數(shù)據(jù)分析體系構(gòu)建那點事！
數(shù)據(jù)對于產(chǎn)品的發(fā)展起著決定性的指導(dǎo)作用，那么公司在運營的過程中具體需要一個什么樣的數(shù)據(jù)來支撐服務(wù)呢？本文來自于我的新書《高階產(chǎn)品經(jīng)理必修課》
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為什么需要數(shù)據(jù)分析體系
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在很多不成熟的小公司中，雖然也有使用數(shù)據(jù)去驗證產(chǎn)品的思路，但是他們在實際工作中往往是這樣取用數(shù)據(jù)的：
產(chǎn)品部同事找到數(shù)據(jù)分析師，問他昨天剛上線的版本用戶點擊率是多少。
運營部同事找到數(shù)據(jù)分析師，問他前兩天上線的拉新活動是否帶來了用戶量的增加。
公司某領(lǐng)導(dǎo)找到數(shù)據(jù)分析師，問他這兩天的訂單量是否有所增長，上月交易額環(huán)比增長是多少。
可見，各個崗位都會有自己的一套數(shù)據(jù)需求，所以此時的數(shù)據(jù)分析師只能逐個地進行數(shù)據(jù)計算。
而由于人力資源有限，數(shù)據(jù)分析師往往無法及時反饋所有的數(shù)據(jù)需求，這將會導(dǎo)致一些運營活動或產(chǎn)品規(guī)劃錯過最佳的時機。例如，在“雙11”前夕想要準備“雙11”促銷活動，卻遲遲拿不到過往的運營活動數(shù)據(jù)。
正是基于這樣或那樣的原因，很多企業(yè)演化出了一類數(shù)據(jù)產(chǎn)品——數(shù)據(jù)儀表盤，如圖1所示。
▲圖1 數(shù)據(jù)儀表盤
數(shù)據(jù)儀表盤就是將各個數(shù)據(jù)需求方常關(guān)注的數(shù)據(jù)匯總在一張報表中，這樣大家可以在這里統(tǒng)一看到整個產(chǎn)品的用戶數(shù)、交易數(shù)等的變化，能在一定程度上滿足大家對數(shù)據(jù)的需求。
但是隨之而來的新問題如下：
產(chǎn)品部的同事抱怨：雖然看到昨天新上線的版本中用戶轉(zhuǎn)化率下跌了，但是根本看不出來原因是什么，不可能是產(chǎn)品的問題，肯定是運營部的活動導(dǎo)致的。
運營部的同事抱怨：我雖然看到了拉新數(shù)，但我有三個用戶拉新渠道，到底哪個拉新渠道的拉新能力最強，帶來的用戶質(zhì)量最高呢？
而且事實上任意一個比較健全一點的產(chǎn)品，怎么對它進行評價其實不是一件容易的事情，因為它已經(jīng)是一個有機生命體了。一個生命真的足夠復(fù)雜到你難以完全明了，但我們聰明的人類有自己辦法解決這個問題，那就是抓住核心要點，忽略細枝末節(jié)的誤差。
因此面對這樣的進階需求，就需要一套完整的數(shù)據(jù)分析體系來做支撐，進而來幫助我們掌握數(shù)據(jù)變化情況并快速定位變化背后的原因。
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數(shù)據(jù)分析體系概念的常見誤區(qū)
一提到數(shù)據(jù)分析體系，常見的一個認知誤區(qū)就是將數(shù)據(jù)分析體系等同于單一的某一個數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，如活動運營監(jiān)控平臺、用戶畫像平臺等。
其實這里最大的錯誤就是將一個體系割裂開來，只看到了承載數(shù)據(jù)的產(chǎn)品而沒有重點關(guān)注使用者的使用方法，就好像認為數(shù)據(jù)分析一定要有一把“利刃”，但是卻不去關(guān)心舞劍者的功力一樣。
最早提出這一認知的是錢學森先生，他在系統(tǒng)工程學中提出了軟系統(tǒng)概念：
