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从0开始搭建自己的数据运营指标体系

2017-05-17 21:51:14      浏览量:18

  

  


运营是一门艺术,更是一门技术。精细化运营的大背景下,一个优秀的数据运营人员,应该具备数据驱动的思维,掌握一定的数据分析工具。


开篇


在微信公众号中搜索数据运营指标体系,我们随便能找到类似的文章不少于3000篇,这种数据指标体系往往是数据指标分类解释说明,或是数据指标集合。


我常常想,数据指标体系对我们的数据化运营到底有多少帮助?


利用它们解决业务问题或许还有很长一段路要走,离“数据--信息--知识”理论模型见解更是相差甚远。这也是读书人想写此系列文章的原因之一,一方面希望通常书写的方式梳理出自己的一套数据运营体系,另一方面则希望以文会友的方式来讨论完善这套数据运营指标体系。


数据指标从何而来?


工作中我们常常看到如下图所示的各种数据指标,那么这类数据指标从何而来?



要创建自己的数据指标首先得理解两个概念,最小经济单位和业务模型。


最小经济单位指能反应业务发展水平的在商业模型中, 能够体现收入与成本关系的某个最小运作单元。


比如现在比较火的共享自行车项目,里面涉及到的最小经济单位就包括自行车和用户两部分。


业务模型则包括两大块:


1、业务营收模型,体现业务营收关系,从财务的角度体现收入与最小经济单位之间的关系;


2、业务流程模型,指从业务生态流程出发,通过标注业务关键节点的方式还原整个业务运营过程。


比如我们常说的用户生命周期就属于期间的一种,在《精益数据分析》一书中,介绍了包括SAAS、电子商务、移动游戏、UGC社区内容等10多个行业的生态模型,例如下图UGC用户生命周期就为其中的一种。   



此时,根据各个关键节点就可以梳理出对应的数据指标,比如针对流量部分的PV、UV、visits、停留时长、退出率、跳出率等,这些均是针对具体的网页页面。针对注册用户的指标则可能有新注册用户数、累计注册用户数、注册转化率、新注册用户留存率(次日、3日、月)等。通常,这个阶级涉及的数据指标都是大而全的,这些指标多以代码的形式存在底层的数据仓库中,等真正需要用到某一块或几块时再从中挑选取数。


从数据指标到数据框架?


如果说数据指标是砖头,那么数据框架就是搭建数据运营指标体系这座房屋的整体框架,是“房屋”的设计图纸,是连接数据与目标的桥梁。通过数据框架,可以快速的理顺数据指标之间的关系,进而找出现阶段影响业务发展的关键影响因子。


通常,在业务发展初期所建立的数据框架模型大多源于管理、营销理论,而且这些理论模型的适用面非常广,也可以用来进行用户需求分析、产品功能分析等。比如用于进行行业宏观分析的PEST模型,用于进行用户行为分析的5W2H模型等。


数据框架在数据指标体系中通常解决“是什么”以及“为什么”问题,通过KPI目标的拟定,结合一些管理运营模型,通过目标指标拆分的方式完成初步指标搭建,这个过程中拆分主要跟据目标目的而定。


从数据框架到业务数据模型


数据模型是以业务核心目标为标准,根据数据框架提验出的业务发展关键节点模型,在既定的业务增速下,根据数据模型能快速的测算出业务发展趋势,在改变既定的关键节点上,能快速的根据业务数据模型判断业务发展何时支出平衡,何时扭亏为盈。   


为此,从基础数据指标,到数据框架,再到具体的业务模型就构成了数据运营指标体系的基本框架,在这个框架中再夹杂数据字典、数据需求、业务日常报表等辅助信息,除此之外,再结合数据之外的活动列表节点,最小经济单位调整升级节点,最终形成一套数据运营生态体系。


 


  

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