01前言
你對越刷越上癮的抖音又愛又恨。
對千人千面淘寶智能推薦的心儀商品滿心歡喜。
對踏足一個陌生城市因為有了地圖、共享出行以及眾多 App 的攻略而不再感到未知和害怕,互聯(lián)網和城市數(shù)字化帶來的變革,不僅僅是更便捷,還有人與人之間邊界的拉近。
這一切,依賴于海量數(shù)據(jù)的線上化,基于大數(shù)據(jù)和人工智能技術的價值挖掘。正如王堅博士的《在線》書中所言:數(shù)據(jù)量大不重要,讓數(shù)據(jù)在線才重要。
無論是企業(yè)還是個體,我們都在逐漸成為這規(guī)模不可及數(shù)據(jù)富礦的一份子。不管是原生互聯(lián)網企業(yè),還是不斷進化中的傳統(tǒng)企業(yè),今天的企業(yè)正在逐步進化成數(shù)據(jù)企業(yè)。“數(shù)據(jù)是核心競爭力”成為了主流觀點,而數(shù)字化轉型的本質是為了提高生產力,將數(shù)據(jù)變?yōu)樯a資料。
這一切, 都是為了實現(xiàn)精細化運營從而達到降本增效的目的。正所謂:數(shù)據(jù)最了不起的地方,就是靠最小的成本撬動更大的價值。
02數(shù)據(jù)與中臺
互聯(lián)網最典型的特征是將用戶行為和觸點線上化,積累著海量級別數(shù)據(jù)。
行為分析、運營觸達、用戶畫像、智能推薦、千人千面。一個個看似簡單的詞語,背后是海量數(shù)據(jù)驅動的結果。首先需要對用戶的行為進行量化并收集,用戶行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)又或者產品數(shù)據(jù),都是企業(yè)數(shù)字資產極其核心的內容。而這些數(shù)據(jù),往往會散落在企業(yè)的不同業(yè)務線,不同數(shù)據(jù)庫,被分為若干個數(shù)據(jù)集合單元,無法形成數(shù)據(jù)閉環(huán)。
“如果無法衡量,那么就無法管理”。
為了連接這些信息孤島的數(shù)據(jù),可以借助中臺的理念,即沉淀和去重業(yè)務線的數(shù)據(jù),將不同系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行全面匯集和管理,提高信息傳遞效率。中臺的輸出形式為標準化的 API,數(shù)據(jù)中臺可以簡單理解為包含數(shù)倉體系和數(shù)據(jù)應用集的結合。
數(shù)據(jù)的利用可以分為四個階段:采集、存儲、分析、展示。,也對應著以上為數(shù)倉體系不同模塊。包含了數(shù)據(jù)底層(采集和存儲)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展示。
數(shù)據(jù)底層主要負責管理數(shù)據(jù),包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù) ETL、數(shù)據(jù)倉庫構建等環(huán)節(jié),提供數(shù)據(jù)基礎;數(shù)據(jù)分析主要是利用SQL查詢、OLAP 分析、數(shù)據(jù)挖掘以及可視化等方法抽取數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù),形成數(shù)據(jù)價值。
其中,數(shù)據(jù)分析和展示是堪比砂礫淘金的壯舉,將數(shù)據(jù)轉化為有價值的信息,減少主觀決策。然而口號容易,落地難。
無論是營銷活動,還是產品迭代,又或者是商業(yè)智能,做到數(shù)據(jù)決策的第一步,是搭建一套符合業(yè)務事實的指標體系。
03
指標與指標體系
指標是什么呢?我們?yōu)槭裁从中枰笜梭w系。
無論是公司,還是產品又或者是服務,最終都會有使用對象?！白脏恕笔谴蠹?“反饋”是必然,根據(jù)使用者的聲音和行為數(shù)據(jù)不段地調整產品迭代方向,才是一個良性循環(huán)。
