指标体系(Indication System)是数据分析、数据运营的一项基础技能。借助指标体系把业务逻辑化,可以快速测量用户对产品的使用情况,精准的定位分析问题,也可以有助于洞见商业机会。
本文尝试从宏观视角,用逻辑来推导指标体系的原理、方法论,构建指标体系的知识体系。
首先,介绍了指标体系的定义、类型、要素等基础知识;
接着,介绍了指标体系的指导思想、拆解的假设、拆解的原则、拆解的原理;
然后,介绍了内容平台常用的DAU指标体系和电商平台常用的GMV指标体系;
最后,对指标体系进行总结,指出指标体系的本质、局限,价值。
本文主要目录如下:
1. 指标体系基础1.1. 指标体系的定义1.2. 指标体系的类型1.3. 指标体系的要素2. 指标体系原理2.1. 指标体系的指导思想2.2. 指标体系拆解的假设2.3. 指标体系拆解的原则2.4. 指标体系拆解的步骤3. 指标体系应用3.1. DAU指标体系3.2. GMV指标体系4. 指标体系总结4.1. 指标体系的本质4.2. 指标体系的局限4.3. 指标体系的价值
接下来,让我们一起走进指标体系的世界,去尝试探讨指标体系的原理和方法论。
指标体系的原理、方法论和应用
1. 指标体系基础
指标体系基础的目录1.1. 指标体系的定义
指标体系( Indication System)是指将多个指标联系构成一个整体。
指标体系很多,我们聚焦商业世界的指标体系。
指标体系的定义1.2. 指标体系的类型
把顶层指标分为独立指标体系和复合指标体系,通常复合指标体系可以拆解成一个公式。
比如DAU(Daily Active User,日活跃用户)是独立指标,GMV(Gross Merchandise Volume,成交总额)是复合指标。
指标体系的类型1.3. 指标体系的要素
指标体系三要素:母指标、子指标和指标之间的关系,这种关系通常体现为四则运算。
指标体系的要素
2. 指标体系原理
指标体系原理的目录2.1. 指标体系的指导思想
构建指标体系的指导思想就是拆解,即按一定规则,把母指标拆解成多个子指标,构成一个指标体系。
指标体系的指导思想:拆解从二维空间视角看,拆解就两个方向:水平方向(横向)、垂直方向(纵向)。
总的拆解思路是:横向扩展拆解,纵向细分拆解,建立层次指标体系。
2.2. 指标体系拆解的假设
能拆解的底层假设是还原论,即整体能拆解成多个部分;多个部分能组成一个整体。
指标体系拆解的假设:还原论2.3. 指标体系拆解的原则
指标体系拆解的原则:价值化、可操作性、独立性。
指标体系拆解的原则2.4. 指标体系拆解的步骤
数据时代,用户在某种场景(业务)下活动产生大量数据。
所以,数据驱动的商业的三要素:用户、业务、数据。
数据驱动的商业的三要素:用户、业务、数据纯数据维度的拆解是没有意义的,所以指标拆解就二个维度:用户维度、业务维度。
这里尝试给出指标体系拆解步骤如下:
第一步:拆解指标公式;
第二步:按业务拆解指标;
第三步:按用户拆解指标。
经典的电商销售额指标体系如下:
销售额 = 流量 X 转化率 X 客单价
3. 指标体系应用
指标体系应用的目录接下来分别介绍独立指标体系(DAU)和复合指标体系(GMV)的应用。
3.1. DAU指标体系
DAU指标体系可以简单拆解如下:
DAU指标体系
更多 DAU 的拆解和应用,这里不进行展开,感兴趣的可以参考我的另一篇文章《DAU的拆解原理、方法论和应用》。
3.2. GMV指标体系
GMV 指标体系如下:
GMV指标体系
更多细节,可以参考周默老师的《京东用户增长的道与术》,内容非常棒。
4. 指标体系总结
指标体系总结的目录
4.1. 指标体系的本质
指标体系的本质是分类,但“类别”(指标)之间是“四则运算”关系。
从这个意义上讲,拆解是分类的通俗说法。
指标体系的本质:分类
注意与机器学习的分类任务的区别,更多内容可参考:
4.2. 指标体系的局限
指标体系的最大局限就是拆解本身,依赖人的认知水平、业务熟悉程度等。
指标体系的局限:人为拆解
4.3. 指标体系的价值
指标体系最大的价值就是把业务逻辑化,在工作中有了目标,有了方向,有了评估迭代准则。
指标体系最大的价值就是把业务逻辑化
指标体系,使大家沟通合作时有了公共的业务语言,提高工作效率。
总结:
指标体系通过不断拆解分类把业务逻辑化,可以准确把握业务脉络,指引发展方向。
实际上,指标体系常常与用户画像结合使用,更好定位问题,挖掘商业价值,洞见未来机会。
结束语:
由于个人的经历、能力和水平是有限的,我的可能是片面的,也可能是错的,这里抛砖引玉。
理论本身是务虚的,需要实践、实践、再实践。
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你可能会有更好的理论、实践案列,欢迎在评论区留言,咱们一起讨论。
能力和水平有限,我的可能是错的
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