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产品经理必懂的数据指标

来源:黑马程序员

浏览4760人

2020.11.12

产品经理对于数据分析并不陌生,日常工作中需要经常对产品进行数据分析,得出结论,规划以后的产品路线,那么搭建一整个数据平台对于公司,对于日常工作都是很有必要的,而数据指标则是数据平台的基础。数据指标是指对业务数据的标准化,目的是对指标进行统一管理,方便共享,达成对业务指标的共识,并且统一修改和维护。

数据指标,本质上是对公司业务数据的统一度量。在对公司数据监控和业务进展情况的衡量中,可以起到关键作用。就算是单单只想知道某个功能模块的情况,或者是对于公司举办的一场线上活动的数据统计,数据指标都能给到整体性的得分。

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从公司运营角度来看,数据指标的好坏,需要需要考虑定义的数据指标是否在业务层面有价值,比如数据指标考虑的是公司整体的业务数据,对于电商来说,数据指标可以是流量,订单量,客单价,转化率,复购率等核心指标,对于内容来说,数据指标可以是用户数,用户停留时长,用户参与度等核心指标;是否可以通过数据指标的数据情况衡量业务的发展情况,比如搜索业务的搜索成功率,凑单功能的订单转化率,视频内容的完播率等等数据指标。

数据指标的核心在于规范和全面,规范是指指标要保持高度的规范性,指标所包含的维度或者量度要保证统一的计算口径,避免由于个人理解带来的数据歧义,在命名上也不需要多么高大上,尽量是明确的和通用的;全面是指尽可能多的涵盖核心数据,保证对于公司业务的全面数据的理解,站在一定的高度去解决问题。

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不过在现实的工作场景中,因为技术或者是业务自身的原因,往往很难找到很完美的指标。那么这个时候我们最重要的就是统一口径进行分析,更多地观察数据的波动情况。那么选什么样的指标呢?我们通常是对指标进行分级,通常是分成三级。

一级指标:公司战略层面指标。

用于衡量公司整体目标达成情况,通常设定在5-8个指标。这类指标是与业务紧密结合,按照行业标准进行制定,有可参考的行业标准指标,且这类指标针对全公司所有员工均具有核心的指导意义。比如某游戏公司的一级指标:新增账号、留存率、DAU/MAU、付费人数(率)、收入金额等。

二级指标:业务策略层面指标。

为了实现一级指标,企业会做出一些策略,二级指标通常与这些策略有所关联。可以简单理解为一级指标的实现路径,用于更快定位一级指标的问题。例如:某游戏公司一级指标是游戏收入,那么二级指标可以设定为不同游戏物品的收入。一级指标是DAU,那么二级指标设定为分服务器的DAU等。这样当一级指标出现问题的时候,我们可以快速查询到问题的所在点。

三级指标:业务执行层面指标。

三级指标是对二级指标的路径拆解,用于定位二级指标的问题。三级指标的使用通常是可以指导一线人员开展工作的指标内容。三级指标的要求是:一线人员看到指标后,可以快速做出相应的动作。如游戏公司的二级指标是XX区服的DAU,那么三级指标则可以设定为游戏时长、游戏频次、游戏等级分布、游戏关卡流失情况等。通过观察这些数据,可以去针对性地做调整,如某个关卡流失的用户特别高,那么尝试降低难度。

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有了数据指标,在做决策的时候就可以根据业务数据更综合,更理性,对于公司的长期发展,对于产品经理在功能模块的迭代优化上,都能有很大的助益。




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