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创业中什么是好的数据指标
好的数据数字指标与你的商业模式成正相关,对于创业公司而言,之所以进行数据分析,是为了资金耗尽之前,找到正确的产品和市场
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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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