一套覆蓋產(chǎn)品方方面面、聚焦產(chǎn)品發(fā)展方向的指標(biāo)體系，基本上是可以解決大多數(shù)問題、數(shù)據(jù)異常表現(xiàn)。所以數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理往往需要一套全面的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，那什么是數(shù)據(jù)指標(biāo)體系呢？

在從事數(shù)據(jù)產(chǎn)品的工作中，經(jīng)常會被pm/運營/效果/商務(wù)…丟來一個又一個的問題 產(chǎn)品功能上線怎么沒有預(yù)期效果？可以拿哪些位置去做運營？最近出效果的怎么樣？用戶喜歡么？可以用哪些曝光去PR？

面對如此多的問題，如果當(dāng)我們接收大多問題的時候，才去找數(shù)據(jù)佐證往往事倍功半，甚至部分數(shù)據(jù)沒有埋點就只能將這次的疑問帶入下一個版本迭代了。而一套覆蓋產(chǎn)品方方面面、聚焦產(chǎn)品發(fā)展方向的指標(biāo)體系，基本上是可以解決大多數(shù)問題、數(shù)據(jù)異常表現(xiàn)。

本篇文章介紹了通用化app的指標(biāo)體系。

什么是指標(biāo)體系呢？

指標(biāo)體系，在百度百科中的專業(yè)定義是：

“由若干個反映產(chǎn)品各方面相對獨立又相互聯(lián)系的統(tǒng)計指標(biāo)所組成的有機整體?！?/p>

簡單的說，指標(biāo)體系就是把覆蓋產(chǎn)品各方面的統(tǒng)計指標(biāo)系統(tǒng)組織起來。

為什么要建立指標(biāo)體系呢？

就像引言部分講的，系統(tǒng)的指標(biāo)體系有助于解決大多數(shù)問題、數(shù)據(jù)異常表現(xiàn)：一個完整的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，能夠展示產(chǎn)品的方方面面，其粗粒度的數(shù)據(jù)表現(xiàn)（異常等），也可以基于細粒度定位到問題的。

e.g.新增變化異常，可以查看各渠道新增變化、買量市場變化等。

如何規(guī)劃指標(biāo)體系呢？

從產(chǎn)品的目標(biāo)（kpi、戰(zhàn)略重點）為出發(fā)點，篩選出能夠完全反映評估目標(biāo)變化的指標(biāo)作為一級指標(biāo)。而對于任一產(chǎn)品，都可以從：規(guī)模、健康度、用戶行為、自身質(zhì)量、用戶屬性、渠道質(zhì)量、競品數(shù)據(jù)等6個方面來設(shè)計指標(biāo)體系。

1. 產(chǎn)品規(guī)模

產(chǎn)品當(dāng)前的規(guī)模、質(zhì)量是產(chǎn)品發(fā)展至今，產(chǎn)品定位&用戶接受&市場反饋的綜合體現(xiàn)，是一個關(guān)鍵的一級指標(biāo)。尤其是有增長計劃的產(chǎn)品，通常都會以“日活/月活”作為KPI/OKR的衡量指標(biāo)。

基于用戶屬性拆分為：日（月）新增、日（月）回流、日（月）持續(xù)活躍，也可以用日（月）新增、日（月）回流、日（月）持續(xù)活躍來預(yù)測日活/月活，作為制定目標(biāo)的依據(jù)。

基于商業(yè)屬性可以拆分為：日（月）付費用戶、日（月）非付費用戶。

而商業(yè)屬性和用戶屬性也可以交叉。

2. 用戶健康度

就像人體檢時，當(dāng)各項指標(biāo)均處于正常范圍內(nèi)，長舒一口氣“自己還蠻健康的”。產(chǎn)品也是一樣，用戶作為產(chǎn)品的核心，只有讓用戶保持健康度，才能夠保持平穩(wěn)或持續(xù)增長。

通常用于衡量用戶健康度的指標(biāo)有：留存率、活躍度（活躍天數(shù)/次數(shù)等分布）、用戶粘度（DAU/MAU）可以反饋用戶的活躍程度，反之也表現(xiàn)了流失狀況；不同等級用戶的分布情況則可以監(jiān)控用戶躍遷過程。

不同產(chǎn)品的監(jiān)控周期不同：

• 對于高頻產(chǎn)品，留存可以基于日來監(jiān)控，如：次日/3日后/7日后留存；活躍度、用戶粘度可以基于周來計算；
• 對于低頻產(chǎn)品，留存可以基于周/月來監(jiān)控，如：次周（月）/3周（月）后/7周（月）后留存；活躍度、用戶粘度可以基于月來計算。

而產(chǎn)品屬于低頻還是高頻，可以通過周活躍天數(shù)，來判斷該產(chǎn)品是高頻還是低頻。通常周活躍天數(shù)大于3，是高頻產(chǎn)品，反之屬低頻產(chǎn)品。

3. 用戶行為

每一款產(chǎn)品都有自己的主打功能，一定要了解用戶的使用情況、轉(zhuǎn)化情況，以做相關(guān)優(yōu)化依據(jù)。各功能使用情況，以拍照app為例：自拍、美顏、美圖的使用情況，結(jié)合自拍/美顏/美圖的效果進行查看，結(jié)合不用用戶群體進行查看。

產(chǎn)品的關(guān)鍵漏斗，以短視頻類app為例：上傳->（被）曝光->（被）播放->（被）喜歡/評論->（被）關(guān)注/分享 的漏斗，也可以結(jié)合各用戶畫像維度來查看。

