    2.8 指标分类示例

    ---------1.原子指标---------
    SELECT SUM(A) FROM Z GROUP BY C;
    SELECT SUM(B) FROM Z GROUP BY C;
    ---------2.派生指标---------
    SELECT SUM(A) AS SUM_A FROM Z WHERE D = 'X' GROUP BY C;
    SELECT SUM(B) AS SUM_B FROM Z WHERE D = 'X' AND E = 'Y' GROUP BY C;
    ---------3.衍生指标---------
    SELECT SUM_A/SUM_B FROM TEMP;

     

    3.指标创建及管理流程明晰

    3.1 原子指标

    3.2 派生/衍生指标


    4.相关

          指标管理-示例

          如何搭建一套完整的数据指标体系?

          滴滴数据仓库指标体系建设实践

          如何构建指标体系

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  • 点击上方 蓝字 关注我们作为数据分析师,构建数据指标体系是较为基础但是极为重要的工作内容。好的指标体系能够监控业务变化,当业务出现问题时,分析师们通过指标体系进行问题回溯和下钻能够准确地...

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    作为数据分析师,构建数据指标体系是较为基础但是极为重要的工作内容。好的指标体系能够监控业务变化,当业务出现问题时,分析师们通过指标体系进行问题回溯和下钻能够准确地定位到问题,反馈给业务让其解决相应的问题。这就是指标体系存在的意义和数据分析师的价值所在。那如何才能建设一套能够实时监控业务变化且能迅速定位业务问题的指标体系呢?小编今天会用三个步骤,四个模型教会大家指标体系的构建方法。

     

    构建数据指标体系的方法概括

     

    数据指标体系建设的方法可以总结为三个步骤,即明确业务目标,理清用户生命周期以及行为路径以及指标分层治理,在这三个步骤当中又涉及到 OSM(Object,Strategy,Measure),AARRR(Acquisition,Activation,Retention,Revenue,Referral),UJM(User, Journey, Map), MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 四个模型,这四个模型是指导我们构建完整而清晰的指标体系的方法论。

    小编整合这四个模型,为大家梳理了一套建设指标体系的流程和方法。

     

     

    三个步骤,四个模型方法论

     

    1.OSM模型-明确业务目标,数据赋能业务

     

    OSM模型是 Object, Strategy, Measure的缩写。数据服务于业务才能赋能业务,数据脱离业务,那么数据就会失去其价值。

     

    所以,我们在建立数据指标体系之前,一定要清晰的了解业务目标,也就是模型中的O,Object。换句话说,业务的目标也就是业务的核心KPI,了解业务的核心KPI能够帮助我们快速理清指标体系的方向。

     

    了解业务目标方向之后,就需要制定相应的行动策略,也就是模型中的S,Strategy。行动策略的制定可以根据产品生命周期或者用户行为路径进行拆解,也就是把业务的核心KPI拆解到产品生命周期(AARRR)或者用户行为路径(UJM)当中,在整条链路当中分析可以提升核心KPI的点。

     

    最后,就需要我们制定较细的评估指标,也就是模型中的M,Measure。评估指标的制定是将产品链路或者行为路径中的各个核心KPI进行下钻细分,这里用到的方法就是麦肯锡著名的MECE模型,需保证每个细分指标是完全独立且相互穷尽的。

     

    总结一下OSM模型的内容及其与AARRR,UJM,MECE模型之间的关系,OSM模型是指标体系建设的指导思想,理解业务KPI是OSM模型的核心;制定行动策略是实现业务KPI的手段,而AARRR和UJM模型是实现策略制定的方法论;制定细分指标是评估业务策略优劣的方法,而MECE模型制定细分指标的方法论。

     

     

     

     

    2.AARRR模型和UJM模型--理清用户生命周期以及行为路径

     

    前面我们提到AARRR和UJM模型是实现策略制定的方法论,对于刚入门或者想要转行的朋友来说,可能对这两个模型都还很陌生,下面我们就简单的介绍下这两个模型。

     

