成人免费xxxxx在线视频软件_久久精品久久久_亚洲国产精品久久久_天天色天天色_亚洲人成一区_欧美一级欧美三级在线观看

產品運營數據分析框架應該包含哪些重要指標?

大數據 數據分析
借助數據分析工具,如國外的 Mixpanel、和國內的 GrowingIO,來持續監控你的北極星指標,在業務實踐中不斷優化。你的目標是為你的團隊找到一個最適合現階段的聚焦點,讓大家在日常工作中能夠齊心協力向著一個方向前進。

首先指標并不是一成不變的,它會根據你的行業、公司所處的階段而改變;第二是我們很容易把指標找錯,而只有正確的指標才能指導你的運營工作。

眾所周知,新增用戶、用戶活躍度、停留時長、常用功能或者各渠道轉化率等,都是很重要的用戶行為數據,這些數據告訴我們,用戶是誰?從哪里來?在網站/App 干了什么?這些數據應該成為數據分析的基礎數據,我們可以基于這些行為數據去做更深度的分析。因為它們只能告訴你網站的大概情況,但是通常不太能很好地指導工作。

如何選擇正確的數據指標?

[[190803]]

“ North Star Metric ” 北極星指標,又叫做“ OMTM ” One metric that matters , 唯一重要的指標。

之所以叫北極星指標,是因為這個指標一旦確立,就像北極星一樣,高高閃耀在天空中,指引著全公司上上下下,向著同一個方向邁進。

一、為什么北極星指標那么重要?

找到公司的北極星指標,是做增長的第一步,也是至關重要的一步。為什么這么說?

第一,做增長涉及到公司運營的方方面面,沒有一個明確的數據指標指引,很容易眉毛胡子一把抓,而無法有效地集中火力抓住重點。

第二,當公司到達一定規模,一個共同的目標可以幫助把團隊調整到同一個方向上,并且明確任務的優先級。

第三,設定一個數據指標,能夠大幅提高行動力。如同 YC 聯合創始人 Paul Graham 所說:一旦你選定了你的目標,你只有一件事可以做,努力達到那個目標。通過這一個目標,你可以知道公司的狀況,有針對性地上線各種項目和試驗,然后觀察有無成效。

二、兩個選擇數據指標的案例

如果上面的陳述還是讓你覺得太枯燥,一起來聽聽關于北極星指標的兩個故事吧。

1、美劇《硅谷》中的Pied Piper

最近大熱的HBO美劇,Sillicon Valley 硅谷,剛剛出了三季,已經充分地俘獲了廣大馬工和非馬工的心。我的很多程序員朋友都在追,一致的評價是非常寫實,而且幾乎有點太寫實了。從某搜索引擎大公司內部的浮夸文化,到形形色色的奇葩風險投資人,再到Pied Piper從一個程序員Richard的業余項目跌跌撞撞成長為獨立的公司。

走過融資燒錢幾度瀕臨破產又置之死地而后生的全過程,簡直可以稱為一部活脫脫華麗麗的硅谷真人秀。

[[190804]]

在第三季的倒數第二集,當投資人和公司員工興奮地開 party 慶祝 Pied Piper 的重大里程碑500,000個安裝用戶時,公司的CEO Richard卻處在巨大的恐慌中。

為什么?因為在這 500,000 次安裝用戶里,只有 19,000,也就是不到 4% 的日均活躍用戶(DAU)。

安裝數不用解釋,日均活躍用戶(DAU)在這里指的是每天至少登錄 Pied Piper 平臺一次的用戶,用戶下載多固然好,但是這里面有很多是因為剛剛上市的宣傳,媒體報道和品牌效應,而高下載低活躍用戶比例恰恰說明了產品還存在巨大的問題。

在接下來的劇集里,Richard 和他的團隊走上了想法設法增加 DAU 的漫漫長路,無所不用其極,甚至還一度采用了從印度皮包公司買點擊的辦法。

[[190805]]

