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    《精益數(shù)據(jù)分析》什么是好的數(shù)據(jù)指標(biāo)?

    作者: 時(shí)間:2019年06月14日 信息來(lái)源:

        (1)好的數(shù)據(jù)指標(biāo)是比較性的。比較在不同的時(shí)間段,用戶(hù)群體,競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品之間的表現(xiàn),可以更好的洞察產(chǎn)品的實(shí)際走向,本周的用戶(hù)轉(zhuǎn)化率比上周高比用戶(hù)轉(zhuǎn)換率2%更有意義。

        (2)好的數(shù)據(jù)指標(biāo)是簡(jiǎn)單易懂的。如果人們不能很容易地記住或討論某指標(biāo),那么通過(guò)改變它來(lái)改變公司作為會(huì)十分困難,

        (3)好的數(shù)據(jù)指標(biāo)是一個(gè)比率。僅僅查看幾個(gè)比例就能夠?qū)σ粋€(gè)極公司的基本狀況作出判斷,你也需要幾個(gè)這樣的比率為自己的創(chuàng)業(yè)公司打分。

        想要找出正確的數(shù)據(jù)指標(biāo),有5點(diǎn)需要牢記于心

        (1)定性指標(biāo)與量化指標(biāo)。

        定量數(shù)據(jù)指的是那些我們跟蹤和衡量的數(shù)字,比如電影的評(píng)分、PV,UV。定性數(shù)據(jù)指的是難量化的數(shù)據(jù),比如在做用戶(hù)訪談時(shí)問(wèn)用戶(hù)有什么棘手的問(wèn)題。
    定量數(shù)據(jù)回答的是“什么”和“多少”這樣的問(wèn)題,定性數(shù)據(jù)回答的就是“為什么”。
    定量數(shù)據(jù)排斥主觀因素;定性數(shù)據(jù)吸納主觀因素。

        (2)虛榮指標(biāo)與可付諸行動(dòng)的指標(biāo)。

        
    當(dāng)我們拿到一個(gè)指標(biāo),下意識(shí)地問(wèn)自己:“依據(jù)這個(gè)指標(biāo),我將如何改變當(dāng)前的商業(yè)行為?”如果回答不了這個(gè)問(wèn)題,那么這個(gè)指標(biāo)就很有可能是一個(gè)虛榮指標(biāo)。
    比如“總注冊(cè)用戶(hù)數(shù)“就是一個(gè)虛榮指標(biāo)。這個(gè)數(shù)字只會(huì)隨著時(shí)間增長(zhǎng),它并不能傳達(dá)關(guān)于用戶(hù)行為的信息:他們?cè)谧鍪裁??是否?duì)你有價(jià)值?他們中的很多人可能只是注冊(cè)了一下,就再?zèng)]有使用過(guò)。
    8個(gè)需要提防的虛榮數(shù)據(jù)指標(biāo)——
    1)點(diǎn)擊量;//隨便什么網(wǎng)站,只要上面可點(diǎn)的東西多,這個(gè)數(shù)字都會(huì)很高
    2)頁(yè)面瀏覽量(pv);//
    3)訪問(wèn)量;//你的100訪問(wèn)量究竟來(lái)自于1個(gè)訪問(wèn)了100次的用戶(hù),還是100個(gè)訪問(wèn)了1次的用戶(hù)?它無(wú)法指導(dǎo)行動(dòng)。
    4)獨(dú)立訪客數(shù);//只能顯示有多少人訪問(wèn)了網(wǎng)頁(yè),卻不能告訴你這些人在頁(yè)面上做了什么,他們?yōu)槭裁赐A簦渴欠耠x開(kāi)了?
    5)粉絲/好友/贊的數(shù)量;
    6)網(wǎng)站停留時(shí)間;
    7)收集到的用戶(hù)郵件地址數(shù)量;
    8)下載量

        (3)探索性指標(biāo)與報(bào)告性指標(biāo)

        (4)先見(jiàn)性指標(biāo)與后見(jiàn)性指標(biāo)

        先見(jiàn)性指標(biāo)可用戶(hù)預(yù)測(cè)未來(lái)。比如投訴量這個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo),如果投訴量增加,很有可能更多的客戶(hù)會(huì)停用你的產(chǎn)品或服務(wù),作為一個(gè)先見(jiàn)性指標(biāo),客戶(hù)投訴還能幫你深入了解產(chǎn)品和服務(wù)的真實(shí)狀況,分析投訴量上升的原因,然后解決問(wèn)題。
    后見(jiàn)性指標(biāo)能提示問(wèn)題的存在。比如用戶(hù)流失,不過(guò)等到你有機(jī)會(huì)收集數(shù)據(jù),找出問(wèn)題,往往為時(shí)已晚,已流失的用戶(hù)不會(huì)再回頭,但是可以通過(guò)分析問(wèn)題避免新的流失。

        (5)相關(guān)性指標(biāo)與因果性指標(biāo)

        發(fā)現(xiàn)相關(guān)性可以幫助你預(yù)測(cè)未來(lái),而發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系意味著你可以改變未來(lái)。但僅僅關(guān)注單一的關(guān)聯(lián)而不追溯因果關(guān)系會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的決定。
    舉個(gè)例子——在加拿大,冬季輪胎的使用率和交通事故的減少量是一對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)。人們會(huì)在寒冷的冬季換上更軟的冬季輪胎,而夏天是交通事故的高發(fā)季。這是否以為著我們應(yīng)該要求加拿大的司機(jī)一年司機(jī)都裝著冬季輪胎?當(dāng)然不是,因?yàn)檐涊喬ピ谙奶斓膭x車(chē)性能很差,會(huì)導(dǎo)致事故量增加。所以,冬季輪胎的使用率和交通事故的減少量之間的相關(guān)性,可以幫助我們預(yù)測(cè)未來(lái),但是對(duì)于決策的價(jià)值則有限。
    在加拿大夏天交通事故增加的例子中,酒精消費(fèi)量、新手司機(jī)數(shù)量、白晝變長(zhǎng)和暑假等因素與交通事故增加具有一定的因果關(guān)系。通過(guò)對(duì)因果關(guān)系的分析,確定調(diào)整策略。
    相關(guān)性很好,因果性更佳。有時(shí)候,你只能找到一些相關(guān)性,但你永不應(yīng)停止尋找因果性

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