本文章是通過學(xué)習(xí)GrowingIO所發(fā)布的《指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)采集》方案的一些知識總結(jié)，具體方案的詳情可以去GrowingIO官網(wǎng)上查看

一、科學(xué)規(guī)劃指標(biāo)體系

1、指標(biāo)規(guī)劃階段常見問題
數(shù)據(jù)指標(biāo)體系建立的第一步，就是要做好數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的規(guī)劃，如若不規(guī)劃則開展，很難實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長”的快速落地
① 難以快速定位問題原因：因?yàn)槿鄙袤w系化的數(shù)據(jù)指標(biāo)監(jiān)控，更關(guān)注結(jié)果性數(shù)據(jù)，很多過程性數(shù)據(jù)往往被忽略。結(jié)果會導(dǎo)致業(yè)務(wù)結(jié)果異常時(shí)無法定位具體原因
② 前期數(shù)據(jù)未采全，后期反復(fù)
③ 上下目標(biāo)沒有對齊：實(shí)現(xiàn)沒有進(jìn)行數(shù)據(jù)指標(biāo)體系規(guī)劃，導(dǎo)致戰(zhàn)略目標(biāo)、業(yè)務(wù)目標(biāo)到具體業(yè)務(wù)線目標(biāo)沒有對齊
④ 監(jiān)控、分析數(shù)據(jù)解讀沒有治理：具體表現(xiàn)為表多、數(shù)多、數(shù)據(jù)亂、報(bào)表看不懂
2、規(guī)劃數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的三種方法
① OSM模型（業(yè)務(wù)目標(biāo)Object–業(yè)務(wù)策略Stategy–業(yè)務(wù)度量Measure）

案例說明： 提升APP搜索場景的過程轉(zhuǎn)化率，基于OSM建立起一套數(shù)據(jù)監(jiān)控指標(biāo)體系

指標(biāo)衡量的是什么：
==目標(biāo)選定O
a、用戶視角，用戶可以使用搜索功能高效的找到自己心儀的住宿產(chǎn)品
b、業(yè)務(wù)視角，通過提高搜索成功率，進(jìn)而提升客戶的下單轉(zhuǎn)化率
注意： 目標(biāo)選取的原則（DUMB）
切實(shí)可行-易于理解-可干預(yù)可管理-正向的有益的
==為了提高這個(gè)轉(zhuǎn)化率，對應(yīng)需要采取的策略S
a、返回與用戶搜索只相匹配的結(jié)果
b、提供有效的搜索結(jié)果排序
c、當(dāng)搜索無結(jié)果或結(jié)果不足時(shí)，做有效的推薦
如何有效衡量“什么”：
==選擇合適的OSM度量值
KPI1，搜索到詳情頁的轉(zhuǎn)化率，可以設(shè)置為Target是X%，在這一步，用戶同個(gè)搜索得出想要的結(jié)果，才會點(diǎn)擊產(chǎn)品的詳情頁
KPI2，詳情頁到下單的轉(zhuǎn)化率，Target也是X%，在這一步，用品看到心儀的詳情頁介紹，才可能實(shí)現(xiàn)最終的下單轉(zhuǎn)化
==注意結(jié)果性指標(biāo)和過程性指標(biāo)
==如何衡量指標(biāo)的好壞
基于內(nèi)部的歷史數(shù)據(jù)和行業(yè)的benchmark，原則是內(nèi)部具有一定的挑戰(zhàn)性，但又不是遙不可及的目標(biāo)

==如何改善結(jié)果性指標(biāo)的表現(xiàn)
優(yōu)化過程性指標(biāo)便可以改善結(jié)果性指標(biāo)的表現(xiàn)，即關(guān)注漏斗的轉(zhuǎn)化

基于上面的分析，基于OSM搭建出的數(shù)據(jù)監(jiān)控指標(biāo)提下如下：

② UJM模型（User Journey Map,用戶旅程地圖）

案例說明： 以店商產(chǎn)品UJM為例，UJM的過程就包括：拆解用戶所處的每一個(gè)旅程階段、了解每個(gè)階段中用戶的行為、明確每個(gè)階段中產(chǎn)品的目標(biāo)、發(fā)現(xiàn)各階段中產(chǎn)品與用戶的接觸點(diǎn)、最終從接觸點(diǎn)里找到產(chǎn)品的痛點(diǎn)和機(jī)會點(diǎn)

總結(jié)： 通過梳理UJM，可以使得我們定的業(yè)務(wù)目標(biāo)能夠滿足用戶的實(shí)際需求，我們的策略能夠回答業(yè)務(wù)問題，達(dá)成用戶旅程與業(yè)務(wù)目標(biāo)項(xiàng)目耦合、相互影響的效果
OSM與UJM的結(jié)合：
OSM模型會讓我們思考不同階段的目標(biāo)是什么，哪些業(yè)務(wù)承載這些目標(biāo)
UJM模型則能讓業(yè)務(wù)部門明確如何將目標(biāo)、策略與業(yè)務(wù)快速耦合在一起，最終形成一個(gè)清晰、明確的數(shù)據(jù)采集體系
案例說明：

