数据分析最关键的一步：梳理指标的核心思路

2020-12-07 09:39:32 阅读（282） 评论（0）

摘要：定义：「可付诸行动」以2A3R模型为基础，对指标进行梳理「可付诸行动」这里的指标强调“可以付诸行动”的概念，因为指标最终是指导实践。如果一个指标每天都关注，但不知道如何根据它采取行动，那么该指标就不会发挥数据的应有价值。因此，在制定指标时需要有一个明确的目标。在开始之前，简单分享一些基本数据概念——2A3R模型:如果把地球当成APP，用户就像地球上的人。每年出生1.4亿人，目前生活在世界上的70亿人，累计*1080亿人。其中，出生人数就像新用户。现有70亿人口相当于活跃人口。累计*意味着损失。“人活70年”的概念类似于保留周期。人们的生育和繁殖与产品的口碑传播非常相似。这样，我们就可以对应这些用户生命周期中的概念：添加/获取（Acquisition）、活跃/激活（Activation）、留存（Retention）、传播（Refer）等等，对于互联网产品，还有一个商业实现/收入（Revenue）的环节。这五个环节构成了我们常说的AARR用户生命周期模型。现在，基于2A3R模型，业务流程对应于用户生命周期过程的每个阶段，获取和激活这两个阶段。流程图中有一个非常清晰的对应关系，保留、收入和沟通往往交织在一起，但交织并不意味着混乱。仍然有一条清晰的逻辑线，当它们一个接一个地对应时，具体指标需要根据业务特点进行梳理。获取此链接将定义基本的测量指标，如：新用户数量和活跃用户数量、高质量的新用户数量（以金融金融产品为例）「是否检查财务管理项目」来定义）。此外，对于获取阶段的分析和指标，将有一些常见的监控维度，如渠道、产品版本、来源、区域、关键字等，这些信息可以根据业务特点进行更详细的维度拆分，重要的过程可以单独定义指标进行查看。例如，如果产品大修改，则需要在新版本发布前拆分和定义明确的指标，快速评估，关注状态，随时迭代优化；产品受众主要是二三线城市的用户，需要对关键城市进行清晰的定义。同时，一旦指标波动，从刚才列出的常见监控维度来判断问题，基本上可以覆盖90%，快速定位原因。比如怀疑假量，先看区域，再看ip基本可以锁定，更深入的可以查看屏幕分辨率等维度，这样假量操作基本可以完成判断。激活基于关键用户行为的指标。如果这些指标在激活阶段波动，分析的重点可以集中在「影响分析」几个维度。在保留、收入、传播、收入和传播阶段，交织在一起的部分很难完全拆分，也没有必要完全拆分。这三个阶段通常是相互关联的。这一阶段可以体现出来「可以付诸行动」例如，指标「追加资产复投占复投总数的比例」该指标还可以评估再投资用户中额外资产投资和利润继续投资的差异。现阶段影响指标的因素主要是产品的核心价值，如投资回报设计、投资周期设计、投资计划设计等。同时，之前蓝色栏目的所有内容都会影响数据和用户决策。总而言之，好的指标就是能让人明确目标，「可以付诸行动」指标通常是一个比率，因为它可以很好地衡量数据和数据之间的关系，反映真实和健康的状态；同时，如果与业务紧密结合，设计得当，则该指标可以成为促进各部门工作的指标，并始终明确各岗位的目标。其次，好的指标是相互关联的。一旦某个指标出现问题，必然会指向其他指标，相互关联可以快速定位问题。这样的定位基本上可以快速找到数据波动的原因和可以改进的关键点。其实定义指标并不难。只要掌握了方法，就必须围绕用户和业务本身思考数据衡量，围绕目标和方向定义指标。

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