任意一個體系要想發(fā)揮正確價值，必須通過產(chǎn)品與使用者這兩部分共同協(xié)作，這兩者合二為一稱為軟系統(tǒng)。
所以數(shù)據(jù)分析體系的正確定義應(yīng)該是：
數(shù)據(jù)分析體系通常由數(shù)據(jù)使用者的分析模型和數(shù)據(jù)分析平臺這兩部分構(gòu)成。
這也告訴我們，在數(shù)據(jù)分析學習和構(gòu)建數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的過程中，只有掌握使用數(shù)據(jù)的方法，才能以正確的方式解釋數(shù)據(jù)。然而，在一些公司的運營過程中，這一點往往被忽視，導(dǎo)致完整的數(shù)據(jù)分析平臺無人使用。
確切地說，就是我們沒有使用正確的思維或方式，還是在使用新系統(tǒng)時使用舊思維，其核心就是沒有升級使用者的數(shù)據(jù)思維與認知，從而不能發(fā)揮新系統(tǒng)其應(yīng)有的價值。
這就好比當我們給數(shù)據(jù)使用者造了一輛汽車，但他們還是在尋找韁繩以期駕駛汽車，這就是典型的大多數(shù)傳統(tǒng)企業(yè)遭遇的問題。
這時數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理就應(yīng)該化身作為企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)分析咨詢師，幫助業(yè)務(wù)方看懂數(shù)據(jù)背后所反應(yīng)的價值。所以數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理在一家公司中應(yīng)該有如圖2所示的雙重身份。
▲圖2 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的雙重身份
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數(shù)據(jù)分析體系構(gòu)成框架
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搞清楚了數(shù)據(jù)分析體系的定義，接下來就是了解如何才能搭建一個完整的數(shù)據(jù)分析體系。
筆者曾看到部分數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理候選人的簡歷中經(jīng)常會寫到自己精通數(shù)據(jù)分析框架的搭建。
而當面試中被問到他們的數(shù)據(jù)分析體系究竟要怎么落地時，他們給出的回答卻是針對DAU、留存率等片面的指標進行管理，但是數(shù)據(jù)分析體系中的平臺建設(shè)，真的就僅僅是對這幾個指標的管理嗎？
那么請問這幾位面試者，當你遇到了以下場景時，這幾個指標要怎么解決實際的問題呢？
場景1：某天某電商出現(xiàn)了GMV（平臺成交總額）下降，此時應(yīng)該根據(jù)哪一個指標解決問題？
場景2：某公司擁有3條產(chǎn)品線，A產(chǎn)品線中又細分為商品運營、活動運營等，3條產(chǎn)品線的若干運營團隊都看同一套指標體系嗎？
坦白地說，單看孤獨的某個或某些指標是解決不了問題的，此時就必需要依靠一些數(shù)據(jù)分析框架來解決該問題。
由前面的數(shù)據(jù)分析體系可知，數(shù)據(jù)分析體系落地涉及兩個維度。下面讓我們通過這兩個維度來看看數(shù)據(jù)分析體系在工作場景中是如何落地的。
維度1：通用數(shù)據(jù)分析模型
以下是實現(xiàn)通用數(shù)據(jù)分析模型的方法。
設(shè)置目標：確定當下業(yè)務(wù)中你的目標及完成現(xiàn)狀。
問題假說：窮舉現(xiàn)狀是由哪些問題導(dǎo)致的。
數(shù)據(jù)證明：通過數(shù)據(jù)來證明該問題會導(dǎo)致怎樣的結(jié)果。
