产品数据通常用于衡量产品健康度、帮助定位和解决问题、对用户进行分层操作、衡量产品收益、挖掘产品指标提升的关键点等，本文为初步介绍产品数据体系，希望能帮助新手产品、交互、体验设计师掌握产品数据规划，用数据驱动产品迭代，形成系统认知。数据指标的基本概念1、数据指标的定义是什么：对于一个数据的量化，一般是对字段进行一定的计算（如求和、平均）得到的。表征业务活动质量的数据。数据指标通常由三部分组成：维度，指评价产品的角度，不同维度评价产品的方式不同。计算方法参照统计方法。让我举一些生活中的例子。我们经常听到或取笑朋友。不，这些是统计差异。数据，即数据+加计算单元，跟刚才的例子一样，我们一般在新生介绍会上问有没有对象后，再问有多少，可见数值也是一个很重要的因素方面。一个好的数据指标的特点：可比性：可以比较不同时间段、不同用户群、不同竞品的表现。简单易懂：便于记忆和讨论比率优先：产品最好的数据是比率，而不是绝对值变化策略：最重要的标准，随着指标的变化采取相应的措施。我简单介绍一下可比性和比率优先的两个特点。ratio自然是有可比性的，和一般的数值对比不同的是，ratio会更注重工艺、质量等，这些特点中最重要的是，当好的指标发生变化时，产品可以采取相应的措施进行改进。2、什么是指标体系的定义：一系列指标的有序组合，数据指标通常比较分散，指标体系能够全面、简洁、清晰地反映业务情况。比较通用的指标体系将指标分为三个层次。一级指标是产品目标层面的指标。二级指标主要是产品策略相关的指标，可以理解为一级指标的实现路径。三级指标是业务执行层面的指标，与二级指标的区别在于，三级指标将二级指标拆解，可以进行落地动作。常见指标类型指标类型的划分具有一定的主观因素。下面介绍三种常见的指标划分方式。第一类按用途划分，可分为运营效果、用户体验、产品特点、推广渠道、绩效指标等。运营效果、价值产出指标、产品规模、用户活跃度。例如：收入、活跃用户数、使用频率。用户体验类从产品入口、设置、布置等体验和交互的角度来观察产品设计。比如各种链接的转化率。产品特性，与产品功能和特性相关的统计和数据，以促进产品改进。例如，腾讯问卷的创建和回答数量；QQ音乐的歌曲删减率。推广渠道，主要衡量渠道效果、渠道转化率、贡献率等。绩效指标类别偏技术性强，常见有并发数和接口耗时。第二种按环节划分，可分为过程指标和结果指标。如果要看产品和经营活动的质量，通常直接看结果指标，但如果需要改进，就会用到过程指标。类似于活跃用户数，有些指标可以是过程指标，也可以是结果指标，看你在系统建设中的目标。然后是总用户数、GMV等累计指标，通常被企业用于对外宣传和公关。第三类按属性划分，可以包括用户数据、用户行为、产品数据。用户数据是用户的基本情况，比如不同粒度的新增用户、活跃用户、留存状态等。用户行为是记录用户行为，访问相关的PV和UV，传播相关的转发率。这里主要说说K因子这个指标，也叫病毒系数，用来衡量推荐效果。新用户的数量。产品数据类别包括与一般收入相关的，以及与其自身业务相关的。如何引导业务迭代1、理解北极星指标北极星指标应该是大家听到比较多的一个指标。意味着它像北极星一样指引着企业和产品的方向。制定时最好遵循聪明的原则。通过聚焦北极星指标和有限的外围指标，有效帮助业务迭代规划。一个好的北极星指标的特点：传递价值，可以体现产品的用户价值和商业价值；通俗易懂，无需过多解释即可相互交流使用；活跃用户，与用户行为相关，可以反映产品的活跃用户程度；非滞后、超前、非滞后指标，反映产品经营现状；可操作性，可以拆解成更细化的指标，指导产品的规划和实施。ps：指标好并不完全代表产品开发好，更多的是一种监控功能，大家不要盲目绕过。在实际做业务的时候，也需要经常思考业务会遇到什么问题，是否可以通过指标进行预警。2.围绕生命周期选择北极星这里推荐一种围绕产品生命周期选择北极星指标的方法。产品生命周期可分为启动、成长期、成熟和衰退四个周期。产品通常需要确认自己的产品处于生命周期的哪个阶段，通过了解产品在相应阶段的关注重点和常用的运营策略，我们可以进一步选择合适的北极星指标。创业阶段的产品通常源于发起者的商业洞察力，这可能是一个很棒的想法，但这种需求是真实的吗？我们需要通过一个MVP版本来验证猜想，重点关注产品是否能够满足用户的需求，这个阶段北极星指标通常会选择能够代表目标用户的留存。在具体选择时，考虑细分用户群体，选择实力最强的地方作为舞台的北极星指标。一个简单的公式可以是整体用户留存等于新用户留存+老用户留存。三者的区别在于整体的用户留存是最终的结果，新增用户会更具可比性，体现在可以通过不同时间段的新用户留存来衡量最近的产品迭代是否有一个好的影响。