数据分析实践——如何搭建数据指标体系（抖音为例）

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博主之前关于产品和数据的的文章：

数据分析师之所需要了解的产品系列知识（一）——产品的演化周期
数据分析师之所需要了解的产品系列知识（二）——如何测试产品健康
数据分析师之所需要了解的产品系列知识（三）——定义产品成功：指标和目标
数据分析师之所需要了解的产品系列知识（四）——如何提高用户留存率

我们在数据分析师之所需要了解的产品系列知识（三）——定义产品成功：指标和目标一文中，讲了如何去定义成功的指标。
接下来我们将真正的进行去实践分析，学以致用，去了解和学习互联网数据指标体系的搭建，并应用在一些具体案例分析上面。

一、为什么要搭建指标体系

对于互联网产品数据分析师来说，搭建指标体系可以很好的梳理业务关系，提高问题分析效率。
我认为指标体系的主要目的有：

• 确立关键指标（北极星指标），统一各团队的努力方向；
• 搭建产品数据监控指标看板，方便综合分析各项指标，及时发现业务问题；
• 成熟的指标体系可以高效地为各部门各团队提供数据支持。

只有明确好指标和目标后，我们才能够对产品规划可执行的策略和路线图。也就是搭建好指标体系是在团队工作和产品开展的一个前提，当然一开始可能指标并不多，需要随着产品的迭代不断去改变指标。

二、如何搭建指标体系

1.选择关键指标(OMTM)

关键指标是衡量商业价值，哪一个或者几个指标最能反映产品创造的价值。

《精益数据分析》对第一关键指标这样阐述：

在任何指定的时间里，都有那么一个指标，值得你惯性它胜过一切。
在数据分析的世界里，专注意味着挑选一个唯一的指标，该指标对你当前所处的创业阶段无比重要，称之为OMTM(One Metric That Matters，第一关键指标)。

第一关键指标，就是一个在当前阶段高于一切，需要你集中全部注意力的数字。在问题验证阶段关心客户终生价值并没有什么意义，但当你接近产品与市场契合的时候，它可能就是你的专注点。

一个“重要的指标”是统一的，并将使你能够为整个组织设置优先级。尽管跟踪所有内容并选择多个指标可能很诱人，但这并不明智。许多指标相互关联。它们可能有助于提高收入指标，但如果单独衡量，可能会变得无关紧要和分散注意力。你拥有的指标越多，权衡所有目标并权衡这些目标就越复杂。把事情简单化。

使用第一关键指标的四大理由：

1. 它回答了现阶段最重要的问题。
2. 它促使你得出初始基线并建立清晰的目标。
3. 它关注的是整个产品(公司)层面的健康。
4. 它鼓励一种实验文化

对于社交类产品来说，DAU很关键，因为产品核心是人们通过这款产品沟通交流；
但对于求职类产品，关键指标应该是活跃有效简历数和发布职位公司数，只有求职者和机会数量可观的情况下，才更加有可能在平台解决大家的职业发展问题；
对于电商类产品，GMV很重要，意味着在平台成交的金额大小；
对于视频类产品，目的是为了帮助用户杀时间，那么关键指标是观看时长。

2.从AARRR模型出发搭建产品基本指标体系

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。

A拉新：通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。利用这个模块可以很好帮助市场推广部门比较各个渠道的拉新效果，评估新用户的用户质量。
A活跃：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。
R留存：衡量用户粘性和质量的指标。
R转化（营收）：主要用来衡量产品商业价值。
R传播：衡量用户自传播程度和口碑情况。

这五个指标并不一定遵循严格的先后顺序，不过这五个指标确实是一个不错的框架。

要素	功用	相关指标
获取用户	通过各种各样的手段博取眼球，无论是免费还是付费的方式	流量、提及量、每次点击费用(CPC) 、搜索结果、用户获取成本、点开率
提高活跃度	将获取的“过客”转化为产品的真正参与者	注册人数、注册量、新手教程完成量、至少用过一次产品的人数、订阅量
提高留存率	说服用户再次光临、反复使用、表现出黏性行为	用户参与度、距上次登录的时间、日/月活跃使用量、流失率
获取营收	商业活动的产出(不同的商业模式看重不同的产出，如购买量、广告点击量、内容产生量、订阅量)	客户终生价值、(免费到付费)转化率、平均购物车大小、广告点击收入
自传播	已有用户对潜在用户的病毒式传播及口碑传播	邀请发送量、病毒式传播、病毒传播周期

以上图片基于AARRR模型梳理了相关重要指标，当然，对于不同产品，还会有更多基于个性化功能的指标，这里就不做延展。

整合各模块指标可以得出用户每个步骤的健康程度，再通过时间维度（环比同比）、空间维度（各个渠道对比、各个地域）交叉对比，可以初步发现数据异常点所在，然后就需要分析师针对异常指标深入分析原因，找出解决办法。

3.基于业务流方法的指标体系搭建(可结合AARRR模型)

我们不仅要会从AARRR这个经典模型去搭建指标体系，我们更需要会基于业务流方法的指标体系搭建，俗话说，不懂业务的数据分析师不是一个好的分析师。
业务流指标体系主要包括两个方面：维度和指标

在分析的时候，进行多个维度的拆解，在不同的维度对应不同的指标。
如下图，我们可以从整体、内容、渠道、产品、用户等多个业务流维度对进行不同指标的搭建。

4.产品的功能模块指标监控体系

对于一个产品，首先需要梳理出各功能模块有哪些，可以建立产品功能矩阵，对各功能的定位和表现有个大概认知。

上图即产品功能矩阵，横轴是功能留存率，表示当前功能的用户粘性；纵轴是活跃用户占比，表示某周期使用当前功能的用户量/该周期的产品活跃用户量。做出这个矩阵后，我们就可以看到不同的功能在矩阵中的位置分布（注：原点可以选择：各产品留存率、活跃用户占比均值）。

