数据指标

2 搭建业务指标体系
- 2.1搭建数据指标体系的目的
- - 2.1.1 确定指标体系
  - - 北极星指标
    - 基本增长等式
    - 总览图
  - 2.1.2 快速定位问题
  - 2.1.3 提高分析效率
- 2.2搭建数据指标体系的步骤
- - 2.2.1 明确目标
  - 2.2.2 搭建模型(公式法漏斗法)
  - 2.2.3 建立指标体系
  - 2.2.4数据采集
  - 2.2.5数据呈现
- 2.3 看板金字塔1+N+N
- - 2.3.1 1
  - 2.3.2 N1
  - 2.3.3 N2
  - 2.3.4

2 搭建业务指标体系

2.1搭建数据指标体系的目的

2.1.1 确定指标体系

北极星指标 应能够最为精准地抓住企业为客户创造的核心价值

北极星指标

北极星指标应能够最为精准地抓住企业为客户创造的核心价值
在公司层面设立一个指导全局的核心指标的同时,每一个团队也会有各自的北极星指标
在公司不同的发展阶段，北极星指标也会发生变化

基本增长等式

所有与增长相关的关键因素都在这个等式中有所体现，而这些因素相加共同驱动公司的增长
首先要明确与用户对产品核心价值的体验最直接相关的行为
其次结合业务分析寻找到适合该场景的最关键的增长指标

总览图

统一的数据仓库不仅可以为你指明试验方向，还可以帮助你设计更好的试验，以改进关键增长指标。最优秀的增长团队一定会花时间把数据收集和分析做好
明确总览图，并且在总览图中将指标数据与既定目标进行比较

2.1.2 快速定位问题

通过回溯与下钻指标的前后关联关系快速找到关键指标波动的原因

2.1.3 提高分析效率

指标体系建立后应该能覆盖大部临时数据分析需求

2.2搭建数据指标体系的步骤

2.2.1 明确目标

根据当前业务发展的阶段，明确未来周期内主要的目标，形成北极星指标或北极星指标组
一般来说业务发展初期关注用户规模、新增用户数等指标，中期关注交易额或留存复购，后期关注收入或交叉营销ARPU
也可以落到单个业务策略和目标

2.2.2 搭建模型(公式法漏斗法)

围绕北极星指标，按照OSM建立指标体系。通过业务流程、公式拆解等方法找出影响北极星指标的相关变量，以及影响相关变量的业务动作
所有与北极星指标相关的关键因素都在这个等式中有所体现，而这些因素相加共同驱动公司的增长
明确总览图，并且在总览图中将指标数据与既定目标进行比较

2.2.3 建立指标体系

有了基础的指标体系后，为了能够下钻、切片等多维度分析，需要进行指标体系的维度拆解
维度拆解需要结合业务动作来进行，跟业务管理密切相关
一个好的指标体系能够直接看到业务动作—业务指标—结果指标的三级转化链路

2.2.4数据采集

确认每个数据指标的来源和定义，一般需要数据底表或埋点设计
根据数据量和业务场景需要确定数据采取的周期

4W1H 埋点+建表
WHO 用户ID 设备ID
WHEN 下订单时间（时间戳表示）
HOW 前向页面浏览时长
WHAT 页面标题
WHERE GPS IP 国家城市

公共指标
• 端口号
• 应用版本
• 系统操作
• 系统操作版本
• 设备制造商
• 设备型号
• 屏幕高度
• 屏幕宽度
• 网络环境
• 运营商ID
• MAC地址

2.2.5数据呈现

根据指标体系，选择适合运营的展现方式，能够从时间、区域、业务属性等不同维度看清业务的全貌
一般可以看到时间趋势看板、截面数据看板和多维度交叉看板

2.3 看板金字塔1+N+N

2.3.1 1

内容和用途
内容：大盘分析（各模块核心指标）
分析类型：决策分析
作用与理念
决策信息宽度与效率的平衡
核心大数关键逻辑

2.3.2 N1

内容和用途
- 内容：各业务模块如流量、用户、商家、品
  类、业务线、补贴、城市、物流、收支UE
- 分析类型：模块分析
作用与理念
- 层层下钻多维打开
- 全视角全链路
- 系统化标准化

2.3.3 N2

内容和用途
- 内容：各个核心项目
- 分析类型：专题分析
作用与理念
- 项目360
- 补充性阶段性专业性拓展性

2.3.4

核心框架

刻画业务，主线清晰，遵循两个三件套：规模/结构/趋势，判断/归因/策略
沉淀分析思路，根据看数逻辑设计产品，按照讲一个case，先看什么指标，后看什么的顺序设计

结构逻辑

分门别类遵循MECE原则，即不重不漏
颗粒度太细时：可考虑2级TAB，截面分析/趋势分析平衡等方式展示
不同模块、指标之间：从左到右/从上往下，通常“先总后分”、或遵从一
定业务逻辑
相似模块、指标之间：排序逻辑，可按重要程度、高频、强抓手性、用户
诉求等降序或部分前置

形式表现

横纵轴：模块通常不超过10个
页面：最好1屏讲清楚故事，用户在做判断、问题定位时尽量不用
下拉/打开/跳转等操作
维度：保留核心维度1-3个，建议删除或隐藏次要维度
指标：层级通常不超过3层

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