老用户可能会表现出相对的稳定性，因为他们已经习惯了。一般来说，新用户和整体用户留存会更适合作为北极星指标。还有一点需要考虑的是业务形态对指标粒度的影响，一般取决于用户习惯。高频业务可能会优先选择日粒度留存，而低频业务可能会选择周留存或月留存。在成长期，产品的重点是吸引新产品，寻求体量增长，探索商业变现，专注于产品流量的增长。在这个阶段，通常选择产品的活跃指数作为北极星指数。常见的活跃指标有3个：DAU\MAU、活跃率、在线时长。其中，活跃率与DAU、MAU的区别在于，一个产品的活跃率评价的是产品的市场规模，活跃率评价的是产品的健康度。一个产品的用户数绝对值可能很高，但活跃率是由于整体注册用户。身体变大了，但不够健康。选择标准在于产品的市场增长空间，增长空间大的通常采用DAU、MAU等指标。在线时间比较适合killtime产品，比如抖音，腾讯视频等等。现阶段需要注意的是，将活跃度作为北极星指标进行监测，并不是要强制用户每天去戳，而是为支付、推荐等提供稳定的支持。在成熟阶段，市值和用户产品规模已度过成长期，进入稳定发展阶段。在这个阶段，产品通常在保证产品留存的同时，着重提升用户活跃度，保证产品付费转化的稳定增长。Polaris指标会优先考虑与支付相关的指标。有一个基本的收入公式。收入等于流量乘以转化率乘以客单价的Arpu值。基于这个基本公式，可以做出很多改变。选择Polaris时，你会从公式中找到变化和提升空间较大的点。举个例子，某音乐产品的商业化，就是选择新会员的数量作为北极星指标。究其原因，国内音乐市场的付费渗透率仅为5%，与美国音乐市场50%的付费渗透率相比，还有近10倍的提升空间。在衰退阶段，产品的特点是用户需求逐渐下降，市场竞争趋于缓和。产品会更多地考虑退出新产品和服务，让老产品吸引新产品。常见的行为是减缓衰退，进行新的用户场景验证，重点是新增量市场，北极星指标会优先考虑与新场景相关的指标。相当于开启了一个新的循环，验证新产品、新场景能否满足用户需求。3、拆解指标的方法主要介绍三种拆解指标的方法，分别是根据业务战略OSM、增长模型或主要业务参与者之间的关系进行拆解。业务战略OSM模型主要按照业务目标、业务战略、业务指标进行拆解。整体逻辑就是，目标是什么，业务策略是什么，具体怎么做，业务衡量是什么，具体指标是什么指标。例如，我们拆解了一款产品的北极星指示灯。一个产品的北极星指数中的周活跃产品数量等于新连接的产品加上活跃产品的留存加上沉默用户的激活。我们目前是接受静默用户，没有采取促进激活的措施，所以大目标拆分成两个小目标，提升新接入产品和提升老活跃产品的留存。在战略上，目标1是通过影响力增加自然流量和渠道扩张。衡量的重点是评估官网流量的转化，从访问、创建、访问、渠道质量评估，包括流量分布和转化率。至于老活产品的留存，主要是提升产品体验，提升用户留存。主要看的指标是活跃用户数的持续跟踪和细分用户维度的留存。第二种方法是按照生长模型进行拆解。AARRR盗版模式大家应该听得比较多，主要是获客、激活、留存、收入、推荐。这个模型是2007年提出来的。多年来，随着环境的变化，逐渐演化出RARRA模型。出现这种变化的主要原因是，在互联网流量红利时代，获客成本相对较低，所以他们会选择让用户进来转化。现在随着获客成本的提升，往往先做好用户留存运营，避免新获客成本的浪费，再扩大用户板块。在具体的车型选择上，更多的是适不适合的问题。选择一个相对适合您业务的模式开始您的工作。例如，在线课程平台的收入可以分解为付费用户数乘以每个客户的单价。付费用户可以进一步细分为新用户和老用户。续费率，老用户可以推荐给他人，形成闭环。底部的四个指标对应于新获取、激活、保留和收入。实际的在线课程业务可能更加复杂，每个维度可能对应若干个指标，需要在业务中灵活应用。第三种方式是按照业务主要参与者之间的关系进行拆解。这种方法通常适用于平台产品。产品的用户包括供应商和C端用户。拆解指标时，着眼于双方关系的边或点，根据OSM或增长模型进一步拆解。比如打车软件，可能是大家接触比较多的一个双面市场案例。乘客在乘坐出租车时需要完成订单、付款和评价司机。司机为乘客提供接送服务。关系的指标是乘客订单数，司机端可能通过服务时间影响这个指标，乘客端是打车体验，可以单独进一步拆解。外卖业务是一个典型的三边市场，涉及商家、骑手和用户，围绕交易订单/GMV建立关系。部分内容来自公司内部课程，仅供参考。参考课程：《产品数据运营规划》?《数据指标体系》《增长黑客》作者：pikarzhanTEG用户研究与体验设计部鲁班工作室产品策划
