超長乾貨!最全資料指標分析!
阿新 • • 發佈:2021-07-14
在剛邁入資料的大門時,我經常對一些資料指標或者資料本身的概念很模糊,尤其是當跟運營、資料分析師扯需求的時候,會被這些密密麻麻的指標給弄糊塗。為了更好的在行業裡面摸打滾爬,花了很多時間閱讀一些指標相關的文章、書籍,總算解決了這個問題。
作為網際網路從業人員,目前看來對資料指標、指標的運用還是需要再深入學習下。終於擠出一些時間重新梳理了關於資料指標相關的一些知識,先梳理下資料指標基礎知識。
對於上述這些指標,如果你很陌生,那麼首先可能就會問“這些指標來的呢”,“有些指標直接獲取不到呀”。說到這,不得不提到資料採集的基礎:埋點。一般在設計好資料指標後,我們會有一個“資料埋點”的工程,通常是由產品經理輸出《埋點需求文件》,然後交予開發進行埋點部署,關於埋點的幾種方式已經在埋點系列裡面,在此不復述了。
埋點是網際網路領域最重要的資料採集手段之一。通俗講就是在web或app植入埋點程式碼,用以監控使用者行為事件。通過埋點,我們可以:
獲得使用者行為軌跡
追蹤任一時間段資料的變化
驗證可行性
找出產品設計漏洞等
以電商網站為例,想要統計使用者訪問網站、訪問商品詳情頁、加入購物車、支付訂單到支付成功的轉換率。發現從訂單支付到支付成功轉換率僅有4%,明顯過低。即可分析支付節點是否存在bug,由什麼原因導致。
大致的,我認為可以將資料指標分為三大類:綜合性指標、流程性指標、業務性指標。
業務性指標是跟產品業務相關的指標。例如視訊網站,則可能需要的業務指標有:視訊播放數、人均觀看時長、人均播放數、播放率等。