指標的作用,則是將業(yè)務變的可描述、可度量、可拆解,通過將業(yè)務單元細分量化后,形成一個個統(tǒng)計的標準。而指標體系,則是將互相關聯(lián)而又相對獨立的指標組織分類,更好的以全局視野“以面看點”,分層次管理單個業(yè)務單元。
按照百度百科的介紹:“在統(tǒng)計研究中,如果要說明總體全貌,那么只使用一個指標往往是不夠的,因為它只能反映總體某一方面的數(shù)量特征?！?/p>
通過指標體系,我們可以通過客觀數(shù)據(jù)衡量業(yè)務發(fā)展質量,厘清業(yè)務發(fā)展階段和現(xiàn)狀,發(fā)現(xiàn)關鍵的“北極星指標”和“轉化率”指標,還能用作為產品迭代和活動評估的有力支撐。
總的來說,指標可以分為兩大類:過程類和結果類。
- 過程類指標:用來衡量事件的過程變化,該類指標可以用來關注用戶的需求為什么被滿足或沒被滿足。如轉化率、流失率等。
- 結果類指標:用于衡量用戶發(fā)生某個動作后所產生的結果,通常是延后知道的,很難進行干預,主要用來監(jiān)控數(shù)據(jù)是否異常和業(yè)務事實。如 UV/PV、用戶注冊數(shù)等等。
04指標的生產
無論是過程類還是結果類指標,要想保證各方的理解無歧義,除了保證數(shù)據(jù)輸入口徑統(tǒng)一,還需要保證指標定義的統(tǒng)一,而定義的統(tǒng)一,可以借助 MECE分析法(相互獨立,完全窮盡),最終將指標拆解為一個個原子指標。
其拆解過程如下:
以上每個過程,都對應著一個具體的分析方法,下面以一個具體案例闡述每個環(huán)節(jié)的含義。
- 業(yè)務線:即產品線,如阿里的手淘線。
- 數(shù)據(jù)域:來源數(shù)倉概念,指面向業(yè)務分析,將業(yè)務過程或者維度進行抽象的集合。如淘寶的手淘線商品域、用戶域、交易域等。
- 業(yè)務過程:相關業(yè)務事件組成的業(yè)務流程,如手淘用戶域的注冊、注銷等。
- 修飾類型:對修飾詞的抽象分類,如手淘的支付方式、用戶來源等。
- 派生指標:派生指標=時間周期+修飾詞+原子指標,可以選擇多個修飾詞,由具體的派生指標語義決定。如客單價(支付金額除以買家數(shù))為派生指標。
- 修飾詞:繼承修飾類型的數(shù)據(jù)域,除了維度外的修辭詞語,如手淘的終端類型、用戶性別等。
- 時間周期:統(tǒng)計的時間范圍,如近 30 天訪問手淘的用戶終端類型等
- 原子指標:原子指標 = 業(yè)務過程+度量。其中度量是基于某一業(yè)務事件(支付、成單、退款)行為下的度量(份額、次數(shù)、頻率、金額),是明確的統(tǒng)計口徑,不可拆分指標,如支付金額,支付頻率等。
- 維度:是事物或現(xiàn)象的某種特征,指度量單位,具備唯一性,如地理維度、時間維度等。
- 屬性:隸屬于維度,有定量和定性的區(qū)分,如省份名稱、郵政編碼等。
- 定性:文字可維度如省份城市、性別、職業(yè)等。
- 定量:數(shù)值類維度如收入、年齡等。
最終,根據(jù)以上拆解過程,我們得到了一個指標實例:最近 30 天 IOS 的各省份的注冊數(shù)。
另外需要說明的是,上述案例得到的指標(最近 30 天 IOS 的各省份的注冊數(shù))屬于結果類指標。實際上,結果類指標都是虛榮指標,即無法直接促進交易額增長,只能度量業(yè)務。常見的虛榮指標還有 PV/UV/總用戶量等。
05搭建指標體系
講了這么多,終于開始步入正戲。
搭建指標體系需要貼合實際的業(yè)務場景,可以根據(jù)不同的分析方法和抽象模型自上而下的驅動指標體系建設。常用的指標搭建方法有 OSM 模型和指標分級。
指標分級比較簡單,即將公司的北極星指標拆解成業(yè)務線指標,到最后執(zhí)行側的指標。體現(xiàn)了金字塔式的結構化思維。而OSM模型(Obejective,Strategy,Measurement)分別對應目標、策略、度量。一句話概括為了目標采取了哪些策略,如果度量這些策略的效果。
- O:目標——用戶使用產品的目標是什么?產品滿足了用戶的什么需求?
