在大数据时代,数据规划是整个数据运营体系的基础,它主要包含了指标和维度两个方面。
一、指标体系
我们用各项指标来衡量具体的运营效果,比如UV、DAU、ROI等等。搭建指标体系的过程就是为自家产品和服务选取关键性指标的过程,求精不求多。指标的选取源于具体的业务需求,从需求中得出关键行为,以关键行为对应指标。
以shareinstall为例,选择关键性指标的过程如下:
1、明确需求:主要业务是推广App,需要通过数据分析来帮助运营者推广产品,分析产品,改进产品。
2、归纳行为:用户统计是一连串关键行为的结果,包括访问、下载、注册、支付等。
3、对应指标:新增用户,启动用户,活跃用户等。
在归纳行为这一步我们可以借助漏斗模型,分解用户的各项关键行为,对指标的监控更有针对性地指向用户行为统计这一最终目的。
二、维度体系
维度是表示指标细分的属性,比如人口属性、设备属性、行为属性等等。选择维度的原则是:记录那些可能会对指标产生影响的维度。维度类别包括人口属性、设备属性、流量属性、行为属性,但有时关联指标过多,找不准关注重心。
指标基本覆盖了用户运营、内容运营、产品运营的各个方面,指标也是产品运营中不可获取的数据,比如留存率的高低可以反映出用户对产品的认可程度,同时留存率也是提高用户活跃度的关键。
通过「明确需求→归纳行为→对应指标」这样的操作,显然我们的注意力能更加聚焦到影响实际业务的关键性指标上,再从这些关键性指标的反馈来剖析哪个环节还有很大的提升空间,哪个流程出了纰漏等等。指标不会是孤立的,我们还要注意各项指标之间的关联,保证数据收集的有效性,再通过数据采集和数据分析,真正实现数据驱动运营。
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