③ 場景化
場景化是為了實(shí)現(xiàn)在龐大的OSM模型和UJM模型之下，能夠模塊化、結(jié)構(gòu)化地快速切入落地指標(biāo)體系，快速推動(dòng)指標(biāo)體系的落地，將兩個(gè)模型拆解后的模塊匹配至各個(gè)場景，整個(gè)指標(biāo)體系可以從一個(gè)非常大 的戰(zhàn)略目標(biāo)進(jìn)行層層拆解至一個(gè)個(gè)執(zhí)行人員可落地的場景中
GrowingIO的實(shí)踐通用場景畫像： 基于不同的場景、對應(yīng)到不同的用戶旅程中，來滿足不同部門從拉新到轉(zhuǎn)化最終提升客單價(jià)等環(huán)節(jié)、不同層級的需求

案例說明： 基于上面的店商案例，進(jìn)行應(yīng)用場景賦能

舉例說明： 第一個(gè)目標(biāo)提升用戶基數(shù)，對應(yīng)的用戶旅程階段是需要用戶從不同渠道、平臺了解產(chǎn)品，所以需要對應(yīng)的就是“找到最優(yōu)渠道”這一場景，或者考慮是否有線下活動(dòng)可以導(dǎo)入私域流量，如果有線下活動(dòng)的渠道，還需要融入“線下導(dǎo)私域流量”的場景

3、指標(biāo)體系分級
三級指標(biāo)體系：
一級指標(biāo)： 能夠衡量業(yè)績的核心指標(biāo)，能夠衡量戰(zhàn)略目標(biāo)、業(yè)務(wù)達(dá)成情況，一般數(shù)量控制在5-8個(gè)，需要從公司和用戶兩個(gè)角度出發(fā)去選取
二級指標(biāo)： 對一級指標(biāo)路徑分析拆解，是流程中的指標(biāo)，一般一級指標(biāo)發(fā)生變化時(shí)，結(jié)合歷史經(jīng)驗(yàn)，能夠通過二級指標(biāo)快速定位問題原因所在
三級指標(biāo)： 針對二級指標(biāo)的路徑拆解，通常以子流程或個(gè)體的方式定義、三級指標(biāo)能夠直接指引一線運(yùn)營的決策

增長指標(biāo)、活躍指標(biāo)和變現(xiàn)指標(biāo)
增長指標(biāo)：新用戶的注冊量
活躍指標(biāo)：DAU、也就是登錄用戶數(shù)
變現(xiàn)指標(biāo)：用戶從注冊到下單，所完成的訂單額或營業(yè)額

案例說明： 營銷活動(dòng)指標(biāo)體系搭建方案
“活動(dòng)迭代數(shù)據(jù)管理”場景存在活動(dòng)場景范圍內(nèi)的UJM模型，從引流、承接、滲透、瀏覽、意向再到最后發(fā)生轉(zhuǎn)化。每一個(gè)小的用戶生命旅程中，每個(gè)階段都有對應(yīng)的小目標(biāo)，每個(gè)目標(biāo)對應(yīng)關(guān)鍵指標(biāo)，進(jìn)而進(jìn)行指標(biāo)拆解，實(shí)現(xiàn)“ OSM模型 + UJM模型 + 場景化 + 指標(biāo)體系分級 ”

對應(yīng)指標(biāo)體系拆解：

二、高效進(jìn)行數(shù)據(jù)采集

1、數(shù)據(jù)采集階段常見問題
① 前期溝通業(yè)務(wù)不明確
② 采集時(shí)機(jī)口徑對不齊
③ 采集點(diǎn)沒有統(tǒng)一管理
④ 版本更新
2、數(shù)據(jù)采集方式
埋點(diǎn)和無埋點(diǎn)： 柢固則生長，根深則視，做好數(shù)據(jù)采集是做好數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的根

客戶端埋點(diǎn)和服務(wù)端埋點(diǎn)： 客戶端埋點(diǎn)適用于用戶界面行為的上報(bào)，服務(wù)端埋點(diǎn)適用于業(yè)務(wù)操作的上報(bào)

