时间: 2021-07-30 09:33:31 人气: 18 评论: 0
编辑导读:KPI是工作中的重要组成部分,是工作完成情况的参考。但是因为数据产品的特殊性,KPI很难制定。本文作者对数据产品的KPI制定提供了一些思路,与你分享。
对个人而言,有目标才有动力,清晰的目标是照亮前行之路的灯塔;对管理者来说,目标可以更加公平公正的评估同事绩效成绩,用客观结果代替主观评价。目标制定时要符合SMART原则:
有符合SMART原则的目标很重要,有可以量化衡量目标完成的情况的KPI(关键绩效指标)更重要。
C端产品或销售部门的KPI比较容易确定,比如转化率提升至XX,8月销售额达到XX千万等,指标确定后基于历史业务增长情况算一下高、中、低标的增幅,或者基于历史数据用时间序列的预测模型预测一把,下个月的KPI就出来了。但对于B端产品,尤其是数据产品,一般服务公司内部(商业化的数据产品服务于外部企业的员工),如何确定产品的KPI呢?
看用户数量?例如日活数为5精准营销平台(DMP)和日活500的OA产品相比,DMP平台产品表现就是很糟糕吗?当然未必,因为DMP核心用户群体相对有限,主要是用户运营,一个公司的运营人员的人数可能就是那么几个,这些人可能每天高频使用产品,进行数百万或千万的用户触达,带来十万级的新客增长或老客召回。而OA平台是员工日常办公场景下的一个门户入口而已。
看版本迭代速度和需求数量?每周都迭代的产品表现未必好,因为也可能是产品规划的时候方案设计缺陷后期返工,或者用户需求调研、挖掘不透彻,上线推广应用后,其他用户提出新的诉求。
显然,数据产品的KPI不能简单从UV和需求完成数量来确定,要把用户使用情况和产品价值两个维度综合考虑,数据产品的价值可以分为:决策支撑、降本提效、数据赋能。
UGC类型的产品:主要是工具类,用户基于平台进行数据加工任务、数据可视化报表配置、或者SQL查询,以DMP精准平台为例:
效果提升:基于平台算法模型或系统推荐精细化人群VS业务经验或粗放式版本,这里不能简单用订单数、转化率指标来衡量,因为给用户发Apppush,即使不使用平台,也可以产生订单和转化,而且用户是否点击**受到push文案等多种因素影响。
系统性能:数据处理效率、数据时效性、接口QPS、接口响应时长
PGC类型的产品:平台生产内容,业务直接使用或者调用,如定制化主题报表、交互式数据查询&分析系统、数据服务接口等。以数据可视化平台为例:
制定可量化的数据产品KPI,不仅是产品迭代的方向指引,在工作总结和汇报乃至求职简历中,关于工作的价值也**更有说服力。关于数据产品KPI,你还有哪些思路呢?欢迎讨论交流。
数据干饭人,微信号公众号:数据干饭人,人人都是产品经理专栏作家。专注数据中台产品领域,覆盖开发套件,数据资产与数据治理,BI与数据可视化,精准营销平台等数据产品。擅长大数据解决方案规划与产品方案设计。
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