如何搭建有效的数据指标体系,搭建指标体系的实战应用

受大环境影响,越来越多的传统企业开始进行数字化转型来调整工作方向等,那么数据指标体系对于数字化转型来说尤为重要,本篇文章作者分享了结合业务三步来搭建数据指标体系的方法,一起来学习一下吧。

如何搭建有效的数据指标体系,搭建指标体系的实战应用

2020年初的疫情风波,让很多企业意识到传统企业想要存活,必须通过数字化转型来监控业务大盘,从而调整业务动作及商业模式。

大多数指标体系的搭建,先确立北极星指标,再贯穿业务全流程(AARRR模型做业务闭环),后贯穿分析全流程(问题复盘、分析、解决)。

北极星指标:简单理解为公司制定的发展目标,不同阶段会有不同的目标,寓意要像北极星一样指引公司前进方向。

但这几个步骤都是通过增长黑客模型的套路进行衍生,实用性一般不大!

在数据分析中,一个好的指标体系可以帮助企业更快、更精准的找到业务问题的答案,那么应该如何结合业务来搭建指标体系?原味带你从运营和产品的角度来梳理体系模型。

一、指标体系

1. 指标体系VS报表

指标体系就是对于某具体的系统性数据解释,每个指标间都是息息相关。

报表就是对于某一个指标进行分数据统计的集合。

核心要素:

具体业务:不是空对空而言,而是具体对业务展开;系统性:全方位的介绍,而不是单一维度层面,比如我要看某业务的发展情况,一般查看业务发展会从几个方面,首先是用户量、转化率、变现情况,若只看单一的用户量,那就只是看个报表;数据:从客观数据出发。

指标建模就是搭建指标的过程,指标体系往往不是由少数几个指标构成,数量较多,足矣解释整个业务。

报表对于指标数量无要求,常常看到的报表一般就三个指标,且对于系统性和完整性无需过多考虑。

那为什么要有指标体系来理解业务?

若你是基层员工,也需要指标体系,这样可以快速去了解纠结业务在解释什么;若你是中层员工,对上而言,需要完成派发下的北极星指标任务;对下而言,通过数据监控员工在实践过程中的不足和提升;若你是高层领导,每日的数据监控可更好控制风险,对于数据的异常波动可及时调整动作。 如何搭建有效的数据指标体系,搭建指标体系的实战应用

可以发现单看指标是比较有优势的,但从整个指标体系可洞察自己的薄弱点,调整动作和方式,转化率能更上一层楼

2. 指标体系构成

思维模型是由变量构成的步骤,而指标体系也同样如此,最终结果就是通过指标搭建一整套监控的步骤(报表)。

指标体系的构成:使用对象、适用场景、指标数量及排序。

1)使用对象

第一象限(右上):体系强,指标多。

这类的业务流程都是比较复杂的,因为属于高级别,所以同时会关注的数据指标是多面化,包括管理层、中层、执行层等所要看的数据。

第二象限(左上):体系强、指标少。

业务复杂度低、级别较高一般出现在初创公司,业务比较简单,所以指标不会太多,更多看重的是企业的盈利模式如何跑通,然后进行复制执行。

第三象限(左下):体系弱,指标少。

无论是指标分级上,还是指标数量上会差一些,这类企业相对比较少,一般出现在职位上,例如:兼职人员、实习生。

第四象限(右下):体系弱,指标多。

虽然指标较多,但分的层级相对会比较少,企业更看中执行或管理中每个层次之间的详细数据,通过数据的波动调整公司状态。

如何搭建有效的数据指标体系,搭建指标体系的实战应用

2)适用场景

(1)新业务体系搭建

当有个运营动作产生(运营动作可能是活动也可能是新项目),新业务体系就要搭建起来,监控一整条动作的数据模型,完善业务体系化。

(2)老业务体系迭代

这个业务体系是现成的,但有些关注的重点或业务有所调整,那老业务的迭代就要搭建新的业务体系,调整每个指标对应的运营动作和参考数据。

(3)活动及功能创新

开展新的活动或工具功能创新,无论从运营或产品角度,都要给一系列的数据制订作为后期迭代业务模型参考。

(4)指标数量及排序

多个单维度报表构成体系:可以发现,我们一般的指标体系是各报表集,每个报表都是独立的、单维度的。

例如:交易类报表,可能包括交易人数、交易金额或人均交易额。

按业务路径先后:每个商品的转化渠道各有不同,可能是天猫、抖音、私域这类业务路径的先后都是有深度关联,所以指标顺序的搭建都具有合理性

发展的先后顺序:商品转化可能是最终目的之一,但转化是有业务的先后顺序构成,例如,商品的转化是通过什么方式(社群/店铺/电销)完成,这些方式又是通过什么渠道(公号、抖音、天猫)组成,这些渠道又是通过什么内容(文章、短视频、活动裂变)吸粉。

转化率等居其中。

案例—判断某电商网站支付流程指标体系有何问题?

