产品经理必懂的数据指标

　　产品经理对于数据分析并不陌生，日常工作中需要经常对产品进行数据分析，得出结论，规划以后的产品路线，那么搭建一整个数据平台对于公司，对于日常工作都是很有必要的，而数据指标则是数据平台的基础。数据指标是指对业务数据的标准化，目的是对指标进行统一管理，方便共享，达成对业务指标的共识，并且统一修改和维护。

　　数据指标，本质上是对公司业务数据的统一度量。在对公司数据监控和业务进展情况的衡量中，可以起到关键作用。就算是单单只想知道某个功能模块的情况，或者是对于公司举办的一场线上活动的数据统计，数据指标都能给到整体性的得分。

　　从公司运营角度来看，数据指标的好坏，需要需要考虑定义的数据指标是否在业务层面有价值，比如数据指标考虑的是公司整体的业务数据，对于电商来说，数据指标可以是流量，订单量，客单价，转化率，复购率等核心指标，对于内容来说，数据指标可以是用户数，用户停留时长，用户参与度等核心指标;是否可以通过数据指标的数据情况衡量业务的发展情况，比如搜索业务的搜索成功率，凑单功能的订单转化率，视频内容的完播率等等数据指标。

　　数据指标的核心在于规范和全面，规范是指指标要保持高度的规范性，指标所包含的维度或者量度要保证统一的计算口径，避免由于个人理解带来的数据歧义，在命名上也不需要多么高大上，尽量是明确的和通用的;全面是指尽可能多的涵盖核心数据，保证对于公司业务的全面数据的理解，站在一定的高度去解决问题。

　　不过在现实的工作场景中，因为技术或者是业务自身的原因，往往很难找到很完美的指标。那么这个时候我们最重要的就是统一口径进行分析，更多地观察数据的波动情况。那么选什么样的指标呢?我们通常是对指标进行分级，通常是分成三级。

　　一级指标：公司战略层面指标。

　　用于衡量公司整体目标达成情况，通常设定在5-8个指标。这类指标是与业务紧密结合，按照行业标准进行制定，有可参考的行业标准指标，且这类指标针对全公司所有员工均具有核心的指导意义。比如某游戏公司的一级指标：新增账号、留存率、DAU/MAU、付费人数(率)、收入金额等。

　　二级指标：业务策略层面指标。

　　为了实现一级指标，企业会做出一些策略，二级指标通常与这些策略有所关联。可以简单理解为一级指标的实现路径，用于更快定位一级指标的问题。例如：某游戏公司一级指标是游戏收入，那么二级指标可以设定为不同游戏物品的收入。一级指标是DAU，那么二级指标设定为分服务器的DAU等。这样当一级指标出现问题的时候，我们可以快速查询到问题的所在点。

　　三级指标：业务执行层面指标。

　　三级指标是对二级指标的路径拆解，用于定位二级指标的问题。三级指标的使用通常是可以指导一线人员开展工作的指标内容。三级指标的要求是：一线人员看到指标后，可以快速做出相应的动作。如游戏公司的二级指标是XX区服的DAU，那么三级指标则可以设定为游戏时长、游戏频次、游戏等级分布、游戏关卡流失情况等。通过观察这些数据，可以去针对性地做调整，如某个关卡流失的用户特别高，那么尝试降低难度。

　　从公司运营角度来看，数据指标的好坏，需要需要考虑定义的数据指标是否在业务层面有价值，比如数据指标考虑的是公司整体的业务数据，对于电商来说，数据指标可以是流量，订单量，客单价，转化率，复购率等核心指标，对于内容来说，数据指标可以是用户数，用户停留时长，用户参与度等核心指标;是否可以通过数据指标的数据情况衡量业务的发展情况，比如搜索业务的搜索成功率，凑单功能的订单转化率，视频内容的完播率等等数据指标。

　　数据指标的核心在于规范和全面，规范是指指标要保持高度的规范性，指标所包含的维度或者量度要保证统一的计算口径，避免由于个人理解带来的数据歧义，在命名上也不需要多么高大上，尽量是明确的和通用的;全面是指尽可能多的涵盖核心数据，保证对于公司业务的全面数据的理解，站在一定的高度去解决问题。

　　有了数据指标，在做决策的时候就可以根据业务数据更综合，更理性，对于公司的长期发展，对于产品经理在功能模块的迭代优化上，都能有很大的助益。

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