Richard自帶主角光環,Piped Piper 很可能會逢兇化吉。在現實世界中,如果你選擇了一個錯誤的指標作為公司的北極星指標,而你卻不自知,你會把公司置于一個十分危險的境地。

2、Facebook 如何突破 MySpace 重圍

早在Facebook成立之前,美國社交網絡的老大是MySpace。MySpace 歷史久,用戶多,還有東家加大金主新聞集團撐腰,從任何一個角度看都應該可以輕易碾壓由幾個大學輟學生創辦的 Facebook,最終卻輸得一敗涂地。

其中的原因當然不只一個,但是有一個有趣的區別是:MySpace 公司運營的主要指標是注冊“用戶數”,而Facebook在Mark的指引下,在成立的早期就把“月活躍用戶數”作為對外匯報和內部運營的主要指標。

[[190806]]

你可能聽說過所謂的虛榮指標,“Vanity Metric”。 我們并不能說注冊用戶數是一個徹頭徹腦的 Vanity Metric,但它卻有”虛榮“的成分在。怎么講?如果 Myspace 號稱自己有 100 萬注冊用戶,這里面有多少是5年前注冊的,有多少注冊之后從來沒有二次訪問過,有多少試用了幾次就成為了僵尸用戶,有多少仍然使用但是半年才上線一次?

100 萬的注冊用戶可能在投資人那里看起來好看,在員工那里說起來好聽,但在公司的內部運營上,它也可能讓 MySpace 錯誤估計了形勢,走偏了方向,抓錯了重點,最終在和 Facebook 的較量中敗下陣來。

產品運營數據分析框架應該包含哪些重要指標?

相比之下,從“用戶數”到“月活躍用戶數”,看起來只是多了三個字,卻確保了Facebook內部的任何決策都是指向真實持續的活躍用戶增長。我最佩服Mark Zuckburg的一點是,他不僅把月活躍用戶數作為內部的北極星指標,還堅持對外匯報同一個指標,以此來確保監督公司的運營策略永遠誠實地對用戶價值負責,而不是追求簡單粗暴的短期增長。

要知道這一點并不容易做到,現在很多公司仍然選擇對投資人披露一個注過水的“半虛榮指標”,以求數字好看。

數據指標從來都不只是指標,它代表了管理層對用戶價值和公司成功關系之間的理解,也會指導每個基層員工在日常工作中的一次次決策和執行。走正,和跑偏之間,也許只有一個北極星指標的區別。

三、如何找到北極星指標

說說我自己的經驗吧,我最近加入了一家做個人金融類的App公司,主要負責用戶留存。我入職之后做的第一件事情不是大張旗鼓地開始做增長實驗,而是開展了一系列數據分析和內部討論,最終我的第一個建議是停止使用公司現有的留存指標,轉而使用一個新的指標。

得到整個團隊的認同之后,然后才開始針對新指標的增長實驗。通過上面兩個故事,我想你不難明白我為什么要把這個作為第一步。

1、衡量北極星指標的6個標準

那么,如何找到一個合適的北極星指標呢?

首先聲明,這個過程并不是一蹴而就的事情,也可能需要多次的嘗試和改版。開始之前,把你腦子里有的一些指標寫下來,問自己下面一些問題,可能會幫助你找到大概的方向:

a、你的產品的核心價值是什么?這個指標可以讓你知道你的用戶體驗到了這種價值嗎?

比如說,我現在公司做的是投資 App,那么用戶的核心價值就是投資,所以這個北極星指標應該和投資有關;

b、這個指標能夠反映用戶的活躍程度嗎?

在上面的例子里,Myspace 的“注冊用戶數” 就沒有反應用戶的活躍程度;

c、如果這個指標變好了,是不是能說明你的整個公司是在向好的方向發展?

比如說,對于 Uber 來說,如果只是把注冊司機數作為北極星指標,顯然就忽略了乘客這一方面。因此 Uber 的北極星指標應該能夠反映司機和乘客的供需平衡,所以“總乘車數”就是更為合適的一個指標。

d、這個指標是不是很容易被你的整個團隊理解和交流呢?

一般來說,建議選一個絕對數作為北極星指標,而不是比例或百分比:比如說,“總訂單數”就比“訂單額超過 100 元的訂單比例”好理解。

e、這個指標是一個先導指標,還是一個滯后指標?

比如說,SaaS 公司喜歡使用收入作為北 極星指標,這不是一個壞指標,但是它確是一個滯后指標。有的用戶很可能已經停止使用幾個月了,卻還在付月費。在這種情況下,”月活躍用戶數“可能是一個更好的先導指標。

f、這個指標是不是一個可操作的指標?

簡單地說,如果對于一個指標,你什么也做不了,那它對你來說相當于不存在。

2、3 個案例搞清北極星指標

幾個北極星指標的例子:

產品運營數據分析框架應該包含哪些重要指標?

3、在業務實踐中不斷優化

最后,不要苛求完美,不要試圖一步到位,尋找北極星指標也不是一道只有唯一解的數學題,很多指標之間都有相關性,選哪個并沒有本質區別。

產品運營數據分析框架應該包含哪些重要指標?

借助數據分析工具,如國外的 Mixpanel、和國內的GrowingIO,來持續監控你的北極星指標,在業務實踐中不斷優化。你的目標是為你的團隊找到一個最適合現階段的聚焦點,讓大家在日常工作中能夠齊心協力向著一個方向前進。

畢竟,任何方法論都是為了幫助你更好地達成目標。不管是北極星,還是南極星,只要能照著我們走到終點,都是好星星。

責任編輯:未麗燕 來源: 36大數據
相關推薦

2021-04-23 14:16:13

數據分析師數據指標運營工作

2015-06-17 14:39:23

大數據大數據分析

2023-10-11 11:34:54

數據分析運營

2022-10-18 11:47:08

數據分析運營直播

2023-05-15 12:56:32

運營數據分析

2020-09-08 12:48:19

數據分析圖表互聯網

2018-06-20 17:14:01

大數據

2014-06-04 14:20:24

手游數據指標

2017-02-09 17:51:18

數據分析數據系統互聯網

2014-04-22 10:00:09

手游數據分析精細化運營

2024-10-09 11:57:34

2022-01-14 12:48:07

數據分析關鍵指標產品

2021-11-10 05:00:58

數據分析運營

2017-01-22 15:55:54

2023-05-06 10:43:21

開源數據分析

2017-11-02 14:23:04

易觀方舟數據分析

2014-04-24 13:05:07

百度移動

2017-10-24 05:28:00

數據分析大數據數據

2011-06-21 16:58:09

外鏈

2022-03-21 13:57:00

大數據數據分析技術
點贊
收藏

51CTO技術棧公眾號

主站蜘蛛池模板: 国产精品久久久久久久久久久久久久 | 久久人体视频 | 黄色成人av| 91国内精品 | 欧美多人在线 | 久久成人精品视频 | 国产美女精品 | 色婷婷综合久久久中字幕精品久久 | 午夜一区二区三区在线观看 | 国产视频导航 | 欧美精品一区二区三区四区 在线 | 色综合视频 | 日韩在线中文字幕 | 欧美日韩中文字幕在线播放 | 国产一区2区 | 精品久久久久一区二区国产 | 国产一级视频在线播放 | 中国黄色在线视频 | 亚洲91| 久久久久亚洲 | 精品99在线 | 国产在线一区二区三区 | 国产 欧美 日韩 一区 | 天堂网avav| 在线观看www| 成人国产在线视频 | 9191在线播放| 国产成人精品午夜视频免费 | 99视频在线免费观看 | 免费视频一区二区三区在线观看 | 成人国产精品免费观看 | 国产电影一区二区 | re久久| 国产小视频自拍 | 一区二区不卡 | 国产精品99999999 | av一区在线 | 欧美激情在线精品一区二区三区 | 大乳boobs巨大吃奶挤奶 | 欧美一极视频 | 久久99精品久久久97夜夜嗨 |