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如何制定指标体系?

指标体系包含:第一关键指标、一级指标、二级指标等。

第一关键指标(北极星指标)是与数据分析目标最相关的指标。

当我们开始对一个应用(网站、APP、小程序、智能硬件等)进行用户行为分析的时候,想要看的指标很多,在这些指标里有一个是最重要的,我们将这个最重要的指标称之为第一关键指标。这个指标的特点就是与目标直接相关,我们的工作为围绕着推动第一关键指标的数据变化而展开,这样数据变化会帮助我们达成目标,例如网站每天的新注册用户数量,是跟我们的目标实现新用户获取息息相关的,我们就可以将注册用户数作为第一关键指标。

需要注意的是,第一关键指标虽然是最重要的,但是不是唯一的,比如电商网站,我们关注订单量,也关注新用户注册量,而且第一关键指标不是恒定的,会随着业务变化而改变,比如我们产品早期最关注的是拉新,当有大量用户后,我们会提高对留存的关注程度,这时候第一关键指标可能是周用户活跃(WAU)或月用户活跃(MAU)。

如何判断一个指标是不是第一关键指标?

判断标准:如果我们改善这个指标,产品的长期业绩是否被提高?

网站或APP上,常见的第一关键指标举例:

ToB官网:注册线索量。

泛交易类:支付成功数量。

注意力类:DAU或平均停留时长。

1、 一级指标

一级指标指的是对第一关键指标有直接贡献的、或者是可以帮助产品向着更优方向发展的系列指标。

比如网站的第一关键指标是注册数量,一级指标可能是表单页到访访客数量,提高表单页访客数量可以直接提高最终的注册数量,一级指标也可能是表单页访客到注册成功的转化率,提高表单页访客到注册成功的转化率可以直接提高注册数量。

2、 二级指标

二级指标可以对一级指标有直接贡献、或者是可以帮助产品向着更优的方向发现的系列指标。

比如网站的一级指标是,表单页访客到注册成功的转化率,二级指标可能是第一个字段完成验证的次数,在同样的访客数量情况下,第一个字段完成的越多,表单页访客到注册成功的转化率越高。

我们可以制定多级指标体系,但是要确定的是,制定的每一级指标体系都会对上一级指标有直接贡献,我们建议尽可能精简您的指标,并且想清楚你要分析什么数据,简约可控的指标体系对于数据分析有很大的帮助,可以让我们把精力更聚焦在核心分析上,每个人对要分析什么,把分析精力放在哪能让产品更好有自己的想法,如果你是一个团队在制定指标体系,在制定之前可以先进行需求的沟通,保证做数据分析的每个团队都能理解当前的指标代表的含义。

3、管理指标体系

做好了指标体系中,要确保每一层级的指标体系都是与上一层级有直接关系的,比如二级指标的变化可以影响一级指标,一级指标的变化对第一关键指标有直接贡献,如下图举例:

指标体系示意图

4、关键指标的分类

访客成为用户、到活跃、到流失,会经历一个用户生命周期(Custom Journey),当然不是所有的用户都会经历完整的用户生命周期,在任意一个环节用户都可能离我们而去,我们在做产品运营的时候有个共同点就是希望用户尽可能的参与到产品中来,也希望用户多次回访,无论您的产品是什么,都有一组典型的用户生命周期,您可以按照一组生命周期来搭建您的指标体系:
接触、转化、活跃、参与、留存。

(1)接触

接触指的是从外部的流量渠道到达你网站、APP的全部用户数量,多用于新用户获取的阶段,表示的是你可以转化成你的用户的最大值,如果是网站就是Unique Visitor相关,如果是APP就是启动相关。

我们在接触期关注的数据指标应该对这个阶段的关键指标有贡献,通常我们需要知道固定时间内到达我们产品的访客的构成,这时就会涉及到流量渠道,了解不同渠道的用户构成状态有助于我们进行渠道优化,改善访客质量。

(2)转化

转化在不同的应用上有不同的含义,如果是留资类网站或APP,转化指的就是注册,而在电商行业,转化需要经历注册和支付订单两个环节,注册不算是真正的转化,只有完成了我们期待用户完成的行为,才能称之为转化,也就是支付订单。

(3)活跃

活跃用户指的是在一段时间内,采取了行动并且从您的产品中获得价值的人,无论是日活跃还是周活跃,都反应了用户针对产品的参与程度,我们如何定义活跃?跟转化一样,不同的产品定义活跃的方式不同,比如对于网站来说,在一定时间段内,再次打开网站是活跃的关键行为,而对于电商行业,多次购买是活跃的典型表现,所以我们为您的产品活跃用户专门定义。

(4)参与

参与度指的是用户完成了某一些关键行为占据全部活跃用户的比例,来评估用户对产品的参与程度,参与程度意味着产品对用户的粘性。

(5)留存

留存率反应了产品的粘性,在我们定义好留存的目标时,会得到相应的留存表,留存的目标可以是产品打开,也可以是某个功能,比如使用A功能的用户,在未来7年内,是否会回来使用A功能,这样的指标很好的反映了功能留存。通常建议,用7日留存率、30日留存率、90日留存率进行留存分析。

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