浅谈数据运营1|数据过程和数据指标的选取
在产品中，数据作为检验产品目标完成度的主要指标，同时也是指导下一步产品工作的重要参考，其重要性不言而喻。数据贯穿于产品整个生命周期的每个环节。因此把握好数据过程的每个环节，建立适合每个公司/每个产品的数据体系，也是极其重要的。
本篇文章将介绍数据过程，同时介绍常见的数据指标划分维度，通过案例分析的形式分享如何选取合适的数据指标。
数据过程
数据过程的五个部分
单个数据过程总共包含五个部分。
1 数据生产
首先是数据生产，即用户实际使用中产生的各类使用数据。
2 数据采集
第二部分是数据采集，用户产生的数据只有通过一定的方式进行采集和记录才能被后续使用。
3 数据处理
第三部分是数据处理，采集到的数据并不是全部都能使用的，可能包含了测试产生的数据，或者其他脏数据。因此在使用之前，需要我们经过一定的方式处理，只留下我们想要的那部分数据。
4 数据分析和挖掘
第四部分是数据分析和挖掘。收集并处理好数据后，就需要对数据进行分析。分析的思路是先明确分析的目的，然后制定合适的指标(包括指标的定义、计算方法等)，然后再进行指标计算，得出结论。
5 产品优化/迭代
最后一个部分是产品优化/迭代。根据第四部分得出的数据结论，反馈到产品工作上，帮助我们制定产品优化和迭代的计划。
以上是数据过程的五个部分，实际业务中是以这5个部分为一个单位进行循环迭代的。五个部分里，数据的分析和挖掘尤为重要，尤其是数据指标的定义和选取。下面我们将通过案例分析的形式分享如何选取合适的数据指标。
数据指标
首先明确一点，数据指标并不是完全通用的，适合A产品的指标对于B产品可能并不适用。判定一个数据指标是否有价值的标准是该指标是否能还原业务场景，对当前业务是否有描述价值。所以每次做数据分析时，都应该根据分析目的定义本次的数据指标。
常见的数据指标可分为三类，用户数据、行为数据、业务数据。在这里我们选取的案例是一款K12在线学习平台产品。该平台涉及到学生、教师、家长三方群体。本次数据分析的主要目的是了解家长端产品“家长星”的使用情况。只有在“家长星”绑定了学生账号的用户才能使用家长通的主要功能，因此将绑定了账号的家长用户定义为有效用户。本次从用户数据和行为数据两个维度进行分析。
用户数据
用户数据是指能描述产品用户群体的一些指标。常见的用户数据指标包括用户存量、用户增量等。针对本次案例，单纯的用户存量绝对值是没有价值的。我们需要知道，所有学生用户的家长里，有多少家长在使用家长通，而[已绑定学生账号的家长用户数量]与[学生用户总量]相比产生的绑定率是对当前业务更有价值的指标。
定义好[绑定率]这个指标，且明确其计算方式后，接下来用采集的数据进行计算。分析计算出绑定率后，进一步需要分析影响绑定率的客观因素有哪些，从而有针对性地制定提高绑定率的方案。因此我们罗列出可能产生影响的非产品因素，例如学生的活跃度、学生的使用时长、学生年级、地区等。然后根据控制变量法等方法，对数据再次进行计算分析。最后得出相应结论，例如其他因素条件一致的情况下，不同年级的家长绑定率基本一致，因此年级不是影响绑定率的主要因素。
行为数据
行为数据是指能描述用户在产品里某些行为的指标。本次案例中，我们主要研究的是绑定率，但家长在最终完成绑定的动作之前有经历过其他几个动作，因此形成了一个操作流，每个流程里都有转化率。因此明确有几个转化环节以及每个环节的转化率可以帮助我们了解我们产品和业务流程里的不足。
首先分析家长绑定账号的整个场景流程。第一步是通过某种途径知晓“家长通”微信公众号，第二步关注微信号，第三步在公众号里绑定学生账号。
明确步骤以后，计算出每一步的转化率。本次案例中，第二步的转化率偏低。推测了4种原因：
（1）关注后并不知道还需要绑定；
（2）知道需要绑定，但仍然没绑定；这种情况又分为两种原因，一种是因为绑定过程太复杂或指导不清晰而放弃绑定，另一种是不清楚绑定后的作用，因此没绑定；
（3）绑定以后又解绑；
（4）误关注该公众号。
根据上面的合理推测，结合用户访谈和调查问卷等方式，可进一步了解到在产品方面影响绑定的原因。
综上，本文浅谈了数据过程的五个部分，同时以案例方式分享如何选取数据指标。数据指标的选取不是一成不变的，其核心就在于该指标的选取能否还原业务全貌，能否描述公司业务的发展状况。数据是为业务服务的，根据当前的业务目标去选取数据指标才是正确的思路。