4. 產(chǎn)品質(zhì)量

此外，還有一種常規(guī)指標(biāo)就是產(chǎn)品質(zhì)量——是對產(chǎn)品/開發(fā)質(zhì)量的衡量，能夠及時反饋出產(chǎn)品是否屢屢打擾用戶？使用流程是否不暢？是否引起手機出現(xiàn)問題等？

衡量的基礎(chǔ)指標(biāo)包括：crash率、啟動耗時、頁面加載速度等，視頻播放產(chǎn)品還會有播放成功率、播放加載速度等；產(chǎn)品的下載：安裝率、卸載率、push關(guān)閉率也是關(guān)注指標(biāo)。而產(chǎn)品質(zhì)量大都受到用戶自身的網(wǎng)絡(luò)類型、運營商、機型強相關(guān)，所以以上指標(biāo)的維度通常需要細分這三個維度來看。

小結(jié)1：以上1、2、3、4是基礎(chǔ)指標(biāo)，在產(chǎn)品調(diào)整方向，發(fā)布新功能、活動上線時，選擇以上指標(biāo)進行實時監(jiān)控（按小時、按分鐘監(jiān)控），以便及時確認效果是否如預(yù)期&發(fā)現(xiàn)版本問題。

5. 用戶屬性

用戶的畫像和終端屬性數(shù)據(jù)是用來詳細描述用戶的，可以明確使用產(chǎn)品的用戶是什么樣的人群，是各指標(biāo)拆分的基礎(chǔ)維度?？梢灾笇?dǎo)產(chǎn)品、運營活動的設(shè)計方向，如：產(chǎn)品設(shè)計的目標(biāo)是針對25歲以上的成熟用戶，但實際畫像出來發(fā)現(xiàn)用戶年齡主要集中在20歲以下，與設(shè)計理念不符，就得考慮功能設(shè)計是不是有問題，得改變方向。

而各種運營/商務(wù)活動，也可以基于用戶畫像&終端維度來分析各個指標(biāo)，來確認是否達到預(yù)期的活動目的。后續(xù)也會結(jié)合自己的經(jīng)驗來寫精細化運營的文章，可以作為精細化推薦重要特征。

6. 渠道質(zhì)量

這部分內(nèi)容僅適用于獨立app產(chǎn)品，因為獨立app需要通過不同渠道去推廣引導(dǎo)用戶下載安裝，不同渠道的用戶質(zhì)量差異比較大，所以需要分渠道來監(jiān)控。而方式主要是基于渠道維度來拆分各指標(biāo)，渠道質(zhì)量在新增相關(guān)的指標(biāo)上表現(xiàn)更為明顯。

小結(jié)2：以上5、6是拆分指標(biāo)的維度，可以用于排查粗粒度指標(biāo)的異?，F(xiàn)象。

舉一個例子：新增數(shù)量沒有發(fā)生變化的背景下，次日留存發(fā)現(xiàn)明顯降低。

結(jié)合“是否付費”“各渠道”來查看，是否付費/非付費，所有渠道均下降？

如果是付費用戶留存下降，那需要找渠道同學(xué)了解并反饋問題。如果普遍下降往往是整體原因，去查看整體指標(biāo)均有相同趨勢：

• 發(fā)現(xiàn)某個時間點（自從xxx功能下線后）各功能均出現(xiàn)相似現(xiàn)象，為了更精準(zhǔn)的鎖定問題，解決問題，建議可以做ab測試驗證猜想；
• 沒有時間吻合時間點，但市場上近來出現(xiàn)了強有力的競品。

7. 競品數(shù)據(jù)

當(dāng)前市場產(chǎn)品頻頻出新：

• 2016年黃油相機露臉、faceu、無他相機等開始搶占圖片美化類的市場份額；
• 2017年天天p圖軍裝照火爆一時，再次擠壓；
• 2018年抖音的出現(xiàn)讓整個短視頻領(lǐng)域的app都不安穩(wěn)了。

有效、及時的監(jiān)測到競品數(shù)據(jù)有助于我們洞察市場方向、壓力，結(jié)合自家優(yōu)勢及時止損或突出重圍。不過這部分數(shù)據(jù)通常不易獲取到，大都從第三方獲取，如：極光、易帆等。

整個數(shù)據(jù)指標(biāo)體系定下來后，還要確認

1. 基于產(chǎn)品的發(fā)展階段調(diào)整數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的重點；
2. 是否可以執(zhí)行，是否可以基于“產(chǎn)品當(dāng)前的數(shù)據(jù)采集情況”得到，eg：卸載率；
3. 是否具有可解釋性，統(tǒng)計邏輯是否可以讓業(yè)務(wù)同學(xué)理解，復(fù)雜不可解釋的指標(biāo)往往會無法定位問題，無法直接詮釋業(yè)務(wù)變動，容易被遺忘。

此外，作為數(shù)據(jù)產(chǎn)品一定要注意：

1. 數(shù)據(jù)采集上報需要保證其準(zhǔn)確性、實時性等：數(shù)據(jù)上報不準(zhǔn)確，后面做的再好也沒有用，可以了解?埋點的意義
2. 數(shù)據(jù)埋點合理、可拓展：常用的事件模型
3. 數(shù)據(jù)處理過程邏輯清晰、數(shù)據(jù)透明：數(shù)據(jù)處理過程

本文由 @?cecil 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議