产品设计基于数据而高于数据。
数据是反映产品设计效果的一种有力辅助手段，因此在设计一款产品、迭代一个功能，甚至完成一个优化前，最好都提前规划好本次“更新换代”的数据体系。
但是，面对繁杂的数据指标和功能流程，究竟该如何快速而清晰搭建起合适的数据衡量体系，是一个很重要的问题。
数据体系搭建四步走
数据，无论是搭建一套完整的体系，还是单纯用于衡量某个功能/优化的上线效果，一般而言，可以从下面四个步骤进行：
明确要验证的业务/功能
明确衡量指标
寻找对比数据
明确数据获取渠道
一、明确要验证的业务/功能
数据是产品效果的表达方式，因此，在搭建数据体系前，必须先明确业务类型、明确验证目标：
业务区分上，除市场份额、用户数等大家共同追逐的目标之外，互联网金融领域，更看重的可能是资金保有量、申购量、用户财富指数等；电商行业，更看重的可能是购买量、购买频次、复购周期等；社交类产品，更看重的可能是用户活跃程度、社区健康度和可持续性……
场景区分上，是功能优化迭代验证效果？是差异化竞争的对比分析？是基于用户场景的拉新、留存、促活？还是流失场景的挽留？
不同的业务、不同的目标，决定了我们要选取什么数据指标来衡量。
二、明确衡量指标
明确了业务/目标，下一步要确定的，就是选择合适的衡量指标。以下举例说明几个类型的指标：
A.转化率
转化率一般可分为注册转化率、申购转化率、场景用户转化率、入口转化率等，亦即“路转粉”的过程。
当然，我们在选择用户时，大多数情况下会有倾向性地面向潜在目标用户以提升转化率。
转化率的关键数据是每一步的UV和最终的用户转化数量，主要分为两种：
流程转化率，统计新用户从接触到最终被成功转化的转化率，多用漏斗模型来表现转化率数据；
渠道入口转化率，多渠道多入口可到达产品场景，对比每一个入口的转化率高低。
B.活跃度
活跃度可分为用户登录/访问频次、场景设置频次、申购/购买频次、互动频次等，主要是看用户在产品上的留存和活跃程度，比如用户近30天内登录过10次，用户近90天内发生了30次申购行为。
有些产品/功能上线后，用户留存率很高，但是基本不活跃（僵尸用户），即可明确下一阶段的工作重点可能是促活。
C.健康度
产品的健康度在某种意义上说跟活跃度有点交叉，有些广义的概念可把活跃度包含于健康度内。
arpu值、用户流动性、会员体系下的用户升降级速度…都是衡量一款产品健康度的指标。
以会员体系下的用户升降级速度为例：
设计一套会员体系时，数据体系的搭建就必须有事前规划测算、事中验证跟踪、事后调整这3个阶段。
事前的规划测算一般需花费较大的时间和精力演算，因为一旦会员规则对外放开了，就不好轻易做调整。
也因此，第3个阶段的调整，最好是能避免则避免。
会员体系需要拟合升降级曲线，一般达到的效果就是升级先易后难，降级留有一定buffer值。
升级太快降级太慢有导致体系被击穿、成本hold不住等风险，升级太慢降级太快用户不买账没粘性。
升降级速度，体现的是该产品的健康程度。
D.流失
主要关注用户的流失率和流失节点，好做出应对策略。
很多产品上线一段时间后，发现流失率越来越高，但又无从下手解决问题。这个时候可关注用户的流失节点：用户主要是在哪一步开始流失的，用户流失的集中时间点是在什么时候，从流失节点着手进行产品优化、适当的流失挽留堵漏等操作。
如定投功能的使用，可能经过观察和分析会发现，用户在第一次扣款前后的流失率最高，则可能的原因有以下：
扣款前：设置时用户仅抱着尝鲜的心态，在扣款（实际发生资金行为）前及时终止定投“止损”；或对扣款行为的安全感不足等
扣款后：对资金的安全和流动性存在担忧；自身无法保证银行卡资金在扣款日是充足的等
找到了可能的问题所在，即可对齐进行相应的用户教育和引导，降低流失率。
一个水缸多个孔，堵住其中1个或几个，水流失的速度自然就慢了下来。
E.渠道触达
产品上线后，触达用户的渠道多种多样：公众号消息、短信、push、广告投放等，统计分析各渠道的触达率和转化率，可为接下来的用户分层精细化运营提供更有效的辅助信息。
三、寻找对比数据
没有利弊衡量标准的效果评价，都是耍流氓。
一款产品上线效果，产品经理要看到其中的利弊，并且找到合适的参照物来对比效果，才可以做出评价和结论。
举个栗子：一款社区类产品上线至今，总用户数100万，日均活跃用户8万人。
这个数据是好是坏？
我们需要找到一个对比衡量的标准，如对比竞品，我们这个活跃用户水平算是较高的？如对比过去的日均活跃用户5万人，则很明显有了提高。
因此，得到本身产品的上线效果数据后，需要找到对应的产品做标的，而这个标的，可以是：
竞品、自身的历史数据、行业内默认的标准等。
四、明确获取数据渠道
数据规划好了，接下来就是产品上线前的数据埋点工作。有下面的一串口诀：
产品活跃点击流，用户属性渠道号，定性定量用问卷，广义普适第三方。
产品活跃点击流：在看用户转化、登录访问等产品的活跃数据时，我们采用用户数为计算维度，这个时候，用相对简单的点击流埋点，一般都可以满足需求；
用户属性渠道号：在申购金额、购买数量和金额、评论互动等带有用户属性的场景下，需要适当深挖，这个时候，渠道号是最好的埋点方式；
定性定量用问卷：探究用户行为，了解用户主观操作的原因时，如果能够覆盖到较大的样本量，可以选择问卷的方式进行；
广义普适第三方：有一些第三方数据平台，如友盟、TalkingData、百度指数等数据平台，在看一些大数据类型的东西，可以为我们所用。
按照数据体系搭建的四步法则，为产品做适配，验证效果不再无从下手！
作者：D.Z
来源：人人都是产品经理（ID：woshipm）
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