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2019-04-01
体系化本质是将数据指标系统性的组织起来,具体会按照业务模型,按标准对指标不同的属性分类及分层。当然,不同的业务阶段、不同业务类型,会有不同阶段的划分标准。
那么,我们该如何依据现有业务去搭建指标体系呢?
在搭建指标体系之前,需要明确自己的业务是什么?公司整体的目标是什么?在产品实现上,如何帮助用户解决问题?
譬如像:电商C2C企业,业务本质上要解决的是需求「匹配」和「匹配效率」的问题,是一个不断丰富供给和满足需要的过程。目标上会去追求实现更多用户的双边关系需要,对应到数据去看会衍生出「DAU」、「订单」、「GMV」等战略指标。
下面将会以“电商C2C”为例,从「业务整体大盘」和「业务子单元」拆分讲解数据指标体系的构建方法。
根据企业战略目标,按照业务大盘的方式拆解数据指标体系,在业内有个有名的方法论AARRR(也叫海盗指标法),整体的拆分逻辑是「获取→活跃→留存→营收→传播」,感兴趣的朋友可以去谷歌搜一搜。
这个方法论的特点是比较系统和笼统的拆解了精益创业中的增长模型,不过在对应到现实业务上应用时,仍会有些让人不知所以。尽管如此,我们依旧可以在此基础上进行改良,进行基于自身业务本地化之后的扩展延伸
2.2.1 用户实现需要的路径
我们先对自身业务模式进行拆解,画出业务模型流程图。观察其在业务主流程上,不同阶段实现用户侧买家和卖家需求时,用户会做什么、产生哪些数据、我们需要监控哪些数据。
如下图,我们得出两点: