数据人如何选择核心数据指标？

小提示：您能找到这篇{数据人如何选择核心数据指标？}绝对不是偶然，我们能帮您找到潜在客户，解决您的困扰。如果您对本页介绍的数据人如何选择核心数据指标？内容感兴趣，有相关需求意向欢迎拨打我们的服务热线，或留言咨询，我们将第一时间联系您！

随着大数据的发展，数据逐渐发挥出其价值，从一串串各不相关的数字度量，到有一定的业务价值，可以起到监测、预警、控制的作用，这里所指的带有业务价值的数字度量就是数据指标。那数据这么多，如何才能选出核心指标呢？

据美国约翰斯霍普金斯大学发布的实时统计数据显示：截至北京时间4月2日16时11分，全球新冠肺炎确诊病例已超过93万例，共计939436例。其中美国累计确诊216722例，确诊数依然居全球首位，日新增确诊病例2.6万，死亡病例5137例。在全美范围内，疫情高发区的纽约累计确诊数已超8.4万例。

看到这一系列数字，是不是觉得十分震撼？你不是一个人，小特同学也跟你一样，以前觉得没有人比我更懂病毒；觉得我们做的很好，病毒即将消散；觉得记者都夸大其词，一个个的都很糟糕；觉得或许这就是人生吧。到现在，看到一个个掷地有声的可怕数据，终于意识到美国疫情的严重性，推出了2万亿美元的财政刺激方案、采取一系列防御措施来控制疫情发展。

数据化时代到来之前，人们大都是以“我觉得”来作为决策依据，总是自以为是，小特同学就是一个很好的例子。但随着大数据的发展，数据逐渐发挥出其价值，从一串串各不相关的数字度量，到有一定的业务价值，可以起到监测、预警、控制的作用，这里所指的带有业务价值的数字度量就是数据指标。

那数据这么多，如何才能选出核心指标呢？

接下来我们来看看约翰斯霍普金斯大学是如何选择其核心数据指标的。

从上图可以看出，约翰斯霍普金斯大学发布的实时数据，按疫情发展过程统计了确诊数、死亡数、治愈数等原子指标，增加了时间/地理维度或修饰，得到一系列的派生指标，包含全球、意大利、美国、纽约、加州、华盛顿等城市等国家及城市的确诊数、日新增确诊数、现存确诊数、死亡数、治愈数等派生指标。

此处都是经历过挑选然后留下的核心指标，如果是让你来做数据图，你会选择哪些指标，为什么？怎么选的？选择方法是什么？

核心指标选择方法可总结4步：找准定位，从点到面、层层剖析、见招拆招。

第一步：找准定位

国内的丁香医生统计的数据指标，就与美国约翰斯霍普金斯大学统计的指标有所区别。丁香医生统计的指标关注了境外输入数、新增境外输入数、现存重症等指标。若将疫情发展生命周期分为起步期、增长期、平台期、消亡期，则此时国内疫情处于消亡期，美国疫情处于增长期，两国疫情阶段不同，所以其关注的核心指标亦有所区别。

同理，对于企业业务而言，产品亦有其生命周期，且在产品的不同阶段，所需选择不同的数据指标。

PLC模型

PLC模型（Product,Life,Cycle,Theory）：又称为产品生命周期理论，是由美国经济学家raymond vernon提出，用于表示一个新产品从开发进入市场到被市场淘汰的整个过程。产品生命周期可分为初创期、成长期、成熟期、衰退期。在产品不同阶段，各业务方关注的数据指标有所区别。

初创期：产品刚刚上市，各功能都不完善，主要精力在于打磨及验证产品能力，先提供MVP版本的功能，服务有需求的特定人群。这个阶段会着重关注目标人群画像、关键行为、留存率。

以公众号“一个数据人的自留地”为例，公众号目前运营1个月。MVP版本提供的服务主要围绕数据产品开展，包含数据产品、BI、数据指标体系、用户画像、数据分析、数据策略等数据专业文章，以及埋点，SQL兴趣小组、知识星球，帮助数据产品进行知识的沉淀。

产品定位为初创期，所以主要关注点更多是打磨服务能力，了解用户群体的需求与产品服务的匹配度，重点关注的指标如：

1）目标人群画像：职业分布、性别、年龄、地域

2）关键行为：阅读、分享、关注、取消关注、收藏、在看

3）质量：仍读比例、跳出比例、阅读深度

快速成长期：经过了产品质量的打磨，产品有了较好的用户粘性，这时候产品开始进入自发增长期。处于自发增长阶段，可以将侧重点放在用户生命周期前半段的管理上，包含用户增长、激活、留存。

成熟期：此时用户增长趋势较为平缓，关注的核心指标由用户生命周期的前半段（增长、激活、留存）转为后半段（流失、回流），同时关注商业化转化路径。

衰退期：用户消费习惯发生改变或行业竞争大，用户转向其他产品，从而使原来的销售额和利润迅速下降，于是产品进入衰退期。

明确产品定位后，其产品目标往往有了初步的概念，下面我们来看如何将目标拆成一个个可量化的数据指标。

第二步：从点到面

整个疫情数据体系十分庞大，疫情体系对象包含患者、医院、医疗设备供应商、政府机构，从不同层面看，关注的指标各不相同。从整体患者层面看，展示确诊数、新增确诊、病死率、死亡数、治愈数；从医院层面看，展示医院确诊数、医护确诊数、医院病死率、医院治愈率……那可以通过什么方法来确定这些指标呢？

