指标体系|四个模型教会你指标体系构建的方法
作為數據分析師,構建數據指標體系是較為基礎但是極為重要的工作內容。好的指標體系能夠監控業務變化,當業務出現問題時,分析師們通過指標體系進行問題回溯和下鉆能夠準確地定位到問題,反饋給業務讓其解決相應的問題。這就是指標體系存在的意義和數據分析師的價值所在。那如何才能建設一套能夠實時監控業務變化且能迅速定位業務問題的指標體系呢?小編今天會用三個步驟,四個模型教會大家指標體系的構建方法。
構建數據指標體系的方法概括
數據指標體系建設的方法可以總結為三個步驟,即明確業務目標,理清用戶生命周期以及行為路徑以及指標分層治理,在這三個步驟當中又涉及到 OSM(Object,Strategy,Measure),AARRR(Acquisition,Activation,Retention,Revenue,Referral),UJM(User, Journey, Map), MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 四個模型,這四個模型是指導我們構建完整而清晰的指標體系的方法論。
小編整合這四個模型,為大家梳理了一套建設指標體系的流程和方法。
三個步驟,四個模型方法論
1.OSM模型-明確業務目標,數據賦能業務
OSM模型是 Object, Strategy, Measure的縮寫。數據服務于業務才能賦能業務,數據脫離業務,那么數據就會失去其價值。
所以,我們在建立數據指標體系之前,一定要清晰的了解業務目標,也就是模型中的O,Object。換句話說,業務的目標也就是業務的核心KPI,了解業務的核心KPI能夠幫助我們快速理清指標體系的方向。
了解業務目標方向之后,就需要制定相應的行動策略,也就是模型中的S,Strategy。行動策略的制定可以根據產品生命周期或者用戶行為路徑進行拆解,也就是把業務的核心KPI拆解到產品生命周期(AARRR)或者用戶行為路徑(UJM)當中,在整條鏈路當中分析可以提升核心KPI的點。
最后,就需要我們制定較細的評估指標,也就是模型中的M,Measure。評估指標的制定是將產品鏈路或者行為路徑中的各個核心KPI進行下鉆細分,這里用到的方法就是麥肯錫著名的MECE模型,需保證每個細分指標是完全獨立且相互窮盡的。
總結一下OSM模型的內容及其與AARRR,UJM,MECE模型之間的關系,OSM模型是指標體系建設的指導思想,理解業務KPI是OSM模型的核心;制定行動策略是實現業務KPI的手段,而AARRR和UJM模型是實現策略制定的方法論;制定細分指標是評估業務策略優劣的方法,而MECE模型制定細分指標的方法論。
2.AARRR模型和UJM模型--理清用戶生命周期以及行為路徑
前面我們提到AARRR和UJM模型是實現策略制定的方法論,對于剛入門或者想要轉行的朋友來說,可能對這兩個模型都還很陌生,下面我們就簡單的介紹下這兩個模型。
AARRR和UJM模型都是路徑模型,二者原理相似,只是它們出發的角度不一樣。AARRR模型是從產品角度出發,揭示產品的整個生命周期;而UJM模型是從用戶出發,揭示用戶的行為路徑。
AARRR模型是基于產品角度,簡單地來說就是拉新,促活,留存,付費,推廣。對于一款產品來說,我們首先要從各個渠道獲取用戶;其次需要激活這些用戶并讓他們留存下來;對于留存下來的用戶引導他們付費以及推廣產品。
UJM模型則是從用戶角度出發,描述了用戶進入產品的整個路徑流程,即注冊,登陸,加購,購買,復購鏈路流程。
無論是產品角度還是用戶角度進行鏈路流程,核心KPI都可以下鉆到相應的節點,這樣我們就在整條鏈路流程當中拆解了業務的核心KPI。這樣的好處是,我們可以從更多的角度和維度監控和分析業務問題。
3.MECE模型--指標體系分級治理
前面兩個步驟,首先我們明確了業務核心目標;其次,我們將業務核心的KPI下鉆到產品生命周期或者用戶路徑行為中;接下來我們需要對這些核心KPI向下進行三到五層的拆解,這個過程我們成為指標體系分級治理,用到的模型是MECE模型。MECE模型的指導思想是完全獨立,相互窮盡,根據這個原則拆分可以暴露業務最本質的問題,幫助數據分析師們快速地定位業務問題。例如,客戶總成交額GMV進行以及拆解可以是付費用戶數與平均客單價的乘積。
