数据指标体系搭建方法及经验

01 数据指标概述

在了解什么是数据指标之前，我们思考一下：为什么会出现指标？它是为了解决什么问题？

人类及科学的发展是与时俱进的，早期为了使自然科学的实验及结果更具统一性及方便标准化衡量，一些标准化的专业指标应运而生。随着人类社会的发展，社会科学也越来越需要统计学来进行事物的衡量，一系列统计学指标也逐步产生了。随着新信息技术的发展，数据指标逐步被大众认可为衡量目标的方法。

从社会科学角度看，指标是统计学的范畴，用于数据的描述性统计。指标是说明总体数量特征的概念及其数值的综合，故又称为综合指标。在实际的统计工作和统计理论研究中，往往直接将说明总体数量特征的概念称为指标。

1、什么是数据指标？

数据指标有别于传统意义上的统计指标，它是通过对数据进行分析得到的一个汇总结果，是将业务单元精分和量化后的度量值，使得业务目标可描述、可度量、可拆解。数据指标需要对业务需求进行进一步抽象，通过埋点进行数据采集，设计一套计算规则，并通过BI和数据可视化呈现，最终能够解释用户行为变化及业务变化。常用的数据指标有PV、UV等。

比如，播放总时长是指用户在一段时间内播放音频的时长总和（单位：分钟）。按照上述拆解，维度是指筛选的一段时间，汇总方式为计算了时间长度的总和，而量度就是统一的单位—分钟数。

数据指标体系含有十分丰富的统计量，从宏观上看，它是一个相对全面的有机整体；从微观上看，每个数据指标都有其特定含义，反映了某一细节的客观事实。不同的数据指标定义不同，逻辑也不同，这些各种各样的统计量共同构成了数据指标体系，使其产生不可磨灭的价值。

1、搭建指标体系要有重点

不能只是罗列指标，这是很多数据分析师都会犯的通病，上来先把大量的指标列好，也不说明优先级，先看哪个后看哪个，业务根本就看不懂。

2、搭建指标体系要有目标

很多人习惯了列指标，自有一套指标拆分的套路，不管我们要解决的业务问题是什么，反正就是按照时间、渠道、区域等纬度拆分，分来分去也没个具体的标准，最后还要纠结到底指标变化多少才是问题。

3、指标体系不是越全越好，和业务最贴切的才是最好的

虽然整理指标体系的时候尽量概括多个业务场景，指标列的很详细，但是不同的公司，业务复杂不一样，没有一套指标系统是能够通用的，只有和业务最贴切的才是最好用的。

主要需求来源随着产品生命周期而改变。搭建数据指标根据数据现状分为初中后三个阶段。首先要明确的是先有目标方案后再有数据指标，而不是凭空捏造出一些指标体系然后往产品上套。

2）确定一级指标

一级指标其实就是反映产品在各个重要方面的运营情况怎么样，把对用户的运营当成一个流水线，围绕着用户生命周期即可挖掘到一些重要的一级指标并自然而然的形成闭环。

在众多指标模型中AARRR模型能很好的概括用户的生命周期，美中不足的是遗漏了用户流失这一环节，个人觉得AARRRR比较能完整概括用户生命周期，即Acquisition（获取）、Activation（激活）、Retention（留存）、Revenue（收入）、Referral（自传播）、Recall（召回）。

二级指标由一级指标衍生而来，为了实现一级指标，企业会采取一些策略，二级指标通常与这些策略有所关联。可以简单理解为一级指标的实现方式，用于替换定位一级指标的问题。

4）得到三级指标

通过二级指标的分析可以找到相应问题的责任方，而三级指标的作用正是指导该责任方去定位具体问题，进而修复问题。

通过对二级指标的路径拆解即可得到三级指标，一线人员可通过三级指标的具体表现快速做出相应的动作，所以三级指标的要求是尽可能覆盖每一个关键路径上的关键动作。

这里继续拿内购收入这个指标举例，通过路径拆解，最终促成内购的关键行为路径是：浏览商品、加入购物车、提交订单、支付成功。

2. 如何落地指标体系？

终于到了开干时候，有了目标之后接下来就是将规划的指标进行埋点落地。落地指标就不像设计指标那样首先着眼于一级指标，而是应该首先着眼于二级指标，因为一级指标是由二级指标组成的，二级指标埋点好了之后一级指标自然而然地可以计算出来。

埋点不是一个人的事情，需要各部门通力合作，下图就是埋点的整个设计到落地的流程：

不知看完这张图有没有一个疑惑，责任方为什么还要去理解熟悉需求，需求方不是给出指标了吗，照着去埋点就好了啊。如果你这么想的话，那你注定只能做一个工具人。

首先各指标跟具体的业务逻辑设计紧密相关的，如果你不去熟悉业务，是无法针对指标进行多维度细化埋点设计的，最终设计出来的埋点方案必定是丢三落四漏洞百出。

再者需求方给出的指标不一定是全面的，需求方往往数据意识不强，无法洞察到当前业务的很多细节是数据可分析的。

所以这就需要数据产品经理熟悉业务懂产品懂用户，才能一针见血设计出一套有指导性意义的埋点方案，而不是照本宣科搞出一些冷冰冰的数据，要记住，每一个埋点都是有深意的，数据也是有灵魂的。

