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      [原創]如何搭建指標體系

      如何搭建指標體系

      如何搭建指標體系

      數極客成立以來,大大小小各行各業的客戶都認識到使用用戶行為分析數據驅動增長的的重要性,并希望我們協助其搭建指標體系,指標體系對企業變的越來越重要。那指標體系到底有什么用?怎么搭建?怎么使用?下面就為大家逐一介紹。
      一、為什么要搭建指標體系

      一)對業務質量提出衡量標準沒有指標對業務進行系統衡量,我們就無法把控業務發展,無法對業務質量進行衡量,尤其現在很多企業多項業務并行,單一數據指標衡量很可能片面化。因此,搭建系統的指標體系,才能全面衡量業務發展情況,促進業務有序增長。

      二)明確結果型指標和過程型指標的關系完整的指標體系,能夠幫我們明確結果型指標和過程型指標的關系。不僅能分析結果,更能分析過程。通過結果指標回溯到和用戶行為相關的過程指標,找到解決問題的核心原因。如結果型指標轉化率,但影響它的多為瀏覽行為、停留時間等過程型指標,通過指標體系,能清晰明確轉化率和和瀏覽次數、停留時間的關聯關系。

      三)指導內部產品、營銷、運營的工作產品、營銷、運營等部門都是促進公司發展的重要組成部分,通過完成的指標體系和數據分析,可以有效指導各部門成員的工作,以數據驅動,找到不足,提升業績。

      四)指導數據采集完善的指標體系可以讓采集更有目的性,避免分析時的指標數據遺漏或缺失。雖然我們有些數據分析軟件可以對數據缺失值進行處理,但如果連指標都沒有,這種缺失肯定是軟件無法處理的,尤其是關鍵指標的缺失,將會造成分析結果的可信度下降。

      二、如何搭建指標體系

      一)指標類型指標類型可以按照多種標準劃分:1.按計算方法,分為單一指標和復合指標(由單一指標通過加、減、乘、除四則運算生成),如瀏覽人數和注冊轉化率2.按指標的正負意義,可分為正向指標(如轉化率、購買率,越高越好)和負向指標(如跳出率、錯誤率,越低越好)3.按業務范圍,可分為行為指標如瀏覽次數、關鍵事件次數、轉化率等;成本指標新訪客成本、CPC、CPM等;營收指標客單價、重復購買率、ROI等一個完整的指標體系會包含多種類型的指標。

       

      二)確定OMTMOMTM:唯一關鍵指標(one metric that maers, OMTM).在數據分析時,可以抓取許許多多的數據,但必須聚焦在最關鍵的事情上。根據分析目的,只關注驅動的核心,唯一關鍵指標,根據OMTM搭建指標體系。這里我們需要提一下選擇OMTM指標遵循的三個“好指標原則”好指標一定是可比較、可理解并且是會可指導的。圍繞這三個原則確定OMTM。

      三)為什么OMTM是驅動的核心?聚焦OMTM讓你和整個團隊集中力量解決重要且緊急的問題,并進行“假設-驗證”的精益實驗。首先,會幫你弄清楚當前最重要的問題,然后強制你擬定一個清晰明確的目標,接下來整個團隊都會充分聚焦,圍繞核心問題打好關鍵戰役。且OMTM會更有利于執行“假設-驗證”的精益實驗。

      四)分析影響指標的關鍵因素我們最常關注的指標多為最終結果指標,比如評估一個電商平臺,我們最關注的是銷售額(常被稱為虛榮指標或表面指標),在業務人員分析銷售額增長或下降的原因時,就需要對指標進行拆分,找到影響指標的最小因素,即明確指標。虛榮指標是表面指標。它們往往比較大而泛,可以給人留下印象,比如銷售額。可以用這些指標來謀求建立合作關系并贏得一些關注。明確指標是運營性指標,比如產品每日實際使用時長,用戶訪問服務所需時長等。這些是推動增長的隱形引擎。要用這些指標來鞏固你的競爭優勢。


      五)杜邦拆解-最小可優化單元杜邦拆解:基本思想是將核心指標逐級分解為多項指標,直至最小可優化單元,這樣有助于深入分析比較。我們以電商銷售額為例,從兩個角度進行拆解,一個是購買用戶量,一個是單客戶銷售額。先看購買用戶量,它可以拆解為下單用戶*購買轉化率,下單用戶等于加入購物車用戶*訂單轉化率,這樣一層一層向下拆分。

      六)指標體系的構成指標體系由指標+維度構成,事件、參數、屬性配置完成后,形成相應指標體系,可針對唯一關鍵指標OMTM按多個維度多個時間進行多維細分分析。

      數極客提供9大行業指標體系搭建模板,感興趣的同學可以掃描文章底部的微信領取。

      三、數據采集和驗證

      一)數據采集數極采集一般有三種方式,代碼埋點、可視化埋點和后端埋點。代碼埋點可以采集任意業務指標、維度豐富,但需由技術人員完成代碼部署。可視化埋點操作簡單,直接點選完成,可視化埋點適合單一指標,不能采集維度數據。后端埋點可將前端數據和后端系統數據融合統計,對接更多數據源,但需技術深度參與。我們在進行數據采集時要根據不同指標選擇最適合的采集方式。

