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数据指标拆解方法有哪些(数据指标拆解方法有哪几种)
导语:数据指标拆解方法
1. 为什么要做指标拆解?在日常产品的迭代和运营过程中,我们会接触不同的数据、不同的指标,很多数据指标独立存在的,每个指标都能表示出一些问题,但是最终显示出来的数据比较零散,没有办法串联起来,也没有办法发现全局问题,因为只看一个指标,能发现问题,不能解释问题。拆解指标,能从细节发现问题,进而引发新的思路。
无论是汇报还是制定计划,每个公司都需要对未来的趋势进行预测,为了提高预测的准确性,需要把大的指标分解,使计划更加有据可依。
举例:
以企业利润举例,我们将数据填充到指标模型中,得到如下公式:
利润=收入 - 成本收入= 用户数 × 客单价用户数=流量 × 转化率流量=线上流量 + 线下流量在以上案例中,如果想提高企业利润,那么根据这个公式我们可以找到以下几个考虑的方向:
提高客单价提高转化率2. 指标拆解怎么拆?第一步:找到主指标。这一步很重要,拆解指标,一定是从一个很重要的主指标开始的,比如利润、销售收入、GMV一类。不找到主指标,随便拿个指标就往下拆,只会让思路越来越乱。
如上例子描述,拆解的主指标是利润,不是拆解的线下流量。
第二步:找到负责主指标的部门。这一步也很重要,因为很多指标不止一种拆解方法。到底怎么拆合适呢?要看拆完以后,是否有一个部门对指标负责。如果有的话,负责部门就能根据指标变化做改善。如果没有,那拆了也白拆
比如如上例子,线下流量有系统但没人管理,通过上述的公式能明显的看到此指标的重要性,要安排专人进行完善。
第三步:确认子指标有数据采集。这一步也能重要,因为指标的背后是数据采集,如果没有数据采集,要么去掉这个指标,要么完善系统来支撑指标。
第四步:列出拆解公式,进行数据对比。这里呈现的就是最终结果,对公式中的每一步最好能得到指标的同期,前期,完成率属性指标,便于监控核心指标的完成情况和风险控制。
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