數據分析系列篇：數據指標體系建立

數據指標是數據分析很重要的原材料，比如我作為一家電商公司，我的網站運營的如何？每天的流量是多少？新老賣家買家都是什么占比？產品類目銷售情況是什么樣子？這些都是作為一家電商公司每天都需要去監控和關注的。

一家企業建立的數據分析體系通常細分到了具體可執行的部分，可以根據設定的某個指標的異常變化，相應立即執行相應的方案，來保證企業的運營的正常進行。

本篇重點介紹電商公司的數據指標體系建立，究其原因1.用戶數據相對完整和復雜 2.業務相對較成熟 3.數據指標體系建立相對來說具有代表性。

第一塊重點先講方法論，第二塊講模塊內容介紹，第三回顧數據指標體系的注意點。

為什么要先介紹下方法論呢？

主要是不管是電商也好，還是游戲公司也好，還是做搜索引擎的，還是做微博運營的，本質上都是在做用戶，都是在研究用戶的行為特征和平臺運營情況，掌握了基本的方法論，就無招勝有招。

1.搭建數據指標體系的前提

前提是神馬呢？首先就是知道你在干的一件什么事！

做保險行業的數據分析指標體系肯定和做零售行業的指標體系不同，有做交易支付為目標的，也有做用戶流量的。所以了解業務形態，是首要任務。大到方向，小到細節。

step 1走出去，先和運營的童鞋聊聊吧?？纯此麄兌缄P注什么，他們對業務的理解是什么。他們平時都看什么指標。如果運營今年KPI是日活躍7000萬，而你拼命分析交易量有增長，這樣也沒有了意義。

step 2看看不同層次的人對這個業務的理解。高管和運營童鞋具體看的維度和思考的維度會有不同，了解不同的思考維度和聲音，對建立不同的數據體系有重要的意義。

step 3了解用戶的聲音，往往用戶的聲音才是對一個產品和平臺最真實的反饋，這些需要數據指標體系來量化。

2.電商的數據分析指標體系

下圖列出電子商務企業的數據分析體系絕大部分維度，這里的數據分析體系只是一個大致的、框架性的，這里更多是一個成熟的，共性的指標，而更多的則需要大家根據自身的情況去細化和完善，從而制定對企業更有意義的指標。

a.網站運營指標

運營很重要的關鍵詞就是：流量！

網站流量指標主要用從網站優化，網站易用性、網站流量質量以及顧客購買行為等方面進行考慮。目前，流量指標的數據來源通常有兩種，一種是通過網站日志數據庫處理，另一種則是通過網站頁面插入JS代碼的方法處理（二種收集日志的數據更有長、短處。大企業都會有日志數據倉庫，以共分析、建模之用。大多數的企業還是使用GA來進行網站監控與分析。）。網站流量指標可細分為數量指標、質量指標和轉換指標，例如我們常見的PV、UV、Visits、新訪客數、新訪客比率等就屬于流量數量指標，而跳出率、頁面/站點平均在線時長、PV/UV等則屬于流量質量指標，針對具體的目標，涉及的轉換次數和轉換率則屬于流量轉換指標，譬如用戶下單次數、加入購物車次數、成功支付次數以及相對應的轉化率等。

其次是產品類目！

商品類目指標主要是用來衡量網站商品正常運營水平，這一類目指標與銷售指標以及供應鏈指標關聯慎密。譬如商品類目結構占比，各品類銷售額占比，各品類銷售SKU集中度以及相應的庫存周轉率等，不同的產品類目占比又可細分為商品大類目占比情況以及具體商品不同大小、顏色、型號等各個類別的占比情況等。

b.經營環境指標

經營環境指標更多是對市場和外部環境的反饋，比如市場占有率、市場增長率，像這類的數據一般都是通過第三方數據公司的調研完成。

c.銷售指標

銷售指標是用戶在下單環節中的整個過程體現。如果創建訂單量很高，而下單成功率很低，那中間的支付環節是不是存在問題。如果訂單量很低，而流量很高，是不是產品類目和單價有問題?？傊?，賺錢才能給業務帶來增長。網站銷售業績指標重點在網站訂單的轉化率方面，而訂單銷售指標重點則在具體的毛利率、訂單有效率、重復購買率、退換貨率方面，當然還有很多指標，譬如總銷售額、品牌類目銷售額、總訂單、有效訂單等等。

d.營銷活動指標

這方面更多是配合運營一起來做的，專題活動的專項分析，通過不同的營銷活動來打動用戶，比如雙十一、雙12、黑色星期五，這些典型的成功案例成為全民狂歡的購物節的具體效果怎么樣。特別要說的是，一定要結合營銷活動的具體內容來分析，舉個例子，之前遇到過一個情況，我們本身并沒有做什么營銷活動，而突然有一天游戲充值的流量暴增，原因查了半天才知道原因是騰訊是搞游戲幣充值活動，那這種就屬于場外活動的影響。

e.客戶價值指標

• 建立CRM（客戶關系管理）：建立CRM的最主要原因是為了幫助我們了解客戶，那么客戶的信息越詳細、越準確越好。建立了CRM之后，客戶管理就會便捷而且系統化和流程化。

• 構建客戶綜合價值模型：我們可以通過客戶綜合價值模型來評估并選出我們最想要保留的客戶。客戶價值評估模型的搭建，綜合衡量了客戶五個方面的表現：客戶當前貢獻度、客戶未來貢獻度、客戶信用度、客戶忠誠度、客戶成長潛力。

• 用客戶生命周期模型提升收入：通過決策樹算法我們能調整適合我們的客戶生命周期，最后制定針對不同生命周期的營銷策略。通過劃分生命周期，我們能解決基本客戶細分的問題。

特別是我們在做用戶會員體系的過程中，要建立會員的健康度監控，培養用戶的沉淀意義。什么意思？如果你只是通過一次次的紅包、促銷、折扣來吸引用戶的話，如果不是真的產品很有競爭力，那每次做完活動后能夠沉淀下來的用戶也是寥寥無幾的，這樣的成本也是極高的。

而像騰訊QQ發展的用戶等級、會員各種特權等權益，則是一種新的方式來培養你用戶來不斷的升級，不斷的花錢。雖然聽起來不是很好聽，但會員體系騰訊的確在這方面看的比較遠。而現在微信又沒有了會員等級制度，相信后面騰訊也會推出這塊的業務。

3.數據指標體系的注意點

第一個注意點就是：用戶路徑！

如果你的用戶路徑都是混亂的，那怎么能分析的清楚在哪里存在問題呢？

第二個注意點：目標客戶是誰！

如果你建立了一整套的數據指標體系，最后連自己的目標客戶是誰都不清楚，那平臺也很難做下去了。

第三個注意點：實時性和完整性！

會員是運營的重中之重，每天都要看的！

第四個注意點：變化！

會員也是在不斷變化的，所以指標體系也是需要跟著變得。之前的用戶喜歡電視購物，現在喜歡網上購物，關注的指標自然不同。以前的會員追求大眾化，現在追求個性，所以買的產品也會不同。這種都需要了解人性和潮流。

做數據指標體系，更是對人性揣摩的量化！