搭建指标体系是数据分析中必不可少的需求。
1. Why
更加系统地监测业务的变化,并针对性地进行数据分析,让公司发现问题的成本降低,还可以促进产品和业务的增长。
2. What
- 指标:把事物量化的一个度量,使之变得可描述、可拆解、可度量
- 体系:从不同的维度去梳理并且系统地整合在一起
所以在具体需求中,就是根据业务的发展阶段和当前的业务需求,从多个维度把零散但是有关联的数据系统化地整合起来。
注意点:
- 行业不同,指标体系不同
- 核心指标一定要正确
- 不仅要业务理正确,并且还需要选择不同的维度
- 选取的指标要符合相对应的业务逻辑
3. How
具体可以分为以下三步:
3.1 收集数据指标
可以使用AARRR模型
来搭建指标体系的理论基础。
- 用户获取(Acquire)
- 用户激活(Active0
- 用户留存(Retention)
- 获得收益(Revenue)
- 推荐传播(Referral)
对应用户生命周期的五个环节。
3.2 拆解和分析业务数据
可以先使用“多维度分析法
”进行拆分;
再使用最常用的“对比分析
”方法,进行分析。
(1)多维度拆分法:
- 按照流程/路径分析
比如从用户点击到最后下单购买的过程。 - 按照组成要素拆分
比如分组分析法/结构分析法 - 按照业务逻辑拆分
比如新用户增长 = 浏览UV / APP 激活 x 注册转化率 x 实名转化率 x 投资转化率
(2)对比分析:
- 纵向对比:比较同一主体不同时期的指标数据
- 横向对比:比较同一时期不同主体的指标数据
3.3 不断监控数据,持续更新
具体参考:
参考: