如何构建数据产品的指标体系

在交流数据分析领域的时候？我们经常会遇到这样的问题，说说你眼中的数据体系？说一款你熟悉的app，并对其指标进行分析？

我们该如何应对呢？
这里我总结下我学到的。

首先从对一个产品构建数据指标体系说起，任何产品的用户都会有生命周期，即用户从接触产品到抛弃产品的一个过程。 即便是同一产品在不同的生命周期重点数据指标也可能不一样。而且产品在构建数据指标体系的过程中，需要对指标的意义深入思考，这样有助于后面的数据分析。

这里主要介绍四步构建一个自己产品的数据指标。

注意：任何产品的终极 目标 都是使企业或用户价值最大化。

一、穷尽数据指标

按照用户生命周期业务流程来穷尽所有数据指标。
下面以P2P产品为例：

解释：“P2P”即“个人对个人”，是一种新生代的民间借贷形式。利用互联网网络平台，对接借贷双方，能够服务到银行很难覆盖到的个人贷款范围，提供1-50万不等的信用贷款。

1、从目标想指标
P2P产品的终极目标在于投资和借款的规模最大化。所以体现在数据指标上，最直接的两个指标就是投资金额和借款金额。（由于投资指标和借款指标是相对独立的两个数据体系，本文后面的举例暂不涉及借款端数据体系）
2、业务想指标
业务过程是可以分成多个阶段的。只要我们思考清楚如何使每个阶段的用户去达到产品的终极目标，我们就可以归集出整个产品的所需要的大部分数据。P2P产品的用户生命周期按自然顺序可以分为五大阶段：

3、产品想指标

投资用户阶段是实现产品终极目标的阶段，所以我们要做的工作就是使其他阶段的用户都进入投资用户阶段。所以在产品师看来，其实希望所有用户生命周期是这样演变的。

4、独立细分指标
其中，访客阶段、注册、投资、流失、召回阶段是五个比较独立阶段，具体细化后可以得到相应的数据指标

对每一个业务环节，可以按照规模、质量、转化率和占比这几个主要数据评估目的来穷尽考虑。例如首次投资环节：
规模指标：人数规模，投资金额规模、投资订单规模、投资次数规模等；
质量指标：注册/实名-投资周期、人均投资金额等；
转化率指标：注册/实名/充值-投资转化率；
占比指标：首次投资占总投资用户比例等

这样按照一个完整的用户生命周期或业务流程可以穷尽几乎所有指标。

二、寻找核心指标

归集完产品所涉及的指标后，会发现指标很多。

业务角度

但是在具体的业务中，可能不同业务阶段重点关注的指标不一样。例如渠道推广关注获客成本和转化效果，投资则关注投资金额和投资人数等等。所以对于不同的业务阶段，我们需要挑选出该阶段的核心指标。

部门角度

不同的部门重点关注的数据也不一样，核心指标也不同。
例如市场推广重点关注渠道推广数据，运营部门重点关注业务增长数据，技术部门重点关注产品稳定性，性能数据。产品部门重点关注功能使用数据、用户画像数据。财务部门重点关注交易数据。

三、核心指标拆解

我们需要针对核心指标，进行细分，再根据细分的指标去重点关注。

例如拉新阶段，我们最关注的是新投资用户的增长情况，所以可以将新用户增长数据指标拆分为：

新投资用户增长=浏览UV/APP**×注册转化率×实名转化率×投资转化率

而投资阶段，我们最关注的是投资金额的增长情况，所以可以将投资金额数据指标拆分为：投资金额增长=新投资用户数×投资次数×人均每次投资金额+老投资用户×回投率×投资次数×人均每次投资金额

如此一来，我们即知道在不同阶段，需要重点关注和分析哪些核心数据。只有那些使核心指标效果最大化的细分指标才是最值得我们关注的。

四、核心指标·维度细分（升级）

在确定需要重点关注的数据指标后，就需要对数据指标进行维度的，这是站在分析的角度上，例如：
按时间维度：秒、分、时、天、周、月、季、年
按渠道维度：推广注册、自然注册、活动注册
按用户类型：新老用户、高低净值用户、活跃/流失用户
按终端类型：微信公众号、PC官网、安卓APP、iOS APP
按地区：省、市等

至此一个初略的数据指标体系完整构建起来了。但是还需要在运用中根据实际情况来不断调整优化。

总结
穷尽-核心-拆解-细分=数据产品指标体系