从数据分析角度探索，数据构建的指标体系是如何应用的

作为一名技术人员，你在工作中遇到过与老板不同的频率吗？老板听不懂他说的话。老板不喜欢他辛辛苦苦做的事。老板分配的业务目标无法实现，面对复杂的业务问题难以拆解？此外，在工作交接的时空中还有一种代码技能，SQL写的飞起，python滚的震天响，但不知道如何将业务逻辑与自身技能相结合？以数据驱动的目的与业务沟通，以换取提数的需求，做自己的分析，但不知道该分析什么，留下浪费的时间和头发。如何解决这个问题？解决这个问题的办法是找到部门甚至公司的北极星指标，沿着北极星指标进行数据探索和划分。曲辉老师在课堂上讲解增长模型的应用时，把它分解成三句话:找杠杆，摘线头，搭乐高。让我们具体看看。01寻找杠杆：找到重点领域，确定四两千斤力点不知道是否有人知道波特，是竞争理论非常激烈，他曾经提到：如果资源是无限的，没有人会选择竞争，所谓的竞争是在有限的资源下，寻找最佳的增长策略。在构建增长指标体系时，我们也处于这种状态。增长的关键在于如何在有限的资源中找到最佳的增长点，发挥四两拨千斤的作用。让我们通过Airbnb的案例来了解如何找到增长的力量点：Airbnb是一个服务网站，可以联系游客和房主，可以为用户提供各种住宿信息。因此，他的北极星指标是总预定天数。结合以往北极星指标建设的方法，我们确定Airbnb指标系统为：在将数据添加到指标系统中后，我们发现“新用户首次预订百分比”低于平均水平，也就是说，我们尽最大努力吸引的许多客户都被浪费了，没有形成转型，因此，我们需要尽最大努力改进该指标，这一点也是现阶段最重要的发力点。以上案例会激励你吗？事实上，并非所有案例都如此直接，指标之间需要一些转换。让我们来看看下一个案例——SaaS软件：SaaS的北极星指标是：月付费用户数对应的指标系统是：我们会发现指标中没有明显的差异。为了确定问题点，我们进行了指标分割：分割维度为：渠道和公司规模。根据这两个维度，我们将指标系统分为上表。通过对表格的仔细分析，我们发现付费广告栏中的试用注册率和试用购买率较低，但付费用户订阅长度较高，表明该渠道没有准确定位用户，但付费后订阅长度转换率较好，因此该渠道具有一定的优化价值。通过对表格的仔细分析，我们发现付费广告栏中的试用注册率和试用购买率较低，但付费用户订阅长度较高，表明该渠道没有准确定位用户，但付费后订阅长度转换率较好，因此该渠道具有一定的优化价值。同样，让我们来看看<公司客户50人，购买率和付费用户订阅长度都很低，说明我们的产品不适合小公司。作为验证，我们发现大公司的购买率和付费用户的订阅长度都很高，这表明我们的软件适合大公司。我们在工作中面临的业务非常复杂，可能是业务非常复杂，也可能是外部条件变化非常快，那么我们应该如何处理呢？让我们解释一下淘宝的案例：淘宝的北极星指标是：淘宝销售的具体增长指标体系是：增长模型的价值是抽象一些复杂的业务逻辑，然后整理想法。当我们构建指标系统时，我们可以很容易地找到具体指标的产品措施，如：产品页面流量：可以使用搜索优化、推荐算法、数千人。平均订单价值：可使用100元免费运费、优惠券、相关商品推荐等方法。03乐高：指导指标拆分和团队合作，我们完成了指标拆分，当拆分完成时，我们发现这是一个团队合作的目标，一个人无法完全实现。因此，我们需要分开工作，确保执行团队和负责人的想法一致。那么，如何根据细分指标将其分配给团队中的每个人呢？让我们来看看如何在增长指标下划分任务：1）横向分解：首先根据用户组通过“加法”进行分解；2）纵向分解：然后根据用户漏斗和“乘法”进行分解；当我们拆分指标时，我们需要遵循MECE原则：1）ME：相互独立：各指标相互独立，避免后续团队任务相互争吵；2)CE：完全耗尽：细分指标涵盖影响增长的重要因素，避免增长盲点；一般有两种合作模式：1）合作模式1：每个跨功能团队分别承担一个细分指标；例如，如果新用户被分配给客户获取团队，客户获取团队可以分为两个子团队，如渠道和业务，该团队将负责新用户的整体指标。2）协作方式2：即OKR模式，多团队合作推动同一细分指标；这个团队在中国是一种流行的方式。比如上图中的新用户由三个团队负责——运营团队下的客户获取渠道团队、BD团队下的业务合作团队、产品团队下的推荐团队等。三个团队共同负责一个指标。这样最好的办法就是进一步细分新用户的数量:从图中可以看出，运营渠道团队负责新用户的数量指标，BD和产品负责支持团队。这篇文章写在这里，你对一些大业务问题的拆解和业务模式的构建有什么基本的了解吗？这篇文章写在这里，你对一些大的商业问题的拆解和商业模式的构建有一些基本的了解吗？理论描述总是简单的。最重要的是，我们可以将其应用到实际工作中。稍后，我们将解释一些更详细的案例。欢迎继续观看～ 

以上就是关于从数据分析角度探索，数据构建的指标体系是如何应用的的相关介绍，更多从数据分析角度探索，数据构建的指标体系是如何应用的相关内容可以咨询我们或者浏览页面上的推荐内容。我们将让你对从数据分析角度探索，数据构建的指标体系是如何应用的有更深的了解和认识。