时间: 2021-08-03 09:11:21 人气: 15 评论: 0
关于互联网产品数据分析的文章和书籍，各大社区可以说发文已经数不胜数。本篇文章不**在基础性的DAU、ARPU等等基础性词汇上做深究，而是在为什么需要这些数据，以及如何设计这些数据指标上做深入探讨，旨在解构数据指标设计的底层逻辑，在创新不穷的互联网领域，方便大家能够更加自定义地为自己的产品创造和制定数据指标。
数据指标的依附，仍然在产品本身的层面上。交付你一份产品，并需要你为之设计需要追踪的数据指标的时候，假设你对基础指标一无所知，那么你的思考思路应该是怎样的？
这里先交代解构数据的基本知识和方法。一般来说，事物的基本解构方法包括: 要素、属性和行为。
那么我们接下来**按照如上的三个基本概念去建构一整套的产品数据体系，建构利用的概念的顺序依次为行为、属性、要素。
假设我们要为一套电商平台搭建数据指标体系。那么核心流程图应该绘制如下：
图示：核心流程图
这里可以更加细化地产出对应的场景描述，用户体验地图，服务蓝图，为了简化概念，这里暂时用核心流程图来示范。
转化指标（应用的是<行为>概念）：
买家端核心流程指标：
卖家端核心流程指标：
节点属性指标（应用的是<属性>概念）
买家端核心节点指标：
访问/注册/登录节点相关：浏览量（访客量），即PV、访客数，即UV
下单 & 支付节点相关：
退货节点相关：退货金额、退货数量、退货用户数、金额退货率、数量退货率、订单退货率
卖家端核心节点指标：
那么第二、第三个层面的数据梳理，基础的核心数据框架已经出来，在产品/服务不断成长的过程中，我们应该如何进一步深化一整套的数据体系？
这时候就需要应用<要素>概念，解构与建构：
由于这一套核心流程仍然要往企业、行业这一层面上服务的，所以这时候一定要及时跳出，Zoom Out，【全局维度】，从企业和行业的角度看全**的数据（如图所示）：
包括财务数据，关心企业的三表，包括利润表、资产负债表、现金流量表（虽然这一部分数据属于企业核心数据，非高管很难拿到，但是可以关心的时候还是尽量关心一下，如果公司是上市公司的话可以去公司财报中寻找）
再往上升，还有行业分析，产业链表现，通过一些市面上专业的行业数据分析公司出具的报告可以拿到全行业的竞争数据。
图示：从核心流程指标出发，Zoom Out俯视全局
Zoom In，在每一个核心流程节点之间与节点上看【深化数据】：
将原有的流程节点进一步深入结构，分解出更多的【转化性质】和【属性性质】的分解指标，方便对单个节点的数据进行进一步的优化，创造价值，为未来的发展指点迷津。
例如转化率层面，商品下单->卖家发货上，
可以进一步细化转化分支路径，细化数据追踪（如图示），两步可以进一步拆解出额外的4小步（浏览确认付款弹窗、点击立即付款、身份验证、浏览支付成功页）出来形成6步转化节点进行数据分析，用于后续产品优化。
图示：流程转化2节点之间可以进一步细化
Zoom Aside，【另起维度】：是在不同于原有的流程节点上挖掘更多的流程分支，挖掘场景，例如可以在用户生命周期的流程上继续深挖指标，比如：
注册**数、活跃**数、活跃**比率、**复购率、平均购买次数、**回购率、**留存率、**流失率等等
这样呢，重点的全**数据追踪框架算是基本完成。
本篇分享更加侧重数据体系背后的搭建思维和方法论，在很多细节上没有做大量渗透，希望读者朋友们可以多多体**背后的搭建体系的思维而非表层的数据指标，因为只有掌握了思维，才能运用到实战中去对不同行业的产品进行数据指标搭建。
另外，笔者希望说的是，好的数据体系也是一步一步演化出来的，尤其是新兴产业。从一开始就搭建起庞大的数据体系，唯一的方法只有在成熟产业中向成熟大型企业直接参考，而这些大型企业的数据体系也是一步一步发展出来的，对待数据，希望大家也能有发展思维去看待；那么今天的分享就到这儿了，感谢大家的阅读！
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题图来自Unsplash，基于CC0协议。