數(shù)據(jù)分析：分析該問題的成因并形成解決方案。
而日常業(yè)務(wù)運作中，常見的目標及工作概括起來就是：拉新、促活、留存 + （銷售、活動等）；
而整個運營工作中，一定要有一個基于業(yè)務(wù)目的的最關(guān)鍵指標，其他所有的衍生指標都是基于該指標的分解，目的都是通過提升各衍生指標而最終提升最關(guān)鍵指標。而運營就是有方向性的通過自身的工作去提升各個衍生指標從而最終提升那個最關(guān)鍵指標。
維度2：數(shù)據(jù)分析平臺
在數(shù)據(jù)分析體系中，數(shù)據(jù)分析平臺的構(gòu)成包含三大核心要素，分別是北極星指標、數(shù)據(jù)建模和事件分析。
數(shù)據(jù)分析平臺定義中各要素的具體解析如下所示。
北極星指標：每個階段針對具體業(yè)務(wù)領(lǐng)域確立的商業(yè)/業(yè)務(wù)目標
數(shù)據(jù)建模（又稱指標體系）：DAU、GMV、留存率、訂單量等
事件分析：漏斗模型、海盜模型、杜邦分析等
數(shù)據(jù)分析體系其實就是通過一系列的方法量化特定的業(yè)務(wù)，因為我們?nèi)绻麩o法量化一個事物，那么本質(zhì)上就無法衡量它的好壞，也就無法定位業(yè)務(wù)發(fā)展中的癥結(jié)所在。因此好的數(shù)據(jù)分析框架就是在告訴我們：當下的整體業(yè)務(wù)是什么樣？為什么會這樣？應(yīng)該怎么辦？
回顧前面面試者所說的那幾個指標，我們可以發(fā)現(xiàn)其根本無法清晰地反映業(yè)務(wù)上的這三個問題。
當然，這里只介紹了數(shù)據(jù)分析體系的宏觀框架，還未涉及具體的數(shù)據(jù)分析體系搭建過程，在數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)中還會涉及相應(yīng)的方法論。
在我們知道了指標體系與其對應(yīng)的作用后，接下來就要來學習如何為自身企業(yè)業(yè)務(wù)量身打造一套數(shù)據(jù)指標體系了。
要想構(gòu)建一套完善的指標體系，除開對業(yè)務(wù)流程有十分熟悉的敏感度以外，有著一套恰當?shù)幕窘ㄔO(shè)方法論也是必不可少的。
通常指標體系的建立方法可以劃定為這樣的過程，依次是：數(shù)據(jù)規(guī)劃、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)決策。
在行動上共分如下4步：
1）確定數(shù)據(jù)分析目標。
2）縱向指標維度定義（層級設(shè)計）。
3）橫向指標維度定義（指標填空）。這其中，又分為自上而下探尋（業(yè)務(wù)域驅(qū)動指標定義）和自下而上探尋（功能逆推指標定義）。
4）各維度指標項定義。
首先目標指的是在整個數(shù)據(jù)分析框架中要分析的對象，也就是圍繞用戶我們要用數(shù)據(jù)完成什么？
建設(shè)數(shù)據(jù)分析體系，本質(zhì)是個：從業(yè)務(wù)中來，到業(yè)務(wù)中去的事。需要大家多在內(nèi)部花心思。然而，很多新手卻在此處忽視、無視、輕視業(yè)務(wù)，導(dǎo)致分析目標并不是問題的本核，這是最嚴重的問題。
在任何數(shù)據(jù)相關(guān)的分析工作中，我們要牢記一句話：用戶是數(shù)據(jù)的來源，也是數(shù)據(jù)分析最終要服務(wù)的對象。
從第二項開始便是進入數(shù)據(jù)指標的維度與定義設(shè)計，所謂維度定義就是是指從業(yè)務(wù)需求出發(fā)，將指標從多個維度進行拆分。
在維度層面我在前一篇文章中舉過一個最簡單的例子，我再摘取過來：
在一家公司不同層級的人員對于業(yè)務(wù)指標有著不同的觀察訴求，因此我們要將數(shù)據(jù)指標面對不同層級的人存在不同的需求，做了一個分層定義，具體如下表所示：