- S:策略——為了達成上述目標我采取的策略是什么?
- M:度量——這些策略隨之帶來的數(shù)據(jù)指標變化有哪些?
以筆者在云計算行業(yè)的為例,從該視角來看如何用 OSM 定義指標體系:
當然,以上僅是指標搭建方法。好比于我們做菜,有時候會需要菜譜,因為需要將順序的放入食材和適當?shù)幕鸷虿拍芘腼兂梢坏烂牢丁?/p>
搭建指標體系可以借助一些抽象模型,比如,交易類平臺最經典的“人貨場”模型,用戶、商品、場景以不同的方式組合在一起,往往也意味著不同的交易模式,但是核心還是一句話:誰在什么「場景」下「買」了什么「商品」。
以電商公司為例:用戶(企業(yè)/個人)在場景(平臺)購買了哪些資源(商品)。通過對三者的分析,覆蓋到了產品線的方方面面,從定目標到完成,也借此來調整運營的策略以及功能迭代的側重點。
“用戶”的視角,主要是識別用戶從哪里來(渠道)、用戶有哪些特征(畫像)、可以分成哪些層次(RFM模型)以及用戶的消費質量等等。
“場景”的視角,主要識別平臺的有多少流量,這些流量的轉化率,購買了多少金額,購買了多少商品等等。
“商品”的視角,主要分析售前時客戶需要哪些品類、這些品類如何定義,售中時是否需要優(yōu)惠券,以及用售后時用戶對于商品的使用情況及反饋建議等。
其實,作為一種抽象模型,起源于傳統(tǒng)零售行業(yè)的“人貨場”理論,在電商行業(yè)發(fā)揚光大。在如今不僅可以運用電商和零售,還可以應用內容、社交等一系列場景。
比如,可以“人貨場”的角度來剖析 B 站作為內容社區(qū)的發(fā)展。
當然,除了在經典的“人貨場”模型,還有被稱為“海盜模型”的AARRR模型,分別對應了用戶生命周期中的五個階段:Acquisition [獲取] 、Activation [激活] 、Retention [存留] 、Revenue [收益] 和Referral [推薦] 。
當用戶處于不同的用戶生命周期不同階段時,也需要使用不同的指標去定義。根據(jù)海盜模型 AARRR 產品增長模型,可以將指標分為五大類:拉新指標、活躍指標、留存指標、轉化指標、傳播指標。
06
結語
數(shù)據(jù)是杠桿,借助數(shù)據(jù)能撬動更大的價值。但是玩轉數(shù)據(jù)的前提,首先是存儲和利用數(shù)據(jù)。很多時候,企業(yè)已經不滿足分析 T+1 周期的離線數(shù)據(jù),正如抖音的實時推薦解決了人與信息匹配的匹配,淘寶的千人千面解決了人貨匹配。這不僅要求數(shù)據(jù)在線,更對數(shù)據(jù)的實時性也有著越來越高的要求。
指標體系的生產和建立,依賴于數(shù)據(jù)的準確性、時效性和完整性。無論是數(shù)倉還是數(shù)據(jù)中臺,都只是一種手段,更重要的是借助數(shù)據(jù)去實現(xiàn)量化業(yè)務態(tài)勢,找到當前的癥結,最終實現(xiàn)業(yè)務升值。
作者：進擊的零度