    AARRR和UJM模型都是路径模型,二者原理相似,只是它们出发的角度不一样。AARRR模型是从产品角度出发,揭示产品的整个生命周期;而UJM模型是从用户出发,揭示用户的行为路径。

     

    AARRR模型是基于产品角度,简单地来说就是拉新,促活,留存,付费,推广。对于一款产品来说,我们首先要从各个渠道获取用户;其次需要激活这些用户并让他们留存下来;对于留存下来的用户引导他们付费以及推广产品。

     

    UJM模型则是从用户角度出发,描述了用户进入产品的整个路径流程,即注册,登陆,加购,购买,复购链路流程。

     

    无论是产品角度还是用户角度进行链路流程,核心KPI都可以下钻到相应的节点,这样我们就在整条链路流程当中拆解了业务的核心KPI。这样的好处是,我们可以从更多的角度和维度监控和分析业务问题。

     

     

     

    3.MECE模型--指标体系分级治理

     

    前面两个步骤,首先我们明确了业务核心目标;其次,我们将业务核心的KPI下钻到产品生命周期或者用户路径行为中;接下来我们需要对这些核心KPI向下进行三到五层的拆解,这个过程我们成为指标体系分级治理,用到的模型是MECE模型。MECE模型的指导思想是完全独立,相互穷尽,根据这个原则拆分可以暴露业务最本质的问题,帮助数据分析师们快速地定位业务问题。例如,客户总成交额GMV进行以及拆解可以是付费用户数与平均客单价的乘积。

     

     

     

     

    GMV为例,用三个步骤,四个模型教会你搭建指标体系的方法

     

    如果你的老板给出你一个很大的业务问题,他说,“我们现在做一套GMV相关的指标体系,你出一个方案吧!”面对这么大的一个命题,我们就需要对命题进行分解,将其分解成若干个子问题并找到各个子问题之间的联系,做成一套业务监控指标体系,帮助数据分析师快速定义业务问题。在这里,我们就通过上面提到的三个步骤,四个模型去搭建GMV相关的指标体系。

     

     

    第一步,根据OSM模型构建整体框架,明确业务目标。

    为什么业务会关注GMV?当然这是业务的核心KPI,关系到自己的饭碗,GMV当然越高越年终奖越高。所以,作为数据分析师我们提炼出业务目标——提升用户总成交量GMV

     

     

    第二步,根据AARRRUJM模型拆解用户达成GMV的路径,将业务目标转换为提升用户路径转化率。

     

    用户达成GMV需要通过六个步骤,即注册-登录-曝光-点击-加购-成交。到目前为止,我们已经将提升GMV这个目标转换为提升用户付费路径的转化率,只要我们提升用户每一步的基数,使得每一步的转化率变高就可以达成提高GMV的目标。

     

    将提升GMV转化为提高用户达成GMV路径转化率还有另外一个好处,即通过路径拆解能够暴露业务更多的问题,同时,分析师可以根据暴露的业务问题提出相应的建议方案,这也是数据分析师的价值所在。

     

    第三步,根据MECE模型对GMV达成路径的每一个指标进行拆解,实现指标分级治理。

     

    有了GMV达成路径之后,我们就可以将这个路径的核心步骤抽象成GMV的分级指标并进行回溯下钻。同时,找出影响每一个步骤的关键因素作为二级指标,每一个关键因素之间需要完全独立,相互穷尽。

    我们先根据公式1

    GMV=成交用户数*平均客单价 

    这里将核心KPI用户总成交量GMV进行了一级拆解。

    又有公式2

    成交用户数=点击UV*访购率

     

    将公式2带入公式1得到:

    GMV=点击UV*访购率*平均客单价

     

    又有公式3

    点击UV=曝光UV*转化率

    将公式3带入公式1得到:

    GMV=曝光UV*转化率*访购率*平均客单价

     

     

     

    到这里呢,我们已经将核心KPI用户总成交量GMV进行三级回溯拆解,形成了分级治理的指标体系。到这里并没有结束,像曝光UV等着指标还可以继续向下拆解,例如,谷歌渠道曝光UV,华为渠道曝光UV等等,可以根据具体的工作场景进行适当的调整和向下拆解。

     

     

    讲到这里你可能会有几个问题。

    问题1:指标分级治理拆这么细有什么用?

