第8問：數據指標體系如何應用？—數據監控體系

導讀：數據指標體系指導業務，幫助業務發現和解決問題，那么實際工作場景中如何應用數據指標體系呢？此時，就需要配合“數據監控體系”，通過業務數據監控、分析、復盤等找出問題，尋求解決方案，為業務下一階段目標進行預測和決策，有效地發揮出“數據指標體系”的作用。

1．什么是數據監控體系？

“數據監控”即“采集+呈現”，也就是將用戶全鏈路行為數據以及業務數據采集過來，并用可視化的圖表呈現出來。“數據監控體系”就是將這些單一的數據指標體系與管理流程結合起來，來滿足復雜的產品業務線的監控需求。

數據監控體系的重要性如下：

（1）反映過去產品和業務情況。

能夠反映過去產品和業務的情況，對現在情況做對比和參考。

（2）現有業務線的狀態監控。

對目前產品業務線的狀態進行監控。

（3）發現數據異常等問題。

及時發現業務指標升高或降低，以及產生的原因。

（4）預測業務發展。

反映產品業務線未來可能發生變化的趨勢，再根據指標數據控制成本等。

2．數據指標體系的應用思路是什么？

（1）明確產品業務目標、KPI和所處的產品階段。

需要認清和明確目標（量化以及拆分目標是數據分析的靈魂）。一個業務目標的達成可能是多個團隊、多個地區、多個渠道共同促成的，所以，在了解整體目標的同時也要關注局部目標，增加分類維度，明確局部的好壞狀態。而判斷業務走勢正常還是異常，探索解決問題的辦法，都是從計算目標和現狀的差距開始的，這一點非常重要。不同的產品階段有不同的產品目標業務。

目標細分可以有多種類型，常見的有以下幾種：

●　按達成時間細分：年、季度、月。

●　按服務對象細分：各個部門、整個公司。

●　按流程位置細分：結果型目標、過程型目標。

（2）根據業務目標，確定判斷標準。

依據判斷標準，查看數據指標體系中的核心指標是否達標。沒達標的話差多少，是虧空還是差一些，是什么原因造成的，問題大不大；達標了超出多少，為什么會超出，有沒有更多的機會。判斷標準的維度如下圖所示。

（3）根據業務需求，從數據指標體系中挑選相應數據指標，進行拆解。

數據指標體系里有很多數據指標：日活（DAU）、月活（MAU）、下載量、激活量、新增注冊量、次日留存率、次人均時長、首頁訪問率、停留率、人均充值金額（ARPU）、商品交易總額（GMV）、客單價，等等。

針對不同的指標，拆分不同的層級。不一定要拆得很細，否則層級會過深，基本上3個層級就能夠指導我們去做一些動作。

（4）查看不同層級的數據指標，找出原因。

確定哪些數據指標沒達標，是什么原因，是推廣少、成本高、用戶少，還是轉化率低或者付費率低等。

（5）搭建以日、周、月為單位的數據指標監控體系報表。

監控每日、每周，以及上周、上月同周、上上月同周的數據報表，以圖表展示，來反映產品的變化趨勢，通過過去一周的數據反映產品現狀，通過過去三個月的產品業務線數據變化趨勢預估未來的變化趨勢。

數據監控指標體系的基本邏輯是先看一級指標，再結合二、三級指標預測未來趨勢。

（6）根據數據監控結果/數據指標體系進行多維度分析，明確管理流程，實現控制。

具體操作步驟如下：

①　進行多維度分類分析。如：

●　哪些區域、團隊、渠道，完成目標是下降還是持續上漲；

●　哪里沒做好，是什么原因；

●　看看是誰能力大，是誰影響了整體。

②　確定指標異常狀態，明確運營策略執行者。如：

●　GMV降了→客單價降低了→用戶運營想策略；

●　GMV降了→某類商品降幅大了→商品運營想策略；

●　GMV降了→外部流量太少了→渠道運營想策略。

③　明確執行時間，要有時間狀態和走向判斷。如：

●　過去+負向→關注什么問題；

●　過去+正向→發現什么經驗；

●　未來+負向→警惕什么風險；

●　未來+正向→提示什么機會。

④　明確需要多大力度。如：

●　注意出現異常；

●　提高、降低、保持等動作；

●　立即執行。例如，“客單價不能在3天內得到改善提高，本月KPI將不達標，要立即優化商品組合，提升客單價”。

⑤　復盤改善后效果。最主要環節就是效果的復盤，而且要先看是哪個層數據指標的效果，再看具體效果并進行改善。

3．小結

“數據指標體系”應用要配合“數據監控體系”，這需要我們不斷地總結過往經驗，了解未來產品業務計劃，甚至收集一些競品的情況，把整體現階段的目標具體到某個人，有明確指向，不斷地完善“數據監控體系”，發揮出“數據指標體系”的應用價值。