推荐4个步骤 如何构建指标分析法?

首先从构建数据指标体系说起, 一个成熟项目的指标体系往往经过前人的构建和完善后, 已经非常成熟, 不必从0开始构建产品的数据指标体系 。 但产品经理必须具备从0开始构建数据体系的能力, 因为在职业生涯中一定会有接触新产品的时候, 即便是同一产品在不同的生命周期重点数据指标也可能不一样 。
而产品在构建数据指标体系的过程中, 需要对指标的意义深入思考, 后续进行数据分析时更能做到知其所以然 。 下面分四步来说明如何构建一个自己产品的数据指标 。
第一步 归集数据指标
在构建一个数据指标体系前, 首先需要将自己产品的相关指标都有什么 。 在这之前需要明确一个观点, 任何产品的终极目标都是使企业或用户价值最大化 。 接下来就可以按照用户生命周期业务流程来归集所有数据指标 。 下面以P2P产品为例:
1. P2P产品的终极目标在于投资和借款的规模最大化 。 所以体现在数据指标上, 最直接的两个指标就是投资金额和借款金额 。 (由于投资指标和借款指标是相对独立的两个数据体系, 本文后面的举例暂不涉及借款端数据体系)
2.任何产品的用户都会有生命周期, 即用户从接触产品到抛弃产品的一个过程 。 而这个过程是可以分成多个阶段的 。 只要我们思考清楚如何使每个阶段的用户去达到产品的终极目标, 我们就可以归集出整个产品的所需要的大部分数据 。 P2P产品的用户基础生命周期按自然顺序可以分为五大阶段:

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用户生命周期
投资用户阶段是实现产品终极目标的阶段, 所以我们要做的工作就是使其他阶段的用户都进入投资用户阶段 。 所以在产品眼中, 其实希望所有用户生命周期是这样演变的 。
用户生命周期
其中, 访客阶段、注册-投资、流失召回阶段是三个比较独立阶段, 具体细化后可以得到相应的数据指标 。
访客阶段

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注册-召回阶段
按照一个完整的用户生命周期或业务流程, 基本可以将产品所有相关的指标梳理完整 。 在搜集数据指标时, 对每一个业务环节, 可以按照规模、质量、转化率和使用率/占比**这几个主要数据评估目的来考虑 。 例如首次投资环节:
规模指标:人数规模, 投资金额规模、投资订单规模、投资次数规模等;
质量指标:注册/实名-投资周期、人均投资金额等;
转化率指标:注册/实名/充值-投资转化率;
使用率/占比指标:首次投资占总投资用户比例等
第二步 数据指标拆解
归集完产品所涉及的指标后, 会发现指标很多 。 但是在具体的业务中, 可能不同业务阶段重点关注的指标不一样 。 例如渠道推广关注获客成本和转化效果, 投资则关注投资金额和投资人数等等 。 所以对于不同的业务阶段, 我们需要挑选出该阶段的核心指标, 然后进行拆解, 再根据拆解的指标去重点关注 。
例如拉新阶段, 我们最关注的是新投资用户的增长情况, 所以可以将新用户增长数据指标拆分为:
新投资用户增长=浏览UV/APP激活×注册转化率×实名转化率×投资转化率
而投资阶段, 我们最关注的是投资金额的增长情况, 所以可以将投资金额数据指标拆分为:投资金额增长=新投资用户数×投资次数×人均每次投资金额+老投资用户×回投率×投资次数×人均每次投资金额

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如此一来, 我们即知道在不同阶段, 需要重点关注和分析哪些核心数据 。 只有哪些使核心指标效果最大化的细分指标才是最值得我们关注的 。
除此以外, 不同的部门重点关注的数据也不一样 。 例如市场推广重点关注渠道推广数据, 运营部门重点关注业务增长数据, 技术部门重点关注产品稳定性, 性能数据 。 产品部门重点关注功能使用数据、用户画像数据 。 财务部门重点关注交易数据 。
第三步 确定数据维度
在确定需要重点关注的数据指标后, 就需要对数据指标进行维度的细分, 例如:
按时间维度:秒、分、时、天、周、月、季、年
按渠道维度:推广注册、自然注册、活动注册
按用户类型:新老用户、高低净值用户、活跃/流失用户
按终端类型:微信公众号、PC官网、安卓APP、iOS APP

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