指标体系构建原则

主讲教师：范微娜浙江经贸职业技术学院数据采集与处理数据指标体系构建原则案例导入数据指标构建原则数据指标构建方法0102031、案例导入作为数据分析师，需要站在更高的角度，认识到数据指标体系搭建并不是单个部门能够完成的，应当至少有业务团队、数据团队以及开发团队三个团队进行协作（业务部门包括但不限于市场、运营和产品团队）。指标体系可以建立业务量化衡量的标准，数据分析的目的就是说明、衡量、预测业务的发展。2、数据指标构建原则根本性：核心数据一定要理解到位和准确可理解性：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2、数据指标构建原则①搭建指标体系要有重点不能只是罗列指标。②搭建指标体系要有目标。③指标体系不是越全越好，和业务最贴切的才是最好的。这个我在之前的指标体系文章里反复强调了，写文章的时候会为了吸引眼球，标题写XXX行业指标体系大全，虽然我给大家整理指标体系的时候尽量概括多个业务场景，指标列的很详细，但是不同的公司，业务复杂不一样，没有一套指标系统是能够通用的，只有和业务最贴切的才是最好用的3、数据指标构建方法原子性指标：最基础的不可拆分的指标，如交易额修饰词：可选，某种场景,如搜索时间段：时间周期，如双11派生指标=1+2+3，如双11这一天通过搜索带来的交易额次日留存,日活、月活、日转化率等3、数据指标构建方法①理清业务阶段和方向创业期：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拆解，如渠道上升期：业务中期，除了关注用户量的走势，更加重要的是优化当前的用户量结构，如看用户留存如果留存偏低，必然跟产品模块有关系，是不是某功能流量承接效果太差。成熟发展期：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的监控3、数据指标构建方法②确定核心指标：——重点（方向对了，之后的工作才是对的）建议：多去了解业务和市场头部玩家最重要的是树立正确的核心指标，这个不是一件容易的事，不是因为这件事很难，而是所有人都去重新接受一些客观事实很难举例：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，然而分析师发现，打开app中的用户中，2秒跳出率达30%，非常不健康，那么当前的核心指标日活实际上已经有问题了，更加好的指标体系是停留时长大于3秒的用户数注：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那么简单3、数据指标构建方法③核心指标维度拆解：——重点（对核心指标进行正确合理的拆解才能帮助定位问题所在）核心指标的波动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当前的核心指标是停留时长大于3秒的用户数停留时长大于3秒的用户数=打开进入app的用户数*停留时长大于3秒的占比然后再往下进行拆解和分析；渠道转化率、打开方式、用户画像，停留时长的分布、停留大于3秒的用户特征和行为特征，停留小于3秒的用户特征、有无作弊可能等3、数据指标构建方法④指标宣贯、存档、落地宣贯：很多人都忽略了这一步，没有指标体系的宣贯和存档，和业务核心人员沟通好之后就开始建报表，然后就完事了。实际上搭建好指标体系后，要当面触达到所有的业务接口人，最好是开会并邮件通知到位存档：同时要对指标的口径和业务逻辑进行详细的描述存档，如***功能渗透率=该功能的点击人数/日活。即把相关定义给描述清楚，让人一眼就能看懂落地：就是核心指标的相关报表了，实际工作中，报表都是在埋点前建好的，这样的话一旦版本上线就能立刻看到数据，而且这个时候各方的配合度很高总结建立了系统指标体系，有了过程与结果指标，有了指标的前后关联关系，就可以通过回溯与下钻，快速找到关键指标波动的原因