数据指标体系的构建思路

前言

指标一般分为：结果性指标和过程性指标

1）结果性指标，比如电商场景下的 GMV 或订单量，它通常是业务漏斗的底部，是一个不可更改的、后验性的指标。
2）过程性指标，可以简单理解为我到达这个结果之前经过的路径，以及通过这个路径去衡量转化好坏的过程，它是可干预的，而且通常是“用户行为”。
在实际的业务运营过程中，不仅要关注结果性指标，更要关注过程性指标，通过优化过程性指标便能够更加有效的达成结果性指标。

在了解了指标的类型之后我们就可以着手开始搭建我们的指标体系了，首先需要找到什么是我们关注的核心指标？

核心指标应当是结果性指标，然后在核心指标的基础上拆解过程性指标并纵向划分层级，在此基础上再划分层级之间的关系，通过层次划分，最终实现我们需要的效果。

总结：搭建指标体系的时候，横向使用OSM模型，纵向进行三级指标分级。
数据指标体系建设参考

一、我对指标体系的理解

1）不同组织或者团体期望指标体系解决的问题一致，但落地的指标体系内容不同
播放用户数：有的要预加载，有的不要预加载
预加载：播放有瀑布流的情况下，用户没有滑动到对应页面，但是该瀑布流下面的节目是已经缓冲完成自动完成了对应下面节目的播放日志上报。
自动启播：就是用户在WIFI播放的情况下，不是用户主动发起的点击播放，但是该节目已经自动播了。

2）指标体系落地产物强依赖于业务

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