数据分析|业务分析没思路(学会这个通用的指标思维,比看书有用)

怎么让数据分析落地业务,这个是我们这个行业公认的难题,其实很多人的原因都是因为没有指标思维,以为有了数据就能分析,这是缺少指标思维的表现。那么怎么才能提高指标思维呢?
什么是指标思维? 首先,指标是什么呢?
首先我们都知道,数据分析人的信条当中有一条是“可以量化的要量化,不可以量化的也要量化”,因为只有通过标准或者规则的量化,我们才能说明某件事物是好的还是坏的。
就好比在年度总结会上,领导告诉你:“今年我们公司的净利润大幅增长了”,这个“净利润大幅增长”就不足以成为一个指标,因为它没有量化,也有可能大幅增长只是1%或者2%,因为如果没有参照物相比,我们就不能判断其是否是“大幅增长。”
数据分析|业务分析没思路(学会这个通用的指标思维,比看书有用)
文章图片


所以量化指标是最能体现事物程度的一种方法,正好像高考要用分数、工作也要背KPI一样,只有不断去量化业务指标,能够帮助我们更加深入的了解业务,只有我们知道了该用什么指标,才意味着我们已经理解了业务。
那么指标也是有其构成方式的,简单来说,指标是由三部分组成的:
指标=核心需求+对象+时间

  • 核心需求:先明确要分析的需求是什么,比如留存、转化、曝光、盈余等
  • 对象:要将指标限制在某个场景、某个功能、某种条件、某种属性下
  • 时间:指标的限定时间,有时候可以省略,但为了表达清晰建议不要省略
比如说业务跟你说要分析一下APP的转化情况,这个“转化情况”是分析需求,不是我们真正要分析的量化指标,那么我们怎么去找量化指标呢?
数据分析|业务分析没思路(学会这个通用的指标思维,比看书有用)
文章图片


就是参照上面的公式:
  • 核心需求:具体从业务出发,是想看即时的转化情况,还是长期的转化情况,不同的需求有着不同的指标,比如三日转化率、七日转化率、月转化率、年转化率,某些功能甚至可以看其跳转率;
  • 对象:是app的哪个功能的转化率?我们不能直接看整体的转化率,要从全局到细节,可能是搜索功能的转化率、下单功能的转化率、推荐功能的转化率等等
  • 时间:哪一段时间内的转化情况?可能是最近一个月,也可能是某个功能上线以来,我们确定了时间,才能将这个指标完整表达出来
那么最后我们要分析这个app的转化情况,就可能要分析下面这样的指标:
  • 自搜索功能上线以来的即时转化率
  • 最近三个月推荐功能的跳转率
  • 今年整个app下单到支付的总体转化率
  • .............
这样不仅指标能提升我们对业务的理解,单是怎么去确定指标的这个过程,就能极大地提升我们对业务的理解,因为如果你不了解业务,你是无法做出这样的表达的。所以学习指标思维,第一步就是要学会确定指标、定义指标。
如何量化指标? 日常的分析工作中,除了这些基础指标,还会遇到一些特定的业务问题,需要用数据分析解决。比如业务想对比用户对两款产品的喜爱程度,这种情况下我们该怎么办?
想要量化某个事物,关键是要先搞清楚量化后的数据是为了解决什么问题,也就是目标。
数据分析|业务分析没思路(学会这个通用的指标思维,比看书有用)
文章图片