• 大众功能（曝光量大，使用率高）需要了解用户的使用流程，对可优化的点进行优化，不断简化升级。
• 核心功能（用户使用率低，功能留存率比大众功能要高）我们在核心功能中应该寻找是否存在高价值需求，我们可以推广这个需求的使用率来提升用户留存，探索增长突破口，不断完善扩充。
• 小众功能（功能留存适中但用户使用率低）可以寻找可能有潜力的模块优化，不断筛选优化。
• 其他功能（使用率低，留存率也低）对于不常用的功能模块适当摒弃，对于有必要保留的功能模块分析问题所在，或者简化操作流程，不断迭代更新。

建立完功能矩阵后，针对核心功能和大众小众功能，都需要分别搭建监控体系，步骤如下：

1. 确认产品功能核心目标，可以和产品经理确认功能目的。
2. 梳理功能使用路径，可以通过看产品的RPD文档，或者自己体验得到。
3. 监测指标确认，根据使用路径，整理出每一步骤的表现指标，目的是希望用户可以完成我们设想的任务，如果产品功能有做出调整，也可以用来评估前后效果。

三、实例—抖音的数据指标体系搭建

1.关键指标

抖音作为头部短视频APP之一，产品核心在于：

• 对于内容互动者，满足了日常打发零碎时间，寻求新鲜潮流事物的需求；
• 对于内容生成者，满足了较强的表现和模仿欲，记录美好生活的需求，给明星/KOL提供了一个塑造个人品牌、积累粉丝的平台；
• 对于公司，则依靠流量变现，包括信息流广告、贴片广告、用户付费（购买、打赏）。

基于抖音产品核心，我选取了以下几个指标作为关键指标：新增用户数、DAU、日均时长、留存率、收入（较为敏感，需要额外考虑）。

• 新增用户数：因为老用户必然会随时间不同程度地流失，想要产品流量维持在一定水平甚至有上升，那么新用户流入是必然需要的；
• DAU：我认为是首要指标，是最能体现当下抖音产品商业价值-流量的指标；
• 日均时长：时长较长意味着用户更加依赖产品，粘性也会越来越强，是一个很好的过程监控指标。下降的话，就要思考是内容数量不足导致？内容质量吸引不了用户？产品交互体验较差？抑或是KOL平台转移；
• 留存率：用户存留的时间越长，产生的价值也就越大。提高用户的存留时间，也是提高公司收入，为公司创造更多价值的重要一环；
• 收入：对于抖音这样一个相对成熟，有稳定盈利收入的产品，收入可以衡量产品后链路的健康程度，若某一收入来源下降了，则需要找出问题所在，从产品或者策略上做出调整（注：因此项数据较为敏感，需要考虑是否展示）。

依照以上关键指标，我利用tableau制作了一个简单的仪表盘（注：以下数据均为虚构）。

2. 基于AARRR模型的抖音基本指标体系

抖音APP实质上还是属于一个免费的移动短视频应用，针对抖音获取新用户这方面，我们需要关注的指标主要还是从下载量(分渠道)，客户获取成本，新用户注册等

如果监控用户活跃，我们需要监控DAU等常用指标，也需要关注用户观看视频时长，app使用时长和频率。

在用户留存方面，我们最需要关注的是留存率和流失率。

关于用户留存指标的详细内容可以参考我的另一篇博文：
数据分析师之所需要了解的产品系列知识（二）——如何测试产品健康“健康的产品需要满足哪些指标”

关于用户自传播，作为视频软件，用户分享是非常关键的，能够提高用户数和广告价值。

用户营收是很重要的，最终一个产品的成功不仅仅是看用户使用，要把这些转化为营收才是目的。

3.基于业务流的抖音基本指标体系

由于主要的指标我们已经确定：新增用户数、DAU、日均时长、留存率、收入
所以结合各个业务流对这些指标进行细分和拆解组合等。

由于新增用户、DAU、使用时长等，我们均可把它们划分到用户维度。

• 下面是基于用户维度的指标搭建

渠道维度的数据，我们在进行运营和推广的时候，渠道是其关键，掌握好各个渠道的数据，方便我们更好的决策。

• 下面是基于渠道维度的指标搭建

• 产品维度：分析产品核心功能，以便做出调整。

当然我们还可以从其它业务的维度去思考构建各个指标，每种指标体系都有其优点和局限，有时候并不能一一考虑到，我们最重要的是关注几个核心指标，无论是从哪个模式去分析，核心指标的监控必不可少。

4.抖音功能指标监控体系

梳理了抖音功能结构图如下：

抖音的功能很多，在这里拿“搜索”功能举例，搭建功能指标体系。

首先，确认搜索功能的核心目标：用户能够通过搜索找到感兴趣的短视频，并成功观看。

然后，梳理功能使用路径：

最后，梳理指标：

四、总结

综上，产品的指标体系搭建主要包括三个步骤：

• 关键指标的选取；
• 基于AARRR模型搭建产品基本指标体系；
• 基于业务流的指标体系搭建，可与AARRR模型相互结合；
• 完善产品各功能的指标体系。

随着产品业务的发展和各功能板块的调整更新，衡量指标会发生变化，所以需要针对产品变化及时对指标做出调整。

另外，不同的业务部门的关注方向不同，同样产品同样功能的指标体系侧重点，也需要根据数据看板的使用方的角色不同而不同。

参考：
[1] 人人都是产品经理：以「抖音」为例，分析互联网数据指标体系的搭建
[2] 《精益数据分析》

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