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

背景

大家好，我是寶器！

經(jīng)常會(huì)聽(tīng)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(kāi)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)趺椿厥拢趺吹贸龅慕Y(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