数据指标体系

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。

本文从搜索机理出发，探讨影响搜索产出的关键要素，并沉淀出一套监控体系，经实战运营能较好的解决业务方的问题。在此抛砖引玉，希望对感兴趣的同学有所启发。

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…

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。

我们所说的“ 数据分析” 可以说是有关“数据”类岗位的总称。即通过分析“数据”发现业务问题，洞察商业机会点，为运营活动、业务增长及企业发展等提供合理建议及 支持与指导业务发展。 然而，我所理解的数据分析师职责主要有以下几点： 第一、帮助企业理清、看清业务现状（即常见的搭建数据指标体系等）； 第三、针对某个事件做专题分析，分析可大可小，根据需求方（也有可能是数…