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        從留存率業(yè)務(wù)案例談0-1的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

        共 1611字,需瀏覽 4分鐘

         ·

        2020-11-19 01:12

        背景

        大家好,我是寶器!

        經(jīng)常會(huì)聽到互聯(lián)網(wǎng)人形容一個(gè)產(chǎn)品的體量和知名度用活躍用戶來(lái)衡量,比如:“微信的日活接近10億了,真社交巨獸。”

        這里面有個(gè)幾個(gè)關(guān)鍵的詞:衡量、日、活躍、用戶。這些綜合起來(lái)是什么,DAU。對(duì)于分析師來(lái)說(shuō),這是一個(gè)可反應(yīng)業(yè)務(wù)產(chǎn)品活躍用戶現(xiàn)狀的一個(gè)指標(biāo)。

        這樣思考下去你可能會(huì)問(wèn)想知道:

        指標(biāo)是什么?

        按照比較官方的定義是在一定條件和時(shí)間下反應(yīng)某種現(xiàn)象的規(guī)模和比例,由指標(biāo)名稱和數(shù)值構(gòu)成。

        實(shí)際上是不是所有的這種反應(yīng)某種現(xiàn)象和規(guī)模的數(shù)據(jù)都可以叫做指標(biāo)呢?我覺(jué)得不是,因?yàn)椴皇撬羞@樣的數(shù)據(jù)都是對(duì)業(yè)務(wù)有參考價(jià)值的。

        張濤老師的說(shuō)法個(gè)人較為認(rèn)可:對(duì)當(dāng)前業(yè)務(wù)有參考價(jià)值的可統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)可以是指標(biāo),它是可以反應(yīng)哪個(gè)用戶做了哪些行為,給業(yè)務(wù)帶來(lái)了什么樣的結(jié)果指標(biāo)[1]。

        所以常用的數(shù)據(jù)指標(biāo)可以分成:用戶數(shù)據(jù)(新增、日活、留存等);行為數(shù)據(jù)(訪問(wèn)深度、轉(zhuǎn)化率等);業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)(一般會(huì)和用戶數(shù)據(jù)指標(biāo)和行為數(shù)據(jù)指標(biāo)有些交叉,反應(yīng)的是業(yè)務(wù)大盤的情況,比如GMV、ARPU值等)。

        使用這些指標(biāo)的注意和坑

        假如你是一名分析師嗎,可能你會(huì)遇到這樣的場(chǎng)景,”同一個(gè)指標(biāo)“不同的人可能也得到不一樣的結(jié)果:

        比如產(chǎn)品經(jīng)理A說(shuō)的本月的留存率是20%,產(chǎn)品經(jīng)理B說(shuō)本月的留存是24%,那到底誰(shuí)是對(duì)的,為什么他們計(jì)算的結(jié)果會(huì)不一樣?

        其實(shí)沒(méi)有絕對(duì)的對(duì)錯(cuò),只是A和B對(duì)這些數(shù)據(jù)指標(biāo)背后的定義和口徑是不一致的。但后續(xù)分析過(guò)程中一定要注意形成統(tǒng)一明確的數(shù)據(jù)指標(biāo)定義,這樣才能去做后續(xù)的分析,不然后續(xù)的對(duì)比結(jié)果可能也是錯(cuò)的。

        留存率的案例

        某高質(zhì)量用戶產(chǎn)品在2020年國(guó)慶節(jié)那一天(10月1日)開始試運(yùn)營(yíng),那天通過(guò)拉新來(lái)了5位用戶,國(guó)慶節(jié)過(guò)完來(lái),老板想知道10月1日這波拉新用戶的7日留存率。

        Fake數(shù)據(jù)表

        CREATE?TABLE?ods_study_1.ods_study_retain_1
        (
        userid?int,
        min_date?DATE,
        active_date?DATE
        );

        INSERT?INTO?ods_study_1.ods_study_retain_2(userid,min_date,active_date)?VALUES(1,'2020-10-01','2020-10-02'),(2,'2020-10-01','2020-10-02'),(3,'2020-10-01','2020-10-02'),(4,'2020-10-01','2020-10-03'),(5,'2020-10-01','2020-10-03')

        查看下數(shù)據(jù)

        ?SELECT?userid,min_date,active_date,active_date-min_date?FROM?ods_study_1.ods_study_retain_2

        國(guó)慶后,產(chǎn)品經(jīng)理A匯報(bào)說(shuō),“老板,我們這次7日留存下來(lái)的用戶是0,7日留存率0,效果非常不好,不可以繼續(xù)投放拉新了

        SELECT?
        ??min_date,
        ??COUNT(CASE?WHEN?(active_date-min_date)?=?6?THEN?userid?ELSE?NULL?END?)?restay_num,
        ??COUNT(DISTINCT?userid)?all_num?
        FROM
        ??ods_study_1.ods_study_retain_2?
        GROUP?BY?
        ??min_date;