OSM模型

OSM模型（Obejective, Strategy, Measurement）：是指标体系设计过程中辅助确定核心的重要方法，包含业务目标、业务策略、业务度量。

目标：用户使用产品的目标是什么？产品满足了用户什么需求？

策略：为了达成上述目标我采取了哪些策略？

度量：采取的策略带来哪些数据指标变化？

下面根据产品、运营、市场、客服、风控等部门的KPI/目标，以及为实现目标所采取的策略，进行分析，可得到一系列的结果/过程指标。

通常产品关注用户体验/功能优化情况，运营关注用户增长/转化，市场关注渠道/广告营收，客服关注投诉/评价情况，风控关注风险等情况，具体情况根据对业务部门的调研结果确定。

第三步：层层剖析

指标分级法

此处采取指标分级法对指标进行层层剖析，过程中可结合OSM模型来确定指标。

一级指标：公司战略层指标，全公司认可、衡量业绩的核心指标，直接指引公司的战略目标，可以通过第一指标法来获取。

第一关键指标法：是在《精益数据分析》一书中提到的方法，这个方法不是说一个公司只为一个指标负责，而是说在任意一个时间点，肯定只有一个最关键的指标。但随着业务发展，关注重点会有所变化。

根据产品商业模式以及产品所处生命周期的阶段，来确定第一关键指标。例如以网约车行业为例，C2C网约车模式下处于营收阶段的产品，关注点在于以更低的成本获取更多的用户和营业额，关注扩大市场规模，创造更多价值，其第一关键指标就在于GMV。

二级指标：业务策略层面，也称为结果/核心指标，是对一级指标的路径分解，通过查看二级指标，可以快速定位变化原因。如完单量、客单价、完单率等。

三级指标：业务执行层面， 也称为过程指标，是对二级指标路径的分解，三级指标通常是业务过程中最多的指标。

根据各职能部门KPI不同，其关注的指标也各有差异，通常在拆解二、三级指标时，会结合OSM模型来进行划分。

第四步：见招拆招

当然，在实际业务过程中，可以根据产品、运营人员的需要，再继续往下细分，选择相对应的分析模型，如Google以用户体验为中心的HEART模型，衡量网站体验的PULSE模型，阿里衡量用户体验质量的五度模型，以及增长黑客中的AARRR模型等等。

接下来我来介绍一下用户增长中使用比较多AARRR模型，其他的模型大家也可以自主探究。

AARRR模型

AARRR模型（Acquisition，Activation，Retention，Revenue，Refer）：因其掠夺式的增长方式也被称为海盗模型，是由戴夫麦克卢尔(Dave McClure)于2007年提出，其核心是AARRR漏斗模型，对应的是产品的生命周期。

获取：新增了多少用户？从哪些渠道来的？

运营人员通过各种推广渠道和使用各种方式宣传产品，来吸引目标群体注册为产品的用户，在过程中通过对不同营销渠道的效果进行评估，从而更加合理的制定投放策略，最小化用户获取成本。

激活：用户在产品上完成了什么操作？操作频次如何？

通过新手奖励、产品引导等方式，引导用户去进行产品功能的体验，让用户去发现、认可产品等价值，并且会持续性使用产品。

留存：用户是否连续不断使用你的产品？

有的用户来的快，走的也快，这时就说明这块应用没有用户粘性，或者是这波新用户质量不高等问题。通常一个老用户的成本远远低于获取一个新用户的成本，所以这个过程中，不仅要知道如何开拓新用户，还需要关注用户的留存率，以及餐饮业市场营销计划用户是在什么状况下流失的。

收益：用户为产品带来了多少收益？

商业的本质是盈利，获取收益是产品和公司发展的基石，收入的来源有很多种，比如服务费、广告收入、流量变现等，主要考核的指标包含客单价（ARPU）、付费率（PUR）等。

传播：用户是否愿意推荐你的产品？

自传播也叫口碑传播或病毒式传播，指用户自发对产品进行推荐，自传播比较重要的指标是K因子（推荐系数）。

K=每个用户向他们的朋友发出的邀请数量*靠谱的抖音代运营策略哪里接收到邀请的人转化为新用户的转化率。

假设平均每个用户向10个朋友发出邀请，平均转化率为20%，则K=10*20%=2。

a）当K>1时，用户群就会像滚雪球一样增大，实现病毒传播。

b）当K<1时，用户群道某个规模时，自传播增长就会停止。

AARRR模型并提供一个系统的流程，帮助完成数据指标的选择。

如上图所示，可以根据实际业务场景，结合使用OSM和AARRR模型，来系统性的选择不同阶段所需要的核心数据指标。

小结

指标选的好，轻松工作没烦恼～

核心指标选择4步曲：找准定位，以点到面，层层剖析、见招拆招。

你，学会了吗？

#专栏作家#

本文于。，

，基于CC0协议