怎么搭建好的数据指标体系？
发布时间：2023-05-17 16:27:20 所属栏目：大数据 来源：
导读：一、数据指标认知
在我们日常工作中许多时候我们都会碰到客户要看每一张数据,甚至看过这些数据后都不会有任何操作决定，但业务方心里可能在想：看的指标越多，越重视数据，越是在做数据驱动增长的事情，没有功劳也
在我们日常工作中许多时候我们都会碰到客户要看每一张数据,甚至看过这些数据后都不会有任何操作决定，但业务方心里可能在想：看的指标越多，越重视数据，越是在做数据驱动增长的事情，没有功劳也
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一、数据指标认知 在我们日常工作中许多时候我们都会碰到客户要看每一张数据,甚至看过这些数据后都不会有任何操作决定，但业务方心里可能在想：看的指标越多，越重视数据，越是在做数据驱动增长的事情，没有功劳也有苦劳。 造成这一现象的主要原因就是业务方没有形成正确的数据指标认知，下面介绍什么是好的数据指标以及如何寻找正确的指标，帮助大家对电商数据指标有初步的认知。 1、什么是好的数据指标 什么是好的指标？好的指标能带来你所期望的变化，指引大家朝着正确的方向去迭代：每个部门都朝着一个共同的目标协作前进，经过不断迭代优化，最终实现业务目标。 好的数据指标具有以下四个特点： （1）具有比较性 好的数据指标具有比较性，可以在指标的不同阶段进行不同用户群体、竞品、不同时间段之间进行对比，以更好的洞察产品的实际走向。例如本周的用户转化率比上周高，就比转化率为 2% 更加有意义。 这意味着数据指标需要有一个基准值来做对比，单纯的销售额是没有意义的。比如告诉一个刚入职的运营[“公司今天的销售额是 1000 万”，他看到这个数字是没有什么概念的。但如果再告诉他“过去 30 天的日均销售额是 800 万”，这个时候就会觉得今天的销售额还不错，较过去有一个较大的提升。 这就告诉我们，不能只看一个数据指标的具体数值，它只能说明当下的状态。如果没有一个与之对比的基准，指标就很难成为判断的依据。因此好的数据指标是具有比较性的，设置一个基准值进行比较，才能帮助你更好的做出决策。 （2）简单易懂 作为一个指标首先应该是需要被人用起来，这样的话才能最大化的发挥它的价值，否则它就是一个大数以千万计的下线的数据。如果人们不能很容易地讨论或者记住某个指标，那么想要通过它来改变公司的业务动作就会十分困难。 例如你设计了一个能反映业务本质但定义很复杂的数据指标，即使在指标发布初期你已经确保业务理解它了，但是过一个星期或是一个月，对方很容易就忘记了，不愿再回忆，更别提去使用它了。 因此我们需要选择简单易懂的指标作为我们的核心指标。 （3）是一个比率 比率之所以成为一个好的数据指标，原因有以下几点： ① 比率的操作性强，它是行动的向导。比如电商业务的销售额指标，只能透露当下的收入是多少，并不知道这些收入背后是多少成本。但毛利率这种比率指标，则很好的反映公司创造价值的能力，可以依据毛利率调整公司运营策略。 ② 比率是天生的比较性指标。比如将日数据与月数据进行比较，你就会知道业务目前到底是一个短期的增长，还是一个长期慢慢增长的过程。如果把过去 30 天的毛平均毛利率跟当前的毛利率进行比较，就能知道当下公司创造价值的能力是在增长还是在下降的。 （4）能够指引业务做决策 好的数据指标能够指引业务做决策。数据指标在被人记住并使用后，其指标的变化还需要能够指引业务采取对应的措施，才能说这是一个好的数据指标。如果一个指标一段时间内不去看它，业务也没有丝毫的变化。这意味着这个指标对当下的业务并不是关键的，真正关键的指标是它有任何的风吹草动，就会做出与之对应的决策。 2、如何寻找正确的指标 下面介绍一下如何寻找正确的指标，主要从以下五大类特点进行介绍。 （1）定性指标与量化指标 ① 定性指标是非结构化的、经验性的、揭示性的、难以归类的。 业务在上线初期其数据是匮乏的，无法进行量化。此时可以多做一些定性指标，通过问卷调查、圆桌会议等形式收集数据。 ② 量化指标涉及很多数值和统计数据，易于操作，提供可靠的量化结果，但缺乏直观的洞察。 （2）虚荣指标与可付诸行动指标 ① 虚荣指标看上去很美，却不能为公司带来丝毫改变。 如果你有一个数据，却不知如何根据它进行决策，该数据就是一个虚荣的指标，存在的唯一作用就是让你产生膨胀。比如总活跃数，下载量，粉丝数等，这些指标随着时间的增长是单调递增的，不能传达出用户的任何信息，是没有指导意义的。 ② 可付诸行动的指标可以帮你遴选出一个行动方案，从而指导你的商业行为，这也就是前面所说的好的指标应该具有的特点。 比如每日新用户下载量，能够衡量广告拉新效果：第一周投放市场在抖音，第二周在朋友圈，第三周在百度信息流，第四周在华为应用市场。最后可以比较不同周的每日新用户下载量，据此选择后续的投放方案。 （3）探索性指标与报告性指标 ① 探索性指标是推测性的，提供原本不为所知的洞见，帮助你在商业竞争中取得先手优势。 即通过分析历史的用户数据，挖掘用户的行为特征，并产出数据分析报告，告诉运营或产品他们当下不知道的一些结论，根据结论去做决策。 例如一款奶粉在上线初期转化率很差，通过分析目前的忠实用户挖掘他们的特征，发现买过奶粉的人很多在买奶粉之前买过公司的辅食或其他产品。这也就是说购买过公司其他产品的用户对公司的奶粉信任度更高。根据这一特征后续进行了奶粉的精准营销，最终奶粉的销售量就上来了。 ② 报告性指标让你时刻对公司的日常运营、管理性活动保持信息通畅、步调一致。 报告性指标其实大部分就是指周报、日报。这种数据看完之后一般不会直接干什么事情，真正的问题会比较滞后地反映在这些数据上。但一旦有发生重大的问题的时候，日报周报的数据会发生一个剧烈的变动。这种指标如果能保持稳中有进，代表着公司是在正常运转。 （4）先见性指标与后见性指标 ① 先见性指标预测未来。通过销售漏斗查看有多少潜在的用户，就大致能够了解到未来所获得的新客数有多少。 如果你目前的潜在客户很少，将来也不会增加太多的用户，这个时候你需要努力地去提高潜在用户数量。 ② 后见性指标解释过去。 例如用户流失是指一段时间内离开我们的产品或者是功能的用户了，当你意识到用户流失时通常很难挽回这些用户。也就是说后见性指标通常是对已发生现在的解释，能够提示问题的存在，但普遍具有后置性。因此设置后见性指标时可以设置一些相对先见性指标来预见后见性指标的变化趋势。用户投诉数指标在一定程度上能预见用户流失情况。(1)用户满意度指标。这是衡量企业服务质量的重要指标之一。它反映了消费者对企业产品和服务的满意程度。 （编辑：银川站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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