    正向作用:分解核心KPI,明确每一个步骤的行动计算和每个行动考核指标。

    例如,老板让你估算明年GMV,就可以根据历史数据运用这套指标体系对明年的GMV进行估算。

    再例如,老板让你下个月做到1个亿的GMV,让你出个方案。这是就可以再对曝光UV进行细分,把量拆解到每一个渠道上去。

     

     

     

    反向作用:当业务出现问题,可以通过指标体系反向排查业务问题。

    例如,这个月的GMV下降了10%,老板让你排查下问题在哪里。这时候就可以根据这套指标体系逐一排查问题,定位到是哪个步骤,哪个环节出现问题,并提出相应的解决策略。

     

    问题2:在运用MECE模型进行指标体系分级治理时,是不是拆的越细越好,越全越好?

     

    当然不是,在进行MECE拆解时,需要找到与核心指标有重要关联关系的子集进行拆解分类,这样才能保证指套指标体系能够指导业务进行决策分析,帮助数分定位业务问题!

     

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    参考链接:

    https://www.zhihu.com/question/315972357/answer/1238739118

    https://www.zhihu.com/question/396456056/answer/1238380415

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/153286082

    https://blog.csdn.net/weixin_39699670/article/details/111103446

    http://www.woshipm.com/operate/4000572.html

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  • 指标体系的定义及选取原则 实际工作过程会出现令人不悦的两种情况。第一种是对于某核心数据,如日活,只知道数据在变化,但是不知道为何变化,特别是处于一个较大跌幅时,产品为了解释这种现象,就会向数据分析师要...

    指标体系的定义及选取原则
    实际工作过程会出现令人不悦的两种情况。第一种是对于某核心数据,如日活,只知道数据在变化,但是不知道为何变化,特别是处于一个较大跌幅时,产品为了解释这种现象,就会向数据分析师要各种维度的数据。比如,年底汇报时,产品跟数据要各种各样的数据,要了之后发现跟现有数据对不上,数据内部要花费大量时间对各种各样的口径。第二种情况是每隔一段时间,产品都会拉上数据、研发一起对埋点,总是觉得当前的字段不够用,底层日志越来越大,数仓修改的也越来越多,取数越来越慢,错误越来越多。

    这两种情况的根本原因都在于缺少指标体系的建设、宣贯(宣传)以及实施。其中宣贯和实施更为关键,因为有一些公司有指标体系的建设,但宣贯不到位,所以实施的时候就更不到位。比如,开会时决定要做哪些指标体系,大家都拍手叫好,但在落地时,很多动作没有做到位,这些都屡见不鲜。

    业务方不重视指标体系是感觉指标体系是基建活,离完成 KPI 太远,只有出问题时才会临时重视。数据方不重视指标体系是因为这是一个吃力不讨好的工作,做好了可以,做不好就背锅。甚至有些分析师认为,指标体系只是一个思维导图而已。

    要想把指标体系真正说明白并不容易,但如果你都说不明白,你怎么判断你自己真的很懂呢?作为埋点、取数、分析的一切前提,指标体系如果做不好,始终会很乱。

    指标体系到底是什么?指标体系是在业务的不同阶段,分析师牵头与业务方协助,制定的一套能从各维度去反映业务状况的待实施框架。

    这里面有几个关键点:

    1.在业务的前期、中期、后期,指标体系不一样;

    2.一定是由分析师牵头与业务方协助,而不是闭门造车;

    3.从各维度去反映业务的核心状况,指标有很多维度;

