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作者:接地氣的陳老師
很多同學問:“有沒有普遍的、一般的指標體系梳理方法?”網上常見的指標體系分享,大多是互聯網的AARRR一類,現實中情況卻很復雜。普遍的方法當然有,就是基于業(yè)務邏輯,梳理指標體系。從本質上看,數據指標體系有4大類型,針對四個不同的業(yè)務邏輯。今天來系統介紹一下。
“這個產品質量咋樣?”
“這個活動效果好不好?”
“這個客戶群值不值得做?
這種用數據指標,評價一個東西好/不好的指標體系,即為評估型指標體系。注意,做評價不一定用數據指標體系,比如產品質量咋樣,可以簡單粗暴看銷售數量。但只看一個指標會出問題,比如銷量好,但利潤低;銷量好,但口碑差。
評估型指標體系,主要就是解決:單一標準評估有偏差的問題。因此在構建此類指標體系的時候,重點就是考慮:
1、從多個指標反映質量高低
2、各個指標之間盡量不重疊
3、區(qū)分各個指標重要性
4、各個指標的可比較性
評估型指標體系,指標之間關系常常是并列關系(如下圖):
評估型指標體系的難點,主要是考慮問題的全面性和指標數據采集可行性。這里特別要注意:數據指標可采集性。很多同學一提到評估,就會隨口說:NPS、用戶滿意度、用戶意向之類的指標。問題是:
1、這些指標打算怎么采集?
2、用問卷的話,能覆蓋多少真實用戶?
3、用其他指標,能否合理評估情況?
4、意向這種預測指標,到底怎么預測?
如果不回答清楚這些數據采集問題,即使指標聽起來很好聽,也沒法落地,還會找挑戰(zhàn)。
“我們的銷售情況怎么樣”
“我們的生產進度怎么樣”
“我們的研發(fā)情況怎么樣”
這種用數據指標,表示一個流程完成進度、完成結果的,即為流程型指標體系。這里就包括大家最熟悉的交易流程(漏斗分析)模型。實際上,只要符合
1、有明確的終點
2、有好幾步環(huán)節(jié)
3、每一步有滾動投入資源
都可以用類似漏斗分析法,構建數據指標體系。
不僅僅是交易流程或者用戶留存情況,生產、研發(fā)、采購都能這么考慮問題。只不過在這些過程里不存在每一步衰減,因此不存在漏斗的邏輯。在這些流程里,考慮的是交付時間、質量、成本(如下圖)。
流程型指標體系是四大類里最簡單的。因為流程的環(huán)節(jié)、終點都很清晰。目標清晰的情況下,指標體系都容易梳理。流程型指標體系,最怕的也是數據采集,特別是過程數據采集。很多toB行業(yè)的分析做不下去,就是因為流程指標缺失太多。
包含型指標體系,一般是把一個大指標向下拆解成若干子指標/分析維度之和。我們熟悉的杜邦分析法就是這個邏輯,把一個大指標向下拆分。
包含型指標體系,一般用于診斷問題。因為子指標+分類維度,能把問題具體到某個業(yè)務部門和動作,所以能更好地發(fā)現問題源頭,找到解決對策。
但是注意:包含型指標體系的診斷能力,是建立在:“主指標本身能說明問題”這個基礎上的。比如用杜邦分析法的時候,就默認了:“利潤”是主要問題。如果利潤不能說明全部問題,而是還要考慮顧客體驗、市場份額等等的時候,就不能指望一套包含式指標體系解決所有問題,需要對每個問題,單獨建指標體系,進行解答。
之所以叫影響型,是因為運營動作一般是疊加在正常流程之上的,產生額外的效果。正常有一個銷售節(jié)奏,做個活動會額外刺激銷售;正常有一個用戶留存曲線,做個會員獎勵,額外刺激用戶多留存一段。影響型數據指標體系,就是要把:疊加、額外兩個點講清楚。
此時,要考慮的指標復雜一些
1、需要有一套數據指標,反映業(yè)務正常節(jié)奏
2、需要有一套數據指標,描述疊加動作本身
3、需要有標準,判斷業(yè)務本身的表現好壞
4、需要有標準,判斷額外效果
因此,影響型的指標體系會格外復雜。比如做一個商品促銷活動的指標體系,它需要考慮
1、正常銷售指標(商品銷售數量、購買人數、金額、;利潤)
2、活動的運作情況(活動目標人數、達標人數、獎勵領取數,活動本身投入)
3、正常銷售走勢 VS 活動增量
這里活動增量可能有好幾個算法。比如
1、從時間上看,可以區(qū)分有活動/無活動時間
2、從商品上看,可以區(qū)分有活動/無活動商品
3、從人群上看,可以區(qū)分有活動/無活動人群
但是每一種方法仔細推敲,都有不成立的地方。因為即使沒有活動,商品也有自己的銷售趨勢(自然增長率問題),很難找到100%相似的商品和人群。而且商品促銷,還可能有透支效應(商品的粉絲用戶趁便宜提前囤貨,導致后續(xù)減少)
所以在構建影響型指標體系時,設定合理的判斷標準,異常麻煩,經常會有爭吵。當然原則上,符合業(yè)務需要的就是好標準,不見得事無巨細考慮每種效應。但是要提醒同學們,在這一部分工作的時候格外謹慎,隨口說幾個指標,會給后續(xù)工作帶來麻煩。
以上四類區(qū)分,能幫我們梳理清楚思路,應對工作中的問題。因為在工作和面試中,提問的人很少會主動區(qū)分:“到底是啥場景?到底業(yè)務是啥邏輯?”而是泛泛地說:“我要怎么評價這個XX?我要看哪些指標?”
此時,對于數據分析師來說,就得時刻保持清醒
舉個簡單的例子
“分析一下我們的產品”
“分析一下我們產品的改版計劃”
“分析一下我們產品的改版效果”
“分析一下我們產品改版回饋活動”
是四個完全不同的場景,需要的配套指標體系完全不同
同時,是啥產品,也得細看
1、交易型產品:主流程就是交易,促成交易就是最終目標
2、內容型產品:用戶行為散,變現形式多,得多角度觀察
3、工具型產品:功能是固定的,但用戶使用廣度、深度有差異
這些都是在構建指標體系的時候需要考慮的要素。也正因如此,我才推薦同學們,不要試圖“熟讀并背誦”某幾個數據指標,而是掌握梳理數據指標體系的能力,后續(xù)就能以不變應萬變了。
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6. 傳播封建迷信,主要表現為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??;
2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
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1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
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