3、埋點(diǎn)的團(tuán)隊(duì)協(xié)作流程

4、埋點(diǎn)方案四要素
四要素： 確認(rèn)事件與變量、明確事件的觸發(fā)時(shí)機(jī)、規(guī)范命名、明確優(yōu)先級
① 確認(rèn)事件與變量
事件： 指產(chǎn)品中的操作，也繼你想分析的關(guān)鍵指標(biāo)
變量： 指描述事件的屬性
在確認(rèn)事件與變量時(shí)，可以按照產(chǎn)品流程（用戶旅程）來設(shè)計(jì)關(guān)鍵事件，如果想要進(jìn)一步描述時(shí)間屬性，那么可以將屬性作為事件的變量‘

案例： 追蹤店商的轉(zhuǎn)化路徑，四個(gè)產(chǎn)品操作布置：瀏覽商品詳情頁、加入購物車、結(jié)算、支付成功。這四個(gè)指標(biāo)分類代表四個(gè)事件；如果要想要進(jìn)一步監(jiān)控不同品類、不同商品的購買轉(zhuǎn)化率，就需要用品類和商品的維度去拆解關(guān)鍵指標(biāo)，那么“品類”和“商品”就是這四個(gè)事件的變量
舉例：【加入購物車】這個(gè)事件+商品ID以及品類這些變量，就能從商品、品類這些維度分析【加入購物車】這個(gè)行為

② 明確事件的觸發(fā)時(shí)機(jī)
事件的觸發(fā)時(shí)機(jī)影響著數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，要使用最貼近業(yè)務(wù)的統(tǒng)計(jì)口徑，同時(shí)產(chǎn)品中可能會有多個(gè)入口均可【加入購物車】，要確認(rèn)觸發(fā)入口是否已經(jīng)列舉完整。

如上個(gè)例子中【加入購物車】的行為觸發(fā)時(shí)機(jī)和觸發(fā)入口

③ 規(guī)范命名
對事件進(jìn)行規(guī)范統(tǒng)一的命名，有助于提高數(shù)據(jù)的實(shí)用性及數(shù)據(jù)管理效率，總的原則就是要確保內(nèi)部對埋點(diǎn)的命名有統(tǒng)一的認(rèn)知，使用同一套命名規(guī)則
命名方式：【動(dòng)詞+名稱】或者【名詞+動(dòng)詞】
比如：【加入購物車】事件，可以命名為“addToCart”
④ 明確優(yōu)先級
埋點(diǎn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)成本以及資源有限性，對埋點(diǎn)事件賦予優(yōu)先級排布

案例： 以【核心購買轉(zhuǎn)化】的場景為例，梳理出對應(yīng)的需求文檔

5、數(shù)據(jù)校驗(yàn)
校驗(yàn)重點(diǎn)：
① 是否被正常觸發(fā)
② 觸發(fā)的時(shí)機(jī)是否正確
③ 是否與埋點(diǎn)方案保持一致

三、正確管理數(shù)據(jù)指標(biāo)

1、指標(biāo)管理階段常見問題
① 指標(biāo)命名模糊不清晰
② 指標(biāo)未做描述和解釋
③ 指標(biāo)未做分級和歸類
④ 指標(biāo)未做日常維護(hù)和清理
為解決上述的問題，可以從以下四個(gè)方面進(jìn)行指標(biāo)管理：指標(biāo)命名、指標(biāo)字典、指標(biāo)分類、指標(biāo)清理
2、指標(biāo)命名
指標(biāo)由事件和事件的度量構(gòu)成，對于指標(biāo)的命名主要在于命名一個(gè)事件的名稱
數(shù)據(jù)管理方式：
①提供一套規(guī)范的命名規(guī)則，并定時(shí)查閱命名是否規(guī)范，來保證指標(biāo)命名的清晰程度和更高的指標(biāo)使用率
②由數(shù)據(jù)部門提供數(shù)據(jù)定義的能力，為業(yè)務(wù)端提供相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)

3、指標(biāo)字典
指標(biāo)不做定義解釋，就會出現(xiàn)理解偏差的風(fēng)險(xiǎn)。通過指標(biāo)字典清晰描述事件的觸發(fā)規(guī)則和典型應(yīng)用場景

4、指標(biāo)分類
可以將指標(biāo)按照級別或者類型分類，一方面能夠在分析問題、使用指標(biāo)時(shí)，能夠快速找到可能要使用到的指標(biāo)；另一方面，在定義新的指標(biāo)時(shí)，便于去查找是否已存在指標(biāo)，避免指標(biāo)冗余

5、指標(biāo)清理
指標(biāo)清理注重指標(biāo)的長期維護(hù)，業(yè)務(wù)發(fā)生變化后，部分指標(biāo)需要定期清除，尤其是無埋點(diǎn)指標(biāo)。無埋點(diǎn)指標(biāo)適合用于探索場景，不適合進(jìn)行長期監(jiān)控。對于一些確定沒有未來使用場景的指標(biāo)也可以進(jìn)行及時(shí)清除

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的数据产品-指标体系与数据采集的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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