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数据指标体系如何建立,答案都在这里!

|亿信华辰大数据知识库2022-01-22

数据指标体系如何建立,答案都在这里!

随着企业业务规模的扩大,各类相关的数据量增大、数据指标也越来越多,在互联网行业中,我们可以对指标做出更为具体的定义:指标,是反映某种事物或现象,描述在一定时间和条件下的程度、规模、结构、比例等概念,通常由指标名称和指标数值组成。

如果缺乏指标体系就会造成难以衡量产品/活动效果、难以判断整体业务发展状况等问题。所以,企业应该如何建立健全数据指标体系?


一、如何建立数据指标体系

  • 明确业务目的,确定核心指标
不同业务形态有不同的指标体系,想要制定符合业务需要的指标体系,离不开日积月累的深刻洞察。目标大致包括以下几类:展现现有业务状况、寻找当前业务问题、预测业务的发展趋势、评估某个政策/措施/活动是否达到预期目标、找出下一步工作的方向。
  • 拆解核心指标
明确业务类型和业务指标之后,我们要结合实际业务,将主要关注的指标拆解到可行动的程度。例如:DAU ≈ 日新增用户+留存用户+回流用户;GMV (总消费额)≈ 用户数 x 购买频次 x 客单价;渠道推荐效果 ≈ 展现次数 x 点击率 x 转化率。选择指标大致分为三步:首先,寻找已有的可直接用于满足目标的指标体系,并根据目标需求,进行小幅度的修改;其次,如果无法找到直接可用的指标体系,则参考相近指标体系,构建自己的指标;最后,如果相近指标体系也没有,就要深挖问题的根源,然后自己造指标。
  • 寻找数据
指标定好之后,分类取数,利用数据来计算指标值。数据来源可分为以下几种:政府/第三方公开数据、自有产品/经营数据、购买数据、自行/委托第三方调研数据。
  • 搭建体系

给指标及指标的变动之间提供逻辑解释,能够以单个或多个指标的组合来给出对现实情况的解释。例如,本月“购买数量”指标有下降且幅度较大,通过其他指标可进行如下分析:购买的转化率是否下降、用户群体数量是否减少、是否是因为品牌认知的人数变少等。


二、指标体系的评估标准

数据分析按照时间流程大致可分为事前分析、事中分析和事后分析。所有的这些数据分析的基础,都是事先建立好的数据指标体系。
账号体系产品评估标准:注册量、留存/流失、MAU、人均好友数/会话数/消息数;
工具性产品评估标准:场景数、交互效率、性能、异常流;
内容型产品评估标准:内容丰富度、分类运营、推荐、榜单、搜索;
社交型产品评估标准:趣味性、发表数、互动率;
电商型产品评估标准:流量、主流程及分步骤转化率、成交量、客单价、复购率。

三、亿信华辰数据指标管理平台介绍

    EsDataStandard是亿信华辰旗下的一款数据标准管理平台产品,该产品建立规范的数据应用标准,消除数据的不一致性,从根本上改善和解决系统的数据质量问题,实现数据有效共享,并为后续质量检查提供依据。该产品具备以下优势:
  • 智能、灵活生成标准编号
数据标准管理可以灵活定义编码规则,智能生成统一、规范的标准编号,更便捷、有效、规范的实现标准的制定。
  • 独特的标准分类与展现
对于不同主题和类别的数据标准,通过树形层级展示各级数据标准信息,特有的标准链接图谱功能,以图形展示的方式清晰展现数据标准之间的引用关系。
  • 全方位、多角度评估分析
智能落标,形成的数据标准和业务数据双向评估,从标准和业务数据的维度了解标准的落地情况,为后续数据质量检查、数据安全管理等提供标准依据。
  • 全生命周期标准管理

数据标准管理提供数据标准从制定、审批、修订、发布、执行、维护、停用和废止全生命周期的标准管理,全面管控各时期所有业务系统的标准化建设,实现标准的全面持续管理。

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