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数据分析方法(六)-如何设立指标体系

2020-11-01  本文已影响0人  求知笔记
  • 上百万的市场预算,却不知道钱花出去到底带来了多少回报。
  • 做了几次活动,写了几篇文章,却不知道有没有带来足够的流量。
  • 辛辛苦苦导入了流量,却不知道流量有没有转化为用户。
  • 注册过程中缺乏每步转化率的监测,优化和优化效果更是无从谈起。
  • 不知道注册用户的留存情况,更不知道这些用户是否可以成为一个忠诚用户甚至付费用户。
    ……

要解决以上不知道,我们需要指标思维

指标,是反映某种事物或现象,描述在一定时间和条件下的规模、程度、比例、结构等概念,通常由指标名称和指标数值组成。

数据统计中有哪些常见的指标?如何为一个项目(活动、功能、产品)制定指标模型?

指标可以分为简单计数型指标复合型指标

如何设立指标体系?


上图把“省时间/杀时间”、“产品自身提供价值/产品链接其他资源提供的价值”当作横纵坐标的两端,构建了4个象限。

「产品自身提供价值」是指产品自身可以满足用户需求,为用户提供价值。
「产品链接其他资源提供的价值」是指产品作为平台方或链接者,把用户和其他資源链接起来,以此为用户提供价值。

我们根据业务特点将不同业务放入对应的象限之中,它们分别是:

在明确业务之后,就可以构思每个业务需要关注的指标。如下表所示:

指标参考

拆解核心指标
明确业务类型和业务指标之后,我们要结合实际业务,将主要关注的指标拆解到可行动的程度。常见的拆解思路有两种:

按场景拆分成多个子指标的和。

如:DAU ≈ 日新增用户+留存用户+回流用户;

按一定的关系拆分成多个子指标的积。

依靠逻辑关系进行指标拆分。如:

GMV (总消费额)≈ 用户数 x 购买频次 x 客单价;

销售额 ≈ 用户总量 x 付费率 x 客单价;

LTV(生命周期总价值 ,life time value )=LT(生命周期 ,life time)x ARPU(每个用户的平均花费,Average Revenue Per Use)

依靠时间先后进行指标拆分。

如:渠道推荐效果 ≈ 展现次数 x 点击率 x 转化率

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