1、我们要澄清目标到底是什么?
你想量化用户对某个功能的喜爱程度,那么究竟什么算是“喜欢这个功能" ?是使用频次吗?是使用深度吗?还是用户分享的比例?你需要不断用问题去澄清目标或者说是需求到底是什么。
2、考虑如何量化这个目标?
如果是使用的深度,那么我们可以量化”使用深度”吗?可以用功能内的停留时长,或者各个子功能的使用广度等等。找到可以用数据衡量的指标来表示“深度”
3、量化后的数据能增加我们对目标的了解吗?
比如"子功能的使用广度"这个指标能让我们确定用户喜欢这个产品吗?如果这个指标比较高的用户只是用户不明白如何使用产品,而进行的探索动作。功能使用率高的用户不能代表用户喜欢这款产品,那么这个数据不能有效降低我们对产品受欢迎程度的了解。
如果量化后的数据对我们理解需求没有什么帮助,那么我们就得回到第一-步 ,重新澄清什么是目标。
如何拆解指标? 【数据分析|业务分析没思路(学会这个通用的指标思维,比看书有用)】举个例子,某款APP刚刚研发出来以后,一般为了推广这个app,运营人员都会去花钱买一些量,也就是用机器或者真人去下载app、然后点击app,也就是刷日活。
这种情况下,我们该用什么样的指标去衡量这款app的使用情况呢?
1、理解业务,理解目标
首先我们要先理解业务和目标,我们是为了衡量app的使用情况,那么按照我们刚才量化指标的思路,我们可以通过哪些量化指标去衡量呢?我们可以通过一个忠实用户的行为进行理解:
数据分析|业务分析没思路(学会这个通用的指标思维,比看书有用)
文章图片


  • 用户首先在应用市场看到了这款app,就会产生下载行为(下载率);
  • 下载之后需要进行注册账户才能登入app(注册率);
  • 如果你这款app是付费app,那么你在注册账户后需要购买才能激活(激活率);
  • 完成这些步骤后用户就进入了主页面,这个时候很可能用户就会划过自己不喜欢的内容(跳转率);
  • 如果用户觉得某个功能或者内容还不错,就会一直停留在这个功能里(留存率);
  • 这时候如果有广告或者有付费内容,用户感兴趣的话就会产生购买行为(交易率);
  • 最终用户看了一会选择退出了app(停留时长);
  • 而如果用户觉得app还不错,下一次还是会打开app(唤醒率);
很显然,这里面涉及到的跳出率、留存率、激活率、注册率、下载率、交易率等等很多,都是我们衡量这个APP使用情况的指标,而这些指标只有在我们真正了解了业务之后才能知道。
2、确定核心指标
第一步我们明确了分析需求,找出了初步的指标,第二步就是确定核心指标。
比如第一步里提到的下载率,在例子里这种情况下下载率是绝对没有说服力的,因为我们通过买量和买日活的方式去造成了一部分的虚荣指标,虚荣指标是没办法说明app的使用情况的。
所以我们应该用停留时长或者跳转率去排除掉虚荣因素的影响,比如我们的核心指标可以是停留时长大于15秒的用户,或者是跳转率。
数据分析|业务分析没思路(学会这个通用的指标思维,比看书有用)
文章图片


每个APP的核心指标不太一样,所以一定要多花时间去考虑这件事,这个非常重要,不只是看日活和留存那么简单。
3、按照维度拆解
核心指标的波动必然是某种维度的波动引起,所以要监控核心指标,本质上还是要监控维度核心指标。通用的拆解方法都是先对核心指标进行公式计算,再按照业务路径来拆解。
假设,当前的核心指标是停留时长大于15秒的用户数。
停留时长大于15秒的用户数=打开APP的用户数*停留时长大于15秒的占比
分析“打开进入APP的用户数”时,我们要关注渠道转化率,分析用户从哪里来;同时用户通过哪种方式打开的,如通过点击桌面图标、点击通知栏、点击Push等;并且,这类用户的用户画像是什么,用户画像也更多是在这个时候才最有作用,更多要基于场景和相应的指标来分析。
数据分析|业务分析没思路(学会这个通用的指标思维,比看书有用)
文章图片


“停留时长大于3秒的占比”该指标要重点关注如停留时长的分布,停留1秒的用户有多少、2秒的用户有多少、3秒的用户有多少,具体分布情况是怎样的;停留大于3秒的用户特征和行为特性是怎么样的情况;停留小于3秒的用户特征,并且要分析是否有作弊或刷量的可能性。
每一个环节的关键指标都可以通过公式的形式进行拆解,再根据拆解公式逐个分析对应的影响因素,当然还有其他的维度,这里大家可以重点看一下之前的细分思维。

    推荐阅读