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4个步骤,用模型确定数据指标

如何用OSM和AARRR模型确定数据指标?本文作者结合案例,梳理分析了核心指标选择的路线图:找准定位,以点到面,层层剖析、见招拆招。

4个步骤,用模型确定数据指标

核心指标选择方法可总结4步:找准定位,从点到面、层层剖析、见招拆招。

第一步:找准定位

国内的丁香医生统计的数据指标,就与美国约翰斯·霍普金斯大学统计的指标有所区别。丁香医生统计的指标关注了境外输入数、新增境外输入数、现存重症等指标。若将疫情发展生命周期分为起步期、增长期、平台期、消亡期,则此时国内疫情处于消亡期,美国疫情处于增长期,两国疫情阶段不同,所以其关注的核心指标亦有所区别。

4个步骤,用模型确定数据指标

同理,对于企业业务而言,产品亦有其生命周期,且在产品的不同阶段,所需选择不同的数据指标。

PLC模型

PLC模型(Product,Life,Cycle,Theory):又称为产品生命周期理论,是由美国经济学家raymond vernon提出,用于表示一个新产品从开发进入市场到被市场淘汰的整个过程。产品生命周期可分为初创期、成长期、成熟期、衰退期。在产品不同阶段,各业务方关注的数据指标有所区别。

初创期

产品刚刚上市,各功能都不完善,主要精力在于打磨及验证产品能力,先提供MVP版本的功能,服务有需求的特定人群。这个阶段会着重关注目标人群画像、关键行为、留存率。

以公众号“一个数据人的自留地”为例,公众号目前运营1个月。MVP版本提供的服务主要围绕数据产品开展,包含数据产品、BI、数据指标体系、用户画像、数据分析、数据策略等数据专业文章,以及埋点,SQL兴趣小组、知识星球,帮助数据产品进行知识的沉淀。

产品定位为初创期,所以主要关注点更多是打磨服务能力,了解用户群体的需求与产品服务的匹配度,重点关注的指标如:

目标人群画像:职业分布、性别、年龄、地域

关键行为:阅读、分享、关注、取消关注、收藏、在看

质量:仍读比例、跳出比例、阅读深度

快速成长期

经过了产品质量的打磨,产品有了较好的用户粘性,这时候产品开始进入自发增长期。处于自发增长阶段,可以将侧重点放在用户生命周期前半段的管理上,包含用户增长、激活、留存。

成熟期

此时用户增长趋势较为平缓,关注的核心指标由用户生命周期的前半段(增长、激活、留存)转为后半段(流失、回流),同时关注商业化转化路径。

衰退期

用户消费习惯发生改变或行业竞争大,用户转向其他产品,从而使原来的销售额和利润迅速下降,于是产品进入衰退期。

明确产品定位后,其产品目标往往有了初步的概念,下面我们来看如何将目标拆成一个个可量化的数据指标。

第二步:从点到面

整个疫情数据体系十分庞大,疫情体系对象包含患者、医院、医疗设备供应商、政府机构,从不同层面看,关注的指标各不相同。从整体患者层面看,展示确诊数、新增确诊、病死率、死亡数、治愈数;从医院层面看,展示医院确诊数、医护确诊数、医院病死率、医院治愈率……那可以通过什么方法来确定这些指标呢?

OSM模型

OSM模型(Obejective, Strategy, Measurement):是指标体系设计过程中辅助确定核心的重要方法,包含业务目标、业务策略、业务度量。

目标:用户使用产品的目标是什么?产品满足了用户什么需求?

策略:为了达成上述目标我采取了哪些策略?

度量:采取的策略带来哪些数据指标变化?

下面根据产品、运营、市场、客服、风控等部门的KPI/目标,以及为实现目标所采取的策略,进行分析,可得到一系列的结果/过程指标。

4个步骤,用模型确定数据指标

通常产品关注用户体验/功能优化情况,运营关注用户增长/转化,市场关注渠道/广告营收,客服关注投诉/评价情况,风控关注风险等情况,具体情况根据对业务部门的调研结果确定。

第三步:层层剖析 指标分级法

此处采取指标分级法对指标进行层层剖析,过程中可结合OSM模型来确定指标。

一级指标:公司战略层指标,全公司认可、衡量业绩的核心指标,直接指引公司的战略目标,可以通过第一指标法来获取。

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