产品数据规划指南 _信息快讯

一、数据指标基础概念

文章插图

好的数据指标特点：

可比较性：能比较不同的时间段，用户群体、竞争产品之间的表现。
简单易懂：容易被记住和讨论
比率优先：产品看的数据最好是比率，而不是绝对值
改变策略：最重要的评判标准，随着指标的变化采取相应的举措。

稍微解释一下可比较性、比率优先两个特点，比率是天然有可比较性的，而跟一般数值对比的区别在于，比率比率会更加注重过程、质量等。然后这些特点里面最重要的是，好的指标发生变化时，产品是可以采取相应措施去改善的。
2. 指标体系是什么定义：一系列指标的有序结合，数据指标通常较为零散，指标体系可以全面、简洁明了地反应业务状况。
【产品数据规划指南】比较常见指标体系会把指标分为三个层级，一级指标是产品目标层面指标，二级指标主要是产品策略相关指标，可理解为一级指标的实现路径，三级指标是业务执行层面指标，跟二级指标的区别在于三级指标对二级指标进行了拆解，并且会可执行落地动作。

文章插图

二、常见的指标类型
指标类型的划分，有一定的主观成分，这里介绍三种常见的指标划分方式。第一种，是按照用途划分，可以划分为运营效果类、用户体验类、产品特性类、推广渠道类、性能指标类。

运营效果类，价值产出、产品规模、用户活跃层面的指标。例如：收入、活跃用户数、使用频率。
用户体验类，从产品各入口，各设置方式，各排列方式等体验，交互的角度来观察产品设计。例如，各种环节转化率。
产品特性类，统计和产品功能特性相关数据，促进产品改善。例如，腾讯问卷的创建量、答题量；QQ音乐的切歌率。
推广渠道类，主要是衡量渠道效果，渠道转化率、贡献占比等。
性能指标类，这个会比较偏向技术侧，常见到有并发数、接口耗时等。

第二种，是按环节划分，可以分为过程指标、结果指标。如果要看产品、运营活动的好坏，一般会直接看结果指标，但需要改进它们就会用到过程指标。类似活跃用户数等，部分指标即可以是过程指标，也可以是结果指标，具体是看你以什么为目标进行体系建设的。然后还有像总用户数、GMV这种累计指标，通常是公司用于对外宣传和公关使用的。

文章插图

第三种，按属性划分，可以氛围用户数据类、用户行为类、产品数据类。

用户数据是用户的基本情况，如不同颗粒度的新增用户、活跃用户、留存情况等。
用户行为是记录用户的行为，访问相关的PV、UV ，传播相关的转发率，其中这里主要讲一下K因子这个指标，又称为病毒系数，用来衡量推荐效果，每个发起推荐的用户带来的新用户数。
产品数据类则包括了通用的营收相关，以及自身业务相关。

文章插图

三、如何指导业务迭代
1. 了解北极星指标北极星指标应该是大家比较常听到的指标，寓意是像北极星一样指导公司、产品前进的方向，制定的时候最好符合smart原则。通过关注北极星指标以及有限的周边指标，可以有效的帮助业务迭代规划。

特别声明：本站内容均来自网友提供或互联网，仅供参考，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系，我们将在24小时内删除。