这是我的第22篇文章
在很多数据分析、数据开发的招聘要求里都会写着“构建指标体系”,当然,我写的JD里面也一样包含了这部分内容。所以,我非常认可的一个事情是,建立指标体系是数据分析人员的一项基本技能。之前在腾讯的数据通道晋级答辩中,指标体系的搭建也是很多同学答辩内容非常重要的一环。指标是表示目标事物在某些方面的状态,通常是通过计算的出来的一个汇总的数值。比如我们会用年龄代表我们活了多久;用资产来衡量我们的财富水平;用员工数来衡量企业体量。上面所说的年龄、资产和员工数就都是指标。那么体系指的是有结构、有层次的众多指标来组成的一个体系。比如我在前文《对于大数据团队评价体系设计的一些yy》和《大数据团队评价体系设计之下》中提到的大数据团队评价体系,就是一种通过多个层次拆解出不同的量化指标所构成的分析体系,通过两篇文章里面的结构拆解图可以更直观的呈现出一个体系的特征。类似的还有我们的日常接触比较多的体检报告、检验报告、国家统计局发布的国民数据等等由众多指标项有层次有结构组成的内容,就是指标体系。
通常来说,一个指标可以标识一个点的内容,而指标体系就是把这些点连接成面,用以表示一个事物整体的状态。了解了指标体系是什么东西之后,我们还需要知道指标体系的作用,也就是指标体系存在的意义。首先以我们每个人都息息相关的身体健康举个例子,当我们在讨论一个人是否健康的时候,我们通常会说出一些指标项,比如:体温、血压、血糖、体脂率等等。而这些指标通常可以用来构建起一个体检报告、健康报告,这些报告将人体的各个指标综合起来进行考量,最终就能大概了解一个人的身体健康状况。而在日常生活中,企业常常使用一些指标体系来跟踪企业目前的经营情况的状态是如何的,公司的各项业务发展是否正常,公司的资金流情况是怎么样的等等。这样就能够以最快的速度发现可能存在的问题,对异常的指标点进行分析,然后解决这些问题,最大化的减少损失。3)评估业务可以改进的地方,找出下一阶段的工作重点方向
在指标体系的构建工作中,大致可以分为以下几个流程:一级指标是用来评价业务、部门或公司的运营情况的最核心的指标。例如,某小程序平台主要提供短视频语音文本提取能力,主要的商业模式是每天提供1个视频免费提取+看广告获得提取次数+包月会员无限次提取。那么其核心利益点是收入金额。一级指标并非只能是一个指标,在大多数时候我们需要多个一级指标来做综合评价。例如上面这例子中,收入金额是最终目标,在达成收入金额这个目标的过程中,我们可能需要做一些运营推广,这里面可能会产生运营推广费用,那么在提升收入金额的同时,我们也需要对运营推广费和用户数进行监控,因为用户数及运营推广费用是指向获客成本的重要指标,要防止营销成本太高、实际没有产生利润这样不可持续的情况发生。所以该产品最终确定了总用户数、收入金额、运营推广费用三个一级指标。有了一级指标以后,可以进一步将一级指标拆解为二级指标。具体二级指标的拆解,需要对业务运营的过程方案进行了解,针对具体的运营情况进行指标的设定。
接着上面的案例中,一级指标是总用户数、收入金额、运营推广费用。从用户付费的类型维度拆解,总用户数=免费用户数+广告付费用户数+存量会员用户数+已过期会员用户数;
从用户的注册时间拆解,总用户数=当日新增用户数+7日新增用户数+老用户数。从收入类型拆解收入金额,收入金额=广告收入金额+会员收入金额。通过对一级指标进行拆解,可以更细粒度的看到业务的运营情况,对运营策略进行调整。一级指标往往是业务流程最终的结果,例如收入金额,是业务流程(用户触达推广入口 -> 用户访问应用平台 -> 体验使用 -> 付费)的最后一个结果。我们仅仅通过监控最后的结果,很难达到监督、改进业务流程的目的,这时候就需要更细致一些的指标拆解,也就是三级指标。
例如,在业务流程中不同渠道推广带来的用户付费习惯不一样。那么在这里,我们可以将用户按照渠道来进行拆分,那么首先我们需要定义用户来源渠道(由于用户每次可以从不同的渠道访问,所以如何定义用户渠道的这个事情实际有待商榷,常见的方法是将用户首次访问或者最近一次访问的渠道与用户进行绑定,但是需要根据具体的产品形态和运营策略进行讨论),然后将付费金额拆分为A渠道用户会员付费金额、B渠道用户会员付费金额、C渠道用会员户付费金额...这里我们目前看到的只是总金额,我们还想要看到不同渠道的用户中,单用户的价值是否有差异,那么我们可以拆解为不同渠道的用户平均会员付费金额。
当然,在指标规划的过程中,我们还需要对指标的口径进行清晰的定义,这需要从三个方面进行考虑:
1)指标含义,这个指标在业务上代表什么,需要标识和考量什么东西?
2)指标定义,这个指标是如何定义的?包括上面提到的渠道如何划分等等,都是需要考量的因素。
3)数据来源,这个指标的计算,原始数据从什么地方进行收集?数据统计的时间范围是什么?
后话
在建立了相关的指标体系之后,通常我们需要搭建报表、看板,通过这些工具对指标进行监控,不断地优化业务系统流程、运营方向以及我们的指标体系。并不是说指标体系搭建之后就完成了这个工作,实际上这是一个不断迭代优化的过程。
同时,在建立指标体系的时候,有很多问题需要我们去考虑清楚,简要概括起来常出现的问题主要有几个:
1)没有一级指标,找不到重点。工作中最常遇到的场景就是,从离职同事或者领导那里拿来一堆指标或者报表,但是你并不清楚为什么要做这个指标或者做了之后这个指标面向的用户是谁。最离谱的是那些从PM那里接了个需求做完了,也是说不出这个指标的重点是什么,因做而做如同行尸走肉。2)指标之间没有逻辑关系,所有的指标都是离散的点,没有可以把它们串在一起的那条线,光看满天繁星我们其实很难去解决实际的问题。3)拆解的二级、三级指标没有业务意义。这个问题在一些报表、大屏层面普遍存在,一些大屏上指标内容非常丰满,但却没有实际的业务指导意义,导致这样的应用就是堆砌一堆毫无意义的数字垃圾。 END
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