以GMV為例,用三個步驟,四個模型教會你搭建指標體系的方法
如果你的老板給出你一個很大的業務問題,他說,“我們現在做一套GMV相關的指標體系,你出一個方案吧!”面對這么大的一個命題,我們就需要對命題進行分解,將其分解成若干個子問題并找到各個子問題之間的聯系,做成一套業務監控指標體系,幫助數據分析師快速定義業務問題。在這里,我們就通過上面提到的三個步驟,四個模型去搭建GMV相關的指標體系。
第一步,根據OSM模型構建整體框架,明確業務目標。
為什么業務會關注GMV?當然這是業務的核心KPI,關系到自己的飯碗,GMV當然越高越年終獎越高。所以,作為數據分析師我們提煉出業務目標——提升用戶總成交量GMV。
第二步,根據AARRR或UJM模型拆解用戶達成GMV的路徑,將業務目標轉換為提升用戶路徑轉化率。
用戶達成GMV需要通過六個步驟,即注冊-登錄-曝光-點擊-加購-成交。到目前為止,我們已經將提升GMV這個目標轉換為提升用戶付費路徑的轉化率,只要我們提升用戶每一步的基數,使得每一步的轉化率變高就可以達成提高GMV的目標。
將提升GMV轉化為提高用戶達成GMV路徑轉化率還有另外一個好處,即通過路徑拆解能夠暴露業務更多的問題,同時,分析師可以根據暴露的業務問題提出相應的建議方案,這也是數據分析師的價值所在。
第三步,根據MECE模型對GMV達成路徑的每一個指標進行拆解,實現指標分級治理。
有了GMV達成路徑之后,我們就可以將這個路徑的核心步驟抽象成GMV的分級指標并進行回溯下鉆。同時,找出影響每一個步驟的關鍵因素作為二級指標,每一個關鍵因素之間需要完全獨立,相互窮盡。
我們先根據公式1:
GMV=成交用戶數*平均客單價?
這里將核心KPI用戶總成交量GMV進行了一級拆解。
又有公式2:
成交用戶數=點擊UV*訪購率
將公式2帶入公式1得到:
GMV=點擊UV*訪購率*平均客單價
又有公式3:
點擊UV=曝光UV*轉化率
將公式3帶入公式1得到:
GMV=曝光UV*轉化率*訪購率*平均客單價
到這里呢,我們已經將核心KPI用戶總成交量GMV進行三級回溯拆解,形成了分級治理的指標體系。到這里并沒有結束,像曝光UV等著指標還可以繼續向下拆解,例如,谷歌渠道曝光UV,華為渠道曝光UV等等,可以根據具體的工作場景進行適當的調整和向下拆解。
講到這里你可能會有幾個問題。
問題1:指標分級治理拆這么細有什么用?
正向作用:分解核心KPI,明確每一個步驟的行動計算和每個行動考核指標。
例如,老板讓你估算明年GMV,就可以根據歷史數據運用這套指標體系對明年的GMV進行估算。
再例如,老板讓你下個月做到1個億的GMV,讓你出個方案。這是就可以再對曝光UV進行細分,把量拆解到每一個渠道上去。
反向作用:當業務出現問題,可以通過指標體系反向排查業務問題。
例如,這個月的GMV下降了10%,老板讓你排查下問題在哪里。這時候就可以根據這套指標體系逐一排查問題,定位到是哪個步驟,哪個環節出現問題,并提出相應的解決策略。
問題2:在運用MECE模型進行指標體系分級治理時,是不是拆的越細越好,越全越好?
當然不是,在進行MECE拆解時,需要找到與核心指標有重要關聯關系的子集進行拆解分類,這樣才能保證指套指標體系能夠指導業務進行決策分析,幫助數分定位業務問題!
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https://www.zhihu.com/question/315972357/answer/1238739118
https://www.zhihu.com/question/396456056/answer/1238380415
https://zhuanlan.zhihu.com/p/153286082
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的指标体系|四个模型教会你指标体系构建的方法的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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