        國(guó)慶后,產(chǎn)品經(jīng)理B匯報(bào)說(shuō),“老板,我們這次7日留存下來(lái)的用戶是5,7日留存率是100%,效果非常好,可以繼續(xù)投放拉新”。

        SELECT?
        ??min_date,
        ??COUNT(CASE?WHEN?(active_date-min_date)?<=?6?THEN?userid?ELSE?NULL?END?)?restay_num,
        ??COUNT(DISTINCT?userid)?all_num?
        FROM
        ??ods_study_1.ods_study_retain_2?
        GROUP?BY?
        ??min_date;

        老板非常疑惑,你們?cè)趺椿厥?,怎么得出的結(jié)論正好相反?

        產(chǎn)品經(jīng)理B看了看A的計(jì)算邏輯,給A說(shuō),兄弟,我們這款產(chǎn)品具有周期性,當(dāng)時(shí)調(diào)研的時(shí)候就反饋了用戶一般只會(huì)在每個(gè)月的2號(hào)和3號(hào)有時(shí)間去使用這款產(chǎn)品。

        所以你不能計(jì)算10月1日之后的第7日還剩下多少人活躍,要計(jì)算10月2日-10月7日之間一共有多少用戶在活躍。

        這個(gè)小案例其實(shí)反饋的就是業(yè)務(wù)線對(duì)指標(biāo)定義不一致計(jì)算得到不同的結(jié)果,一個(gè)是7日日留存,一個(gè)是7日內(nèi)留存。

        數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的構(gòu)建

        所以指標(biāo)準(zhǔn)確的定義是產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)等團(tuán)隊(duì)做分析必要的前提,且在每個(gè)分析師心中都有一套完整的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。指標(biāo)是單一的,指標(biāo)體系是完整的,是可以表示業(yè)務(wù)之間的相關(guān)性和結(jié)構(gòu)性。

        一個(gè)優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系可以反應(yīng)出:發(fā)生了什么?為什么這件事會(huì)發(fā)生?這樣持續(xù)下去未來(lái)可能會(huì)發(fā)生什么?我們應(yīng)該根據(jù)這些做些什么?

        這一塊涉及的內(nèi)容較多,一篇文章應(yīng)該講不完整,這次簡(jiǎn)單分享下。分析師構(gòu)建一套完整的指標(biāo)體系搭建步驟和所需合作同事:

        1. 明確產(chǎn)品各業(yè)務(wù)線目的(相關(guān)業(yè)務(wù)線產(chǎn)品經(jīng)理出)
        2. 明確指標(biāo)體系的建設(shè)規(guī)劃模型方案(分析師和相關(guān)業(yè)務(wù)線的產(chǎn)品經(jīng)理拉通統(tǒng)一)
        3. 明確指標(biāo)對(duì)應(yīng)的埋點(diǎn)和存儲(chǔ)邏輯(各業(yè)務(wù)線產(chǎn)品經(jīng)理和埋點(diǎn)研發(fā)人員)
        4. 梳理指標(biāo)的準(zhǔn)確性,取數(shù)校驗(yàn)(分析師)
        5. 指標(biāo)跌倒更新和刪減(分析師和產(chǎn)品經(jīng)理)
        6. 數(shù)據(jù)指標(biāo)體系平臺(tái)建設(shè)和迭代(分析師、產(chǎn)品、研發(fā))

        步驟2的規(guī)劃模型方案思路這一塊建議閱讀GrowingIO發(fā)布的那本小冊(cè)子《指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)采集》[2],寫的比較清晰。

        參考資料

        [1]

        張濤: 神策數(shù)據(jù)副總裁

        [2]

        GrowingIO,《指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)采集》: 某電商產(chǎn)品基于OSM和UJM相結(jié)合的指標(biāo)體系構(gòu)建全景圖


        寫在最后

        之前那篇文章:寫給所有數(shù)據(jù)人,文末寶器說(shuō)會(huì)分享數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的一些個(gè)人認(rèn)知內(nèi)容,今天算是這部分的內(nèi)容一點(diǎn)開始,更多敬請(qǐng)期待。


        因個(gè)人知識(shí)和時(shí)間都有限,也深知現(xiàn)在關(guān)注寶器的業(yè)界朋友越來(lái)越多,寫文會(huì)會(huì)更嚴(yán)謹(jǐn)(這篇文章從構(gòu)思、寫作、表述、刪改、排版一共寫了6小時(shí),所以不能保正日更新原創(chuàng)),文中觀點(diǎn)不一定完全正確,不當(dāng)之處,還請(qǐng)各位兄弟萌多一些理解。


        我是寶器,畢業(yè)于成都七中附屬大學(xué),一個(gè)不知名分析師,一個(gè)為終極目標(biāo)而不斷努力的打工人。

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