• 自研工作量大，搭建周期长，第三方提供现成的模型，搭建周期短。
• 自研更灵活，相对埋点实施方上报数据更友好，无需过多无谓的逻辑记录，在后期的指标计算方式上可以随心所欲，如某些耗时只要打好点，自研就可以通过两个事件的时间差计算出耗时，而有些第三方则不支持。

下面的埋点介绍就基于第三方服务的方式进行讲解。

正如前面所说，指标体系的搭建需要各部门通力合作，一份埋点规范文档既能规范工作流程提高效率，又能明确需求规范减少沟通成本避免理解出现偏差。埋点规范文档包括了工作流程规范、命名规范、需求文档规范等，这些应该在指标体系落地之初就规定好。

3）定义页面、元素名称

拿到需求原型后，首先将原型里面的页面及页面中的元素名称提前定义好，以便后续进行统一使用避免不同指标出现页面命名不一致的情况。

4）定义事件名称

为什么要规范事件名称？我直接举个例子吧，某天你想查看用户的使用路径，当你使用用户路径分析之后发现有大量的展示事件穿插在用户行为事件中，这时候你是不是很恼火。

如果之前埋点的时候对事件进行规范命名，这时候你只需要在筛选条件中过滤掉事件名前缀为展示的事件，就可以轻松过滤掉所有跟用户行为无关的事件。

事件规范命名除了以上好处，还有个好处就是方便需求方使用，使用者可以通过事件名轻松知道这个事件具体的含义，提高了使用效率，事件命名可由以下几部分组成：行为、对象、结果、类型。

• 点击 – 点击某个按钮或元素的一类事件。

• 进入 – 进入某个页面或功能的一类事件。

• 展示 – 展示某个页面或元素的一类事件。

• 退出 – 退出某个页面或功能的一类事件。

• 事件行为必须填写，后续可按实际情况增加其他行为。

• 成功 – 针对该对象进行的行为结果为成功。

• 失败 – 针对该对象进行的行为结果为失败。

• 结果 – 针对该对象进行的行为结果为成功或者失败，此时具体结果存储在该事件的维度中，事件结果必须填写。

类型：此参数为拓展参数，如展示事件可能展示的是页面，也可能展示的是弹窗，这时候在事件后面加个页面后缀或者弹窗后缀，后续使用起来就能很方便的区分事件的具体类型。事件类型为可选参数，视情况而定。

5）梳理指标维度

这时候就要隆重介绍一下新4W1H分析法。为什么叫新4W1H，因为针对传统的4W1H进行了新的的解释，在新的释义上可以更加合理的加上本人在实际工作中总结的经验。

根据平时的埋点总结，事件维度主要由主题和事件因果几个大维度组成。主体即用户、设备和应用，因果即这个事件的来源和结果。通过增加因果维度可以方便的看到一个事件的来源和去向。

例如：进入充值页面，可能从不同入口进来的；点击充值按钮，可能会充值成功或者充值失败。

6）明确上报时机

• 展示：展示时候上报，需要明确重复展示是否重复上报，像那种自动轮播的banner就不需要重复展示重复上报，因为这样的重复上报是没什么意义的，而用户反复滑动导致的重复展示可以重复上报；
• 点击：点击时上报，这个是最简单的上报时机，一般没什么争议；
• 接口：这个涉及到与后端的接口交互，如前面举例的购买_金币_结果事件，上报时机则为充值成功或者失败时上报，即客户端拿到后端返回的具体结果时上报。

7）输出数据需求文档

8）录入指标字典

04  数据指标体系搭建方法及经验

那怎么才能搭建有效的指标体系呢，笔者给大家分享以下几点经验：

1、掌握基本的思维模型，全面洞悉业务

1）5W2H模型

2）逻辑树方法及MECE原则

3）商业画布

2、指标体系搭建方法论

1）第一关键指标

数据分析什么要搭建指标体系？有什么用？可能大部分人都说不清楚。在笔者看来，搭建指标体系的价值主要有3点：

1、建立业务量化衡量的标准

3、帮助快速定位问题

建立系统指标体系，有了过程与结果指标，有了指标的前后关联关系，就可以通过回溯与下钻，快速找到关键指标波动的原因，老板让你分析原因，再也不用愁眉苦脸。

不过这些价值发挥的前提是建立合理、有效的指标体系，且数据质量有保证，数据质量都不能保证，指标体系搭的再好，分析出来的结果也没什么意义。

（来源：数据科学家联盟）