该案例问题重点是支付流程指标体系,所以关注的是整个支付流程,但下方的这个体系报表中与支付流程的关系并不大,付费用户与充值用户其实可以归于一个概念,同时订单数、订单金额、注册转化率等都是属于干扰指标,指标体系问题可归因于:

第一,它不是多个单维度报表构成的体系,它是好几个指标混杂在一起;第二,它的排序不考虑业务路径的先后顺序,同时它的转化率没有放在该放的位置。

3. 搭建指标体系

1)如何搭建运营指标体系

(1)第一步确定运营核心目标:

常见的运营目标(核心运营指标):交易额、交易人数、订单量、日活、客单价、留存率。

如何确定运营动作的核心目标:

与运营活动发起人沟通;看运营动作核心要解决的问题;看过往同类动作的核心指标。

(2)第二步梳理活动流程路径:

通过运营告知的活动方式梳理;通过涉及到的入口进行模拟测试;确认每一步对应的指标是什么。

(3)第三步运营指标确认:

以京东交易流程为例:

每个交易背后的动作都有对应的数据指标做支撑,例如:商品详情页可对应商品浏览量,通过浏览量知道浏览占比是什么个比例模型,是自然流量多还是投放来的各渠道流量占比情况。

如何搭建有效的数据指标体系,搭建指标体系的实战应用

2)如何搭建产品功能指标体系

(1)第一步确定产品核心目标

常见的产品核心指标:激活转化率、支付转化率、浏览人数/次数、点击人数/次数、使用频率/时长。

注:运营指标都是偏结果导向,而产品指标都是偏向细节

(2)第二步梳理产品使用路径

看产品PRD文档:原型就是一步一步的操作(主要看用户路径)。产品的PRD文档就是对于产品功能的高度还原,最早就是如何进入,进入后通过什么步骤到达某个结果。自己体验(主要为了确定具体对应哪些指标):PRD文档是否与实际使用情况相一致,同时考虑有没有特殊情况存在,合理多涉及几个会发生异动的不规则指标做横向判断。

(3)第三步确认产品监测指标

以小红书的下载到注册流程为例:

产品功能指标更能看出用户使用产品时的习惯方式,通过大数据支持来监控每个用户的动作,例如:下载APP这个动作,我们可以通过下载量的情况来抓取,数量的多少推导用户对产品感兴趣程度。

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二、

搭建指标体系的实战应用

案例——某外卖平台想要搭建起常规运营的指标体系,用于监测其各品类的销售额情况。

本次要监测的是外卖平台各品类营销额,所以它既有运营指标又有产品指标来搭建监测看板。

1. 第一步确定核心目标

主要目标分为2级,交易额和各品类的组合。

交易额中包括了轻食沙拉、简餐便当、汉堡披萨以及以他品类的商品交易额总和,当你点开饿了么或美团时,所看到页面结果就是呈现这样。

每个品类的交易额都是由品类流量、进店转化率及下单转化率构成,这样就构成各个品类每个店的交易额,由一个个店的加总就成了各品类交易额。

所以这是一个从大到小的拆解过程,整个确认核心目标内包含了加法和乘法的关系,当确认完后开始要梳理流程。

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2. 第二步梳理活动流程

用户需要先登录外卖平台,浏览美食商品,对感兴趣的美食点击进入,最终进行交易。

3. 第三步确认动作指标

用户登录的动作指标可对应打开app人数,监测每日时时人数变化做运营调整策略。商品浏览的动作指标可对应主页浏览人数/次数、品类浏览人数/次数/时长,对于季节和时间点浏览多的商品可进行大面积推广,刺激用户登录。美食点击的动作指标可对应品类点击人数/次数、商家打开人数/次数,多元化、网红美食商品的量化铺面,引导更多消费用户对美食点击。营业交易的动作指标可对应交易总金额、品类交易金额/人数/次数、品类客单价,这也是最终运营动作的指标,通过各产品交易金额往前推运营动作指标的变化,不断完善业务的流程化、标准化、优质化。 如何搭建有效的数据指标体系,搭建指标体系的实战应用

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