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          數(shù)據(jù)分析師如何構建數(shù)據(jù)指標體系?理解以下四個模型就夠了!

          共 3546字,需瀏覽 8分鐘

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          2022-04-15 09:37

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          我的新書《數(shù)據(jù)分析之道——用數(shù)據(jù)思維指導業(yè)務實戰(zhàn)》正式出版了,本書以數(shù)據(jù)分析思維為主題,主要介紹對比思維、分群思維以及相關思維三大數(shù)據(jù)分析思維。


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          本書以數(shù)據(jù)分析思維為主題,主要介紹對比思維、分群思維以及相關思維三大數(shù)據(jù)分析思維,同事以數(shù)據(jù)分析全流程為主線,融合了編程語言、統(tǒng)計學基礎以及案例分析等多模塊內容,全書分為4篇,囊括了數(shù)據(jù)分析思維的基礎概念培養(yǎng)方法、數(shù)據(jù)來源及體系建設、數(shù)據(jù)分析三大思維方式以及用戶流失、用戶轉化實戰(zhàn)等共十一章的內容。

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          ?介紹了這么多,我們這是開始今天的主題,數(shù)據(jù)指標體系建設!


          構建數(shù)據(jù)指標體系的方法概括


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          數(shù)據(jù)指標體系建設的方法可以總結為三個步驟,即明確業(yè)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。



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          三個步驟,四個模型方法論


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          1.OSM模型-明確業(yè)務目標,數(shù)據(jù)賦能業(yè)務

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          OSM模型是 Object, Strategy, Measure的縮寫。數(shù)據(jù)服務于業(yè)務才能賦能業(yè)務,數(shù)據(jù)脫離業(yè)務,那么數(shù)據(jù)就會失去其價值。

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          所以,我們在建立數(shù)據(jù)指標體系之前,一定要清晰的了解業(yè)務目標,也就是模型中的O,Object。換句話說,業(yè)務的目標也就是業(yè)務的核心KPI,了解業(yè)務的核心KPI能夠幫助我們快速理清指標體系的方向。

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          了解業(yè)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(jù)產品生命周期或者用戶行為路徑進行拆解,也就是把業(yè)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。

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          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。

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          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(yè)務KPI是OSM模型的核心;制定行動策略是實現(xiàn)業(yè)務KPI的手段,而AARRR和UJM模型是實現(xiàn)策略制定的方法論;制定細分指標是評估業(yè)務策略優(yōu)劣的方法,而MECE模型制定細分指標的方法論。

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          2.AARRR模型和UJM模型--理清用戶生命周期以及行為路徑

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          前面我們提到AARRR和UJM模型是實現(xiàn)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。

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          AARRR和UJM模型都是路徑模型,二者原理相似,只是它們出發(fā)的角度不一樣。AARRR模型是從產品角度出發(fā),揭示產品的整個生命周期;而UJM模型是從用戶出發(fā),揭示用戶的行為路徑。

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          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。

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          UJM模型則是從用戶角度出發(fā),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。

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          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(jié)點,這樣我們就在整條鏈路流程當中拆解了業(yè)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(jiān)控和分析業(yè)務問題。

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          3.MECE模型--指標體系分級治理

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          前面兩個步驟,首先我們明確了業(yè)務核心目標;其次,我們將業(yè)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(jù)這個原則拆分可以暴露業(yè)務最本質的問題,幫助數(shù)據(jù)分析師們快速地定位業(yè)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(shù)與平均客單價的乘積。

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          GMV為例,用三個步驟,四個模型教會你搭建指標體系的方法


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          如果你的老板給出你一個很大的業(yè)務問題,他說,“我們現(xiàn)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(lián)系,做成一套業(yè)務監(jiān)控指標體系,幫助數(shù)據(jù)分析師快速定義業(yè)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。

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          第一步,根據(jù)OSM模型構建整體框架,明確業(yè)務目標。

          為什么業(yè)務會關注GMV?當然這是業(yè)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(shù)據(jù)分析師我們提煉出業(yè)務目標——提升用戶總成交量GMV。

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          第二步,根據(jù)AARRRUJM模型拆解用戶達成GMV的路徑,將業(yè)務目標轉換為提升用戶路徑轉化率。

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          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(shù),使得每一步的轉化率變高就可以達成提高GMV的目標。

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          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(yè)務更多的問題,同時,分析師可以根據(jù)暴露的業(yè)務問題提出相應的建議方案,這也是數(shù)據(jù)分析師的價值所在。

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          第三步,根據(jù)MECE模型對GMV達成路徑的每一個指標進行拆解,實現(xiàn)指標分級治理。

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          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(jù)公式1

          GMV=成交用戶數(shù)*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(shù)=點擊UV*訪購率


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          將公式2帶入公式1得到:

          GMV=點擊UV*訪購率*平均客單價

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          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

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          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(xù)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(jù)具體的工作場景進行適當?shù)恼{整和向下拆解。

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          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(jù)歷史數(shù)據(jù)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。

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          反向作用:當業(yè)務出現(xiàn)問題,可以通過指標體系反向排查業(yè)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(jù)這套指標體系逐一排查問題,定位到是哪個步驟,哪個環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題,并提出相應的解決策略。

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          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?

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          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(lián)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(yè)務進行決策分析,幫助數(shù)分定位業(yè)務問題!

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