序號 | 角色 | 描述 | 指標類型 |
1 | 老板 | 目的了解業(yè)務(wù)總體運行狀態(tài) | 結(jié)果指標 |
2 | 管理層 | 了解負責的業(yè)務(wù)板塊運行狀態(tài) | 過程指標 |
3 | 執(zhí)行層 | 了解手上的運營動作好與壞 | 動作指標 |
這里引用網(wǎng)上關(guān)于分層的一個典型的實操經(jīng)驗，在進行整個指標分級的時候，我們一定需要先思考：
一級二級指標，能否反應(yīng)產(chǎn)品當前的運營情況；
三級四級指標能否幫助一線人員定位問題，指導(dǎo)運營工作。
當然還有很多劃分維度的方法，比如按照群組，按照生命周期等業(yè)務(wù)層面的要求都可以去劃分。
再舉個常用的例子，數(shù)據(jù)分析最常用的一個維度劃分就是，按照時間流程大致分為事前分析、事中分析和事后分析。
在劃分完畢后接下來就是要對劃分好的維度進行逐一填充，繼續(xù)以我上面表格中的例子，對于老板要看的結(jié)果指標要定義哪些具體指標？執(zhí)行層的動作指標又需要哪些具體的指標？以上完成詳細的指標定義。
在完成這一切的定義后，我們就可以交由開發(fā)同學幫助我們實現(xiàn)從用戶、業(yè)務(wù)系統(tǒng)，到數(shù)據(jù)采集平臺、ETL、數(shù)據(jù)倉庫的落地，
再交由業(yè)務(wù)人員與產(chǎn)品自己實現(xiàn)從BI、DM、AI、洞察，再到?jīng)Q策、行為、價值，最終回到用戶的完整數(shù)據(jù)驅(qū)動鏈路。
附錄：常見的3種數(shù)據(jù)分析方法
01 細分分析
細分分析是分析的基礎(chǔ)，單一維度下的指標數(shù)據(jù)的信息價值很低。我們需要通過逐步分析來拆分信息， 比如：來北京市的訪客可分為朝陽，海淀等區(qū)；
02 對比分析
對比分析主要是指將兩個相互聯(lián)系的指標數(shù)據(jù)進行比較，從數(shù)量上展示和說明研究對象的規(guī)模大小，水平高低，速度快慢等相對數(shù)值，?通過相同維度下的指標對比，可以發(fā)現(xiàn)，找出業(yè)務(wù)在不同階段的問題。
常見的對比方法包括：?時間對比，空間對比，標準對比。
時間對比有三種：?同比，環(huán)比，定基比。
例如：?本周和上周進行對比就是環(huán)比；本月第一周和上月第一周對比就是同比；所有數(shù)據(jù)同今年的第一周對比則為定基比。通過三種方式，可以分析業(yè)務(wù)增長水平，速度等信息。
03 漏斗分析
轉(zhuǎn)化漏斗分析是業(yè)務(wù)分析的基本模型，?最常見的是把最終的轉(zhuǎn)化設(shè)置為某種目的的實現(xiàn)，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的實現(xiàn)，比如一次使用app的時間超過10分鐘。
漏斗幫助我們解決兩方面的問題：
在一個過程中是否發(fā)生泄漏，如果有泄漏，我們能在漏斗中看到，并且能夠通過進一步的分析堵住這個泄漏點。
在一個過程中是否出現(xiàn)了其他不應(yīng)該出現(xiàn)的過程，造成轉(zhuǎn)化主進程收到損害。
由于篇幅有限就不在此詳述了，更多指標體系搭建4步詳細案例過程請閱讀《高階產(chǎn)品經(jīng)理必修課：企業(yè)戰(zhàn)略驅(qū)動下的數(shù)據(jù)體系搭建》一書。
本書知識量豐富，全書一共涵蓋42個數(shù)據(jù)定義、8個分析方法論、16個必備公式、34個實戰(zhàn)案例，共計100個知識點。書中通過一張完整的數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品增長全路徑地圖（又稱4F模型）幫助讀者從零到一建立起數(shù)據(jù)驅(qū)動完備知識體系。
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