构建数据指标体系以及数据埋点
本帖最后由 168主编 于 2020-3-2 18:09 编辑一、如何构建指标体系在搭建指标体系之前，先理解什么是指标？
指标，实际上就是一种度量。大到用于监控和评估商业进程的状态，小到衡量某个功能模块的情况，或者是活动效果。
指标体系，也就是将指标由粗到细，由宏观到围观进行逐层分解所构成的体系。
通过指标分级的方法，可以将指标化解为不同层级并逐步分析。
1.一级指标：公司战略层
用于衡量公司整体目标达成情况，与业务紧密结合，对全公司所有员工均具有核心的指导意义。是不可拆分的原子性指标（例如交易额、支付金额、下单数），一级指标呈现整体情况，需要通过二级、三级指标进行修饰和派生，最终指导业务层面进行改进。
例如对于一家互联网公司，则可以体现在增长、活跃、变现这三个阶段，具体到指标上如：新增用户、留存率、DAU/MAU、付费人数（率）、收入金额等。
2.二级指标：业务策略层
简单的理解为，将一级指标横向分类，可以按照业务部门划分，按照地域划分等等。
例如某电商公司一级指标是交易额，那么二级指标可以设定为不同品类商品的交易额，分地区的交易额等。这样当一级指标出现问题的时候，我们可以快速查询到问题的所在。
通常为了实现一级指标，企业会做出一些策略，二级指标也会与这些策略有所关联。例如是否支持商品分期，商家是否支持花呗等。
3.三级指标：业务执行层
三级指标是将二级指标纵向展开，进行路径拆解，漏斗拆解、公式拆解。用于定位二级指标的问题。
路径拆解需要对业务流程进行分析，例如：用户浏览宝贝详情页>加入购物车>订单确定>订单提交>支付>支付结果。
公式拆解例如：有效活跃用户数（停留时长大于3秒）=打开APP的用户数*停留时长大于3秒的用户占比
其实是同一个思路，不同的表现形式。经过上述拆解，电商公司的业务人员得到了如下的三级指标：详情页UV、收藏数、加入购物车数，订单数等。
那业务人员得到三级指标后如何进行分析呢，我们可以进一步思考指标的维度，例如打开详情页的渠道分布，收藏/加购用户的用户画像，从加购到下单的时间分布等等。
常用的维度有：
按时间维度：秒、分、时、天、周、月、季、年
按渠道维度：推广注册、自然注册、活动注册
按用户类型：新老用户、高低净值用户、活跃/流失用户
按终端类型：微信公众号、PC官网、安卓APP、iOS APP
最后，当我们指标和维度都确定之后，就可以进行数据埋点了。
二、数据埋点有了数据指标体系后，针对三级指标（业务执行层面），很多数据（用户行为信息）需要通过数据埋点的方式采集。
1.梳理产品页面流程通过流程图的梳理，明确用户与系统之间每一步的交互，才能得出每一个步骤的转化率（指标值），才能够有针对性的提升。
例如购物环节：宝贝详情页>加入购物车>订单确定>订单提交>支付>支付结果
对应需要统计：宝贝详情页UV、购物车添加事件、订单确认事件、订单提交事件、支付事件、支付成功反馈事件
可以计算得到：从详情页到购物车的转化率，从详情页到订单确认的转化，订单从确认到支付成功之间的转化率等构成的漏斗模型
业务流程
2.提出埋点需求
即说明我们需要统计的事件。通过触发某个动作或达到某种条件来表示我们上述的流程。通常有曝光事件uv/pv，点击事件click等。
例如浏览详情页是曝光事件，添加购物车是点击添加购物车按钮即点击事件。
除了收集这个事件发生的次数外（计数统计），我们还可以收集到事件发生时附带的其他信息，即参数。
例如宝贝品类。当需要收集的参数值为不可分类的连续值时（例如：订单金额），则采用计算统计方式。
根据以上，整理完成埋点需求的表格，定期维护，确保开发人员明确埋点的意义。
埋点需求表格
作者：多肉饼子
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来源：简书
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