      下面看下每種采集方式都是怎么完成的。

      1.可視化埋點

      可視化埋點的優點是操作方便、效率高,缺點是數據類型單一。可視化埋點通過數極客分析系統進入埋點編輯頁面,用鼠標點擊想要埋點的按鈕,出現數據柱形圖后命名保存即可。

       

       

      2.代碼埋點代碼埋點的優點是數據豐富,精準性高,缺點是步驟較多、需技術參與。代碼埋點需要先在后臺配置事件和屬性,一鍵生成統計代碼,由技術人員添加到埋點位置。

       

      3.后端埋點后端埋點的優點是可前后端數據融合,缺點是對技術要求較高,普通運營人員無法實現。后端埋點和代碼埋點相似,在配置事件和屬性后,截取已有代碼中的關鍵元素,按后端代碼統計格式生成新的代碼后部署埋點。

       我們提到在代碼埋點和后端埋點時,需要先配置事件和屬性。

      事件、參數和屬性說明:先給大家解釋三個概念,事件、參數和屬性。事件可以理解為用戶的某個行為,比如登錄、注冊、購買,都統稱為事件;事件和參數結合起來就是指標,比如登錄次數、注冊人數、購買金額這些我們稱為指標,而次數、人數、金額就是事件的參數。事件屬性可以從某個維度對事件進行拆分分析,比如登錄方式就是登錄的屬性,分析不同登錄方式的登錄次數。

      首先看下如何創建事件,在后臺進入自定義設置-事件界面,添加事件字段后保存即可。重要的是創建事件時各字段的含義和填寫方法,很多客戶在這一步較為迷惑,不知如何填寫。事件方法:事件名稱的英文翻譯,如登錄的英文login事件名稱:表示用戶的具體行為,如登錄事件類型:統一全部選為“自定義事件”

       事件參數(和事件一起構成指標)參數名稱:指標名稱的英文翻譯指標名稱:如金額(人數、次數、用戶數系統自動統計,無需添加,如無特定的參數,就把指標名稱寫為事件,參數名稱對應event)計算:對參數的計算方法。數值型進行求和,如金額,最后顯示的的累加和;字符型為計數計算,最后累計個數。

       

       屬性在創建時,分為兩塊兒,用戶屬性和事件屬性,每一塊兒獨立的創建,互不影響。

       

      先說用戶屬性,也叫全局屬性,用來描述用戶的屬性體征,可理解為用戶的一個標簽,無需和某一事件綁定,可以對全部事件進行拆分。

      事件屬性可以從某個維度對這個屬性進行拆分分析,需和某一事件對應綁定,對綁定的事件事件進行拆分分析。

       事件屬性參數名:為事件屬性名稱的英文翻譯事件屬性名稱:和事件相對應,如登錄方式所屬事件:屬性所對應的事件,可一對一,也可一對多;如登錄方式只對應登錄,而商品名稱可能對應瀏覽商品、加入購物車、購買成功等事件。

       事件屬性添加好后,會在維度-事件屬性下顯示:

      二)數據驗證數據采集后一定要對數據進行驗證,準確性、完整性、及時性都是必須考慮的,缺失的不準確的數據我們無法應用于實際分析,這也是我們在選擇適合的采集方法應評估的重要因素。

      四、數據應用

      一)驅動閉環搭建指標體系后的最后一步就是數據應用,在采集的數據驗證無誤后應用于實際業務中,驅動業務增長。

      二)應用舉例下面給大家舉兩個數據應用的例子,第一個偏重于體系搭建,第二個偏重于業務分析。

      1.案例一:推廣成本優化

      當前各種推廣渠道層出不容,那如何分析推廣渠道,優化推廣成本?首先確定渠道的質量指標和數量指標,如下圖中各渠道的人數、次數指標我們歸為數量指標,其余指標為質量指標,然后按照五個維度對渠道拆分分析。把所有渠道按質量指標和數量指標生成散點圖,按照質量高低、流量大小的劃分標準分為四象限(即我們常用的四象限分析法)。找到不同渠道對應的位置,按照策略優化即可。

      2.案例二:注冊轉化率的優化某電商平臺APP端,新訪客注冊轉化率為20%左右,某日該指標出現異常數據2.81% ,如何通過數據分析解決注冊轉化率降低的問題?

      首先確定OMTM指標注冊轉化率:新訪客注冊人數/新用戶數新訪客數、新訪客注冊人數 通過數極客采集分析思路:用戶從訪問到注冊有一定的操作路徑,一般分為:瀏覽頁面、開始注冊、獲取驗證碼、注冊成功幾個步驟。注冊轉化率突然降低,用戶一定是在操作路徑的某一步流失掉了。這時可以設計基于以上操作的路徑漏斗,查看每一步的轉化率。分析結果:按照時間維度對比漏斗發現,轉化在前三個環節和前一天差別不大,只在獲取驗證碼到注冊成功環節轉化率相差很多,按照以上步驟進行測試,發現在發送短信驗證碼出現問題,很多點擊收不到驗證碼,馬上和運營商取得聯系及時解決問題。

      數極客目前提供指標搭建的全程培訓指導,歡迎大家微信掃碼關注和聯系我們。視頻課件地址:http://v.qq.com/x/page/j0646w8ovlx.html作者:小數?數極客數據分析師。

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