创业中什么是好的数据指标

什么是好的的数据指标

它是比较性的。比较不同维度的指标可以更好的洞察产品的实际走向，记录这些，跟进、分析，不同变量带来的结果变化。

它是一个比率。比率可以反映实质性的结果。

• 比率是有明确的结果指标。开车中，速度会比距离更有指导性
• 比率是好的比较指标。时间维度的数据对比中，一天和一个月的对比结果代表的意义也会不同

它会改变行为。随着指标的变化，应该采取相应的举措。在灰度发布阶段，根据指标的反馈需要及时的优化产品，调整市场定位，找到忠实的用户人群

很显然，一个好的数据指标和你的商业目标是一致的。

正确的数据指标有哪些

定性指标与量化指标

• 定性指标：描述了行为、态度或现象的非数字化特征，通常通过访谈、观察或问卷得出，无法直接以数值形式呈现。eg：客户对产品功能的满意度、用户反馈的主要痛点。
• 量化指标：是以数值形式表达的，可以通过测量、计算或统计得出，便于分析和比较。eg：月活跃用户数、客户流失率、网站转化率

虚荣指标与可付诸行动的指标

• 虚荣指标：仅仅看上去令人印象深刻但对业务决策没有实际帮助的指标。它们通常不能揭示因果关系，也不能指导改进措施。
  • 点击量：不清楚点击人数
  • 页面浏览量（PV）：页面别访客请求的次数，也不清楚点击人数
  • 网站总访问量：你的访问量100？-> 1个用户访问了100次？还是100个访问了1次的用户
  • 独立访客数：不清楚这些人为什么停留，为什么离开
  • 粉丝/好友/点赞的数量：人气比赛
  • 网站停留时间/浏览页数
  • 收集到的用户邮件地址数量：存在虚假用户，不会和你进行沟通
  • 下载次数（如果无法与收入或用户行为挂钩）：相比，下载后的激活量账号创建量更有意义
• 可付诸行动的指标：能够驱动实际行动的指标。它们直接与业务目标相关，且可以通过优化这些指标来推动业务增长。例子：每用户平均收入（ARPU）、客户留存率、用户生命周期价值（LTV）。

探索性指标与报告行指标

• 探索性指标：用于假设验证和模式发现，通常在产品开发初期或试验阶段使用，帮助团队找到值得深入研究的方向。例子：新功能发布后用户行为的变化趋势、新用户与老用户的交互差异。
• 报告性指标：用于定期监控业务状态和衡量目标达成情况，通常是高层管理和团队决策的依据。例子：月度销售额、净推荐值（NPS）、用户流失率。

先见性指标与后见性指标

• 先见性指标：预测未来可能发生的情况的指标，通常用于风险预警或趋势预测。例子：潜在客户数、新用户注册增长率、产品试用频率。
• 报告性指标：用于定期监控业务状态和衡量目标达成情况，通常是高层管理和团队决策的依据。例子：月度销售额、净推荐值（NPS）、用户流失率。

相关性指标与因果性指标

• 相关性指标：两个变量之间存在统计相关性，但不一定存在因果关系。相关性指标能提供线索，但需要进一步分析其意义。例子：网站流量与销售额（流量增加可能与营销活动有关，但不一定直接导致销售增加）。
• 因果性指标：直接导致某一结果发生的指标，能够揭示行为或事件的根本原因。优化这些指标通常能直接影响业务目标。例子：购物车转化率与收入（提高转化率能直接提升收入）。

通过理解这些指标的不同类型，我们可以选择合适的指标来分析数据、优化业务流程、并推动数据驱动的决策。

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