数据指标

通过这 5 个必须跟踪的 KPI 和度量标准，领先竞争对手。了解应跟踪哪些，以及它们如何影响您的盈利。

数据指标体系建设的方法可以总结为三个步骤，即明确业务目标，理清用户生命周期以及行为路径以及指标分层治理，在这三个步骤当中又涉及到 OSM(Object,Strategy,Measure),AARRR(Acquisition,Activation,Retention,Revenue,Referral),UJM(User, Journey, Map), MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 四个模型，这四个模型是指导我们构建完整而清晰的指标体系的方法论。

同样的问题，有的人分析的偏僻入里，有的人只能轻轻点水。造成问题分析深浅的主要原因在于人们对问题业务的理解程度。那么数据运营者如何快速理解业务呢？

我们每天都在说数据指标，那么数据指标到底有什么用？构建数据指标的目的是什么？如何得到自己需要的数据指标？本篇为从0开始搭建自己的数据运营指标体系…

指标的解读，包括日常看数，目标的达成情况监控，异常问题定位等等。指标对业务的执行进行好坏衡量或是建议指导，最关键就是指标的解读。指标的解读，并不等同于汇报指标的值+同比环比，更多的是需要反馈指标背后的业务问题或者流程问题，对于业务操作能有问题的发现和解决问题的建议。

数据运营指标解读，覆盖4个行业、多个业务场景！数据新人对业务有一个大概的了解，了解业务上关注的指标有哪些,对这些指标的了解也适用产品和运营新人。

一、背景与目标 系统数据分散，大量数据散落在excel表格中； 部分环节脱离系统，系统数据滞后； 部分业务环节、部分部门没有系统支持，数据多靠excel、邮箱传递； 经营分析数据反应业务运营情况不真实。 通过数字化运营BI系统的建立，保证数据的统一性，增加部门之间的数据共享，减少部门之间因数据不一致的沟通。支持经营分析与决策，推动业务运作，保证各个业务环节的…

为了快速定位业务问题，不能依赖于每次出现问题后思考分析思路，而应该固化已经成熟的排查方案。

本文就讲一讲这些最基本的需求，为了便于理解，主要从物流仓储的几个环节进行描述。

第一个指标是「复购有效期」，它可以帮运营人员找出存量用户营销的最佳时机。

一款产品（特指APP）的数据指标体系一般都可以分为：用户规模与质量、渠道分析、参与度分析、功能分析以用户属性分析。

数字时代到来之后，通过数据采集，企业获取到多维度的数据，包括产品销售数据、用户消费数据、用户行为数据、业务运营数据等，采集数据是基础，数据的真正价值在于应用，一方面提升效率，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本；另一方面是对业务作出指导，例如精准营销，业务提升以及风险管理。

按照精益数据分析理论，企业的发展经历移情阶段、黏性阶段、病毒阶段、营收阶段、规模化阶段，每次进阶都有需要破解的“关隘”，这些“关隘”代表你可以进入下一阶段的关键指标。

互联网广告发展已经近20年，从PC到移动，广告主对广告效果的评判标准，也从早期的曝光、点击，向转化、注册、下载、销售等指标转移。

用户群体画像是产品用户增长的利器之一——它能够帮您探究产品指标数字背后的原因。