历史版本5 :搭建指标体系 返回文档
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1、背景编辑

老板说我们来研究下单转化率下降这一问题,如果是通过单一指标分析,数据分析师首先发现大部分用户在商品列表页就已流失,因此,提出优化商品列表页的建议,例如增加价格筛选功能,提升列表页到详情页的转化率。如果改进后转化率依旧没有提升,老板再次发问,员工继续琢磨发现筛选的用户转化率提高了,但使用筛选的人太少了,提出要增强对使用筛选的提示。


而通过体系化的指标分析,对于同一问题,在老板第一次询问的时候,员工就能给出更加详细的信息:目前顾客下单的产品的价格在哪个区域?而我们在显眼位置的商品的价位又是多少?有差别,我们要进行调整,把顾客经常下单的价位的商品放到前几页。如果进行了这一更改还是不能解决,我们可以根据其他因素的排序权重进行优化。


2、指标体系化编辑

2.1 指标

指标:可以被当作一个度量工具,一般用数据表示。

什么时候用指标:指标是在数据分析时不可或缺的东西,例如我们提到一个国家的经济状况,就一定会想到GDP。

2.2 指标体系化

指标体系:当我们把无数个零散却又相互有关系的指标串联在一起,就形成了一个指标体系。

什么时候用指标体系:

  • 零散的指标有时只能帮我们找出初步的原因,若不成功,则需要反复工作。

  • 一个合理、有效的指标体系可以帮助数据分析师提高效率,减少临时提数的工作。

  • 一个完整的指标体系会包含过程和结果等一系列指标,我们可以更方便的得出前后的因果关系,从而找出原因。

  • 通过体系化的指标,可以一次性的得知较为全面的信息,如果提出的第一个原因无法解决问题,接下去的计划也已经得出,可以直接往下走。

2.2 单一指标 VS 指标体系化

  • 非体系化的指标通常是单点分析,出现什么问题,分析什么,然后改进,如果改进了仍然有问题,那就再接着换一个点分析。

  • 而体系化的指标通常能够结合问题所在的背景、串联各个指标、通过各种维度进行分析,从而使优化方案更加有针对性。

在数据分析中,一个好的指标体系可以帮助你更快、更精准的找到答案。

3、如何拆解数据指标编辑