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增长模型下的产品与运营实战 之一:数据体系运用(2)
2019-05-15 17:30:36

本篇接上篇,具体谈一下常规性数据报表的定制及数据监控。


为了最优使用BI资源并突出自身专注点,在定制常规性数据报表时,切勿大而全。需要完全考虑清楚的主要有两点:北极星指标、指标监控频度。

1

北极星指标


任何一个业务要能不断优化和提升,做出更好的效果,都需要正确设立核心指标,持续监控,并根据实际数据与阶段性预期进展之间的差距进行分析,触发相应的调整动作,以使得业务的发展和计划保持一致。这套思路在项目管理理论中被总结为PDCA,即计划(Plan)、执行(Do)、校验(Check)、响应(Act),在项目管理和持续质量改善中也被称为戴明循环。该体系是业务目标管理的核心方法,感兴趣的同学可以查阅项目管理理论,本文不进行赘述。



从PDCA概念中可以看到,目标的制定、执行成效的判断,以及纠偏动作的效果,都需要好的数据指标进行衡量,并作为最终目标达成与否的判断依据。这个可度量的指标,与目标呈直接的正相关关系,该指标被称为北极星指标



北极星指标体系通常分为多级,每一级指标的设立选取,都是为了更好的支持上一级指标的达成,以最终共同实现公司顶层战略(公司级的北极星指标)。


在这里举个实际例子。一个电商公司的经营规模往往通过公司的年营业额(GMV)来衡量,也即GMV是整个公司的北极星指标之一。营业额有多种拆分计算方式,在此列出常见的一种简化计算方式:


GMV = AC * Freq * Conversion * AOS


  • AC:活跃顾客数

  • Freq:顾客平均访问频度

  • Conversion:转化率

  • AOS:平均单均价


上面四个核心指标,则为第二级核心指标,通常可下达到各个部门分别负责。例如,市场部负责流量和用户数及其活跃度,产品和运营负责转化率指标,类目线负责单均价指标。于是这些指标成为各个部门的北极星指标。如果一个指标的核心影响因素分散在多个部门,也由同一个部门牵头负责。


为了达到上述各个二级指标,还可以进一步拆分。以活跃顾客数为例,


AC = RC + NC - EC


  • RC:留存顾客数

  • NC:新客数

  • EC:流失顾客数


于是这些指标又可以进一步分配到负责拉新和留存的职能团队,成为这些团队的北极星指标,由这些团队各自牵头负责。


负责拉新的团队,又可以进一步把拉新指标拆分到渠道,如付费渠道、免费渠道等,进行下一级的核心指标定义和目标制定。


同样的,下一级负责付费渠道的职能团队或人员,则可以进一步拆分到具体渠道,如网盟、SEM、应用商店等,进一步制定各个渠道的具体目标。如此层层往下,直到直接可控的最下一层。


以此类推,产品和运营负责的转化率指标,则可以沿转化漏斗拆分为首页到商详、搜索到商详、商详加车率、购物车结算率、支付成功率等,通过逐层递进的拆分具体到各个团队进行分解,成为各自的北极星指标。



对于各个职能部门/团队来说,自己所负责的这一级指标以及下一级指标情况,应当成为常规数据报表的监控内容,由此制定报表格式,向BI部门提出数据需求。


站在宏观维度来看,三级指标的达成可以确保二级指标的达成,二级指标的达成可以确保顶层指标的达成,从而为业务目标提供保障。因此,指标体系的合理拆分和严密监控纠偏对公司目标实现至关重要。


2

指标监控频度


常规数据报表的周期通常为日报、周报、月报、季报。实时数据监控通常为应急响应需要(如故障宕机、突发事件处理),而半年报、年报则大多为业务结果的统计,周期过长,发现的问题及响应过慢,通常不在常规数据报表的范围。


每个业务单元都具有各不相同的特点,需要进行有针对性的数据统计频度设定。下面以产品和运营层面对转化率对监控为例:


1

实时监控

在大促期间观察活动效果,流量变化迅速,高峰此起彼伏,爆品库存时有告罄,此时数据观察应当精确到最小颗粒度甚至实时监控数据曲线,对数据体现的问题(如售罄、宕机、技术故障、黄金资源位单品滞销、页面陈列错误、价格设置错误导致的波动等)迅速响应,优化促销品及资源位,并使用赛马机制,调整会场流量分发,以把大促效果推到极致。


2

日报表

对于日常促销活动,可以以天为单位,对促销品类和促销方式在整体转化漏斗中的表现进行观察,定位问题点并迅速进行针对性优化,如换品,换促销规则,更新活动页/活动栏目,配置促销标签等,以达到最佳活动效果。


3

周报表

运营方面,例如首页或频道运营,可以以周或月为单位,通过各板块CTR、停留时间、商详到达率、加车率、转化率、复访频度等维度观察栏目用户的兴趣指数,对于薄弱环节通过数据进行深入分析(如用户动线跟踪、区域点击热度分析、跳失分析等),并适当结合用研的定性定量深访对频道入**互设计、页面信息架构设计、频道子栏目铺设、信息展示、营销文案等进行优化,以达到最佳效果。


4

月/季报表

移动时代受到移动端发包频度的限制(大多为每两周到一个月发一个包),高度依赖技术功能的核心指标往往以月或季为单位进行统计。例如,对于核心转化漏斗模块的功能迭代和新产品模块的效率效果,可以以月或季为单位(与技术发版周期和新栏目用户教育养成周期有关),结合季节性因素,纵向对比同比和环比相应数据的波动,找到可以发力优化提升的环节。


运营动作一般带来较快速的数据响应,侧重于日报周报对运营的指导,而产品动作一般受技术发版影响,数据响应周期适中,更偏重月或季为周期的报表,但都谋求发现问题后迅速响应。年报总体来说可能更适用于公司战略和业务线的财务考量,除了成果和得失总结,产品和运营侧的使用相对较少。


上述是针对转化率的举例。如果是用户运营和增长,同样可以根据频度对用户的渠道来源和激活情况、传播效果(短周期,如天或周)、活跃度、品类渗透率、交易情况、人均价值(中周期,如月)、留存率、流失返回率、生命周期情况(长周期,如季或半年/年)进相应的数据报表制定和监控,并触发响应的调整动作。


最后,在报表制定时,建议不要把太多级别的数据放在同一个报表上,造成数据的汪洋大海,表格过度复杂,也会迷失专注点。通常一个报表含两级指标为最佳。例如,一级指标的报表只含一、二级指标数据,对于一级指标的波动从二级指标进行观察,找到波动原因。如果需要继续深入,建议另外定制二级指标报表,含二、三级指标数据。以此类推。

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