《GrowingIO指标体系与数据采集》

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• GrowingIO将数据驱动从上往下依次划分为四个层次：数据规划、数据采集、数据分析和数据决策。
  

从数据规划、数据采集、数据分析和数据决策四个层次，介绍了科学规划指标体系，高效进行数据采集，正确管理数据指标和指标体系实战案例。

1.如何进行数据规划，搭建指标体系，

首先指出指标规划阶段常见问题：

1)难以快速定位问题原因
2)前期数据未采全，后期反复
3)上下目标没有对齐
4)监控、分析数据阶段没有治理

介绍规划数据指标体系的四种方法，OSM模型、UJM模型、场景化和高阶的指标体系分级方法：

1)OSM模型(Object-Strategy-Measure)
分别代表业务目标，业务策略和业务度量。
在选取业务目标的时候，要注意4个原则DUMB：
切实可行Doable
易于理解Understandable
可干预可管理Manageable
正向的有益的Beneficial
2)UJM模型(User-Journey-Map)用户旅程地图
UJM模型是咋爱设计产品的过程中，必须要去梳理的用户生命旅程。
梳理UJM的过程包括:拆解用户所处的每一个旅程阶段，了解每个阶段中用户的行为，明确每个阶段中产品的目标，发现各阶段产品与用户的接触点，最终从接触点里找到产品的痛点和机会点。
3)场景化
搭建好OSM和UJM模型后，加入“场景化”概念，推动指标体系的落地。
将不同场景分阶段，分门别类对应到UJM中，来满足不同部门不同阶段的需求。
4)指标体系分级(三级指标体系)
一级指标：核心指标，战略目标，5-8个，从公司和用户两个角度出发，如GMV(GMV=用户数转化率客单价)、订单数量、周/日活跃数量等。
二级指标：针对一级指标的路径分析拆解，流程指标。
三级指标：针对二级指标的路径分析拆解，子流程或个体。三级指标可以直接指引一线运营的决策。
书中有GrowingIO搭建数据指标体系案例，以及营销活动指标体系搭建方案，可自行阅读。

2.如何进行数据采集，主要介绍了埋点和无埋点两种采集方法。

针对不同场景，使用采用不同埋点方法。

埋点的团队协作流程
1)需求提交
2)需求评审
3)埋点方案执行
4)数据校验
5)数据使用
书中有APP注册数据采集方案案例及汉光百货案例，可自行阅读。
埋点方案四要素：
1)确认事件与变量
2)明确事件的触发冬动机
3)规范命名
4)明确优先级

3.如何管理数据指标

指标管理实践中存在的几个问题：
1)指标命名模糊不清晰
2)指标未作描述和解释
3)指标未作分级和归类
4)指标未作日常维护和清理
主要针对这四个问题来进行数据指标管理。

4.指标体系实战案例

以GrowingIO产品为例，通过1个事件2个变量搭建一套产品分析的数据指标体系。
针对浏览类功能指标和创建类功能指标进行分类，对于浏览功能，功能使用大致等于页面访问，对于创建功能，是通过交互触发。
步骤
1)确定事件和变量
2)数据采集实施方式
3)可视化样例-数据监控和分析