    4.最后就是一个大实施框架,一定要实施,否则就是浪费大家时间。

    而在指标选取时要注重几个原则:根本性、可理解性、结构性。

    根本性:对于核心数据一定要理解到位和准确,如果这里错了,后面基本不用看。

    可理解性:所有指标要配上业务解释性,如日活的定义是什么,是产品的打开还是内容的点击还是后台进程在就行。

    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。

    建立指标体系的四个步骤
    第二个模块是指标体系建立,知道了指标选取原则后,具体如何建立指标体系?可以分为四个步骤。

    具体的指标体系建立分为四个步骤。

    第一步:厘清业务阶段和方向
    你要知道当前业务处于什么阶段,具体的业务方向是什么。对于一家公司往往会有三个阶段。

    第一阶段:业务前期(创业期),在业务前期更多是想快速抢占市场份额,看公司盘子大小。所以在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提升做各种维度的拆解,比如说渠道。

    第二阶段:业务中期(快速发展期),在业务中期,除了关注盘子的大小,还要看产品的健康度,除了关注前面的用户量走势,更重要的是优化当前的用户量结构。如果留存偏低,必然跟产品模块有关系,是不是某功能流量承接效果太差。

    第三阶段:业务后期(成熟发展期),在成熟期看变现能力以及市场份额,整个行业市场格局已定,一定要看收入指标,各种商业化模式的收入,同时做好市场份额和竞品监控,防止后来者居上。

    第二步:确定核心指标
    第二步最重要的是找到正确的核心指标,相信我,这可不是一件容易的事,不是因为这件事很难,而是所有人重新接受一些客观事实很难。

    举个例子,某款产品的日活口径是打开 App,通过不断买量、外部刷量,日活也一直在上升。业务方觉得挺好,但分析师发现,打开 App 的用户中,3 秒跳出率达 30%,这非常不健康。这说明当前的核心指标(日活)有问题,更好的核心指标是停留时长大于 3 秒的用户数。

    每个 App 的核心指标都不太一样,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。核心指标确定好之后,更重要的是对核心指标进行维度拆解。

    第三步:指标核心维度拆解
    核心指标的波动必然是由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。通用的拆解方法是先对核心指标进行公式计算,再按照业务路径或者业务模块进行拆解。

    比如,当前的核心指标是停留时长大于 3 秒的用户数。那么停留时长大于 3 秒的用户数等于打开进入 App 的用户数乘以停留时长大于 3 秒的占比。

    停留时长大于 3 秒的用户数 = 打开进入 App 的用户数 * 停留时长大于 3 秒的占比

    对于打开进入 App 的用户数,如果我们要想在这一块有所提升,就要看各个渠道的转化率是多少?用户从哪里来?用户通过什么方式打开 App?是通过点击桌面图标还是点击通知栏?同时这些用户的画像是什么?

    对于停留时长大于 3 秒的一个占比,要看具体停留时长的分布到底是什么样子,有多少是 3 秒,同时要了解停留大于 3 秒的用户特征以及行为特征是什么情况,有没有作弊或者说刷量的可能性。

    核心维度的拆解,需要多跟业务方进行沟通,把能够考虑到的模块都给放进去,基本上就比较全面。

    第四步:指标宣贯、存档、落地
    最后就是指标的宣贯、存档以及落地。

    宣贯:很多人都忽略了这一步,往往是和业务核心人员沟通好之后就直接开始建报表。实际上搭建好指标体系后,要当面触达到所有相关的业务接口人,最好是开会并邮件。

    存档:同时要对指标的口径和业务逻辑进行详细的描述存档,如某功能日渗透率=该功能的日点击人数/日活。只有到这一层,后面的人才能一眼看懂口径的意思。

    落地:落地就是建核心指标的相关报表,实际工作中,报表都会在埋点前建好,这样一旦版本上线就立刻能看到数据,同时这时各方的配合度都很高。

    这就是指标体系建立的四个步骤,其中每一步都非常关键。很多数据分析师经常抱怨临时提数需求太多,本质是因为指标体系没做好,指标体系很分散。

     

     

     

     

     

     

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