数据指标的建立

数据指标的建立是根据业务内容确定的，其中需要和产品开发进行大量的沟通，尤其是与开发的沟通。

一：明确建立指标的目的

建立数据指标的目的无非是以下3点：

对产品做评估
提高产品运营管理的效率
为业务做指导

二：为达目的如何确认指标

2.1为产品做评估往往需要确认以下指标：

性能质量
用户体验
运营价值

这些指标都是提炼过的，往往会针对业务进一步细分。

举个栗子：
关于APP确定以上3方面的指标如下图所示（PS：有借鉴别人的，如果你看到类似的算我抄他的）

提示：

>在这个过程中，有大量的数据指标需要确认，我的看法是先广而全，然后根据汇报人和技术实现程度，在追求精而深；
>在以上确认指标的过程中不是你一个人来确认的，例如性能质量往往是由开发结合业务提出并确认的；
>指标定义一定要明确清晰，不明确的话，开发往往会按照他理解的方式来做导致达不到要求，造成多次返工；

2.2提高产品运营或管理效率

这是很重要的一部分内容，也是我认为最难的一部分了，在这里我吃了不少亏。

在这里除了熟悉业务，还要自学专业内容，以下介绍我通过网络和书籍学习到的内容：

>漏斗理论
>用户画像
>4P理论
>qq模型
>权重
>excel函数及数据分析方法

在以上内容其实最重要的还是业务，学习都是因为业务需要。

在这方面我遇到很多困难，主要有以下几个方面：

>所有东西都要自己主动寻找，自己主动去学习；
>现学现用导致业务分析浮于表面；
>自身能力导致深入分析专业水平有待提高；
>跨部门沟通需要锻炼自己用对方的思考方式和语言来描述问题；

2.3 业务需要的数据指标

这个不举栗子，我就简要说说我做的方式。

1.与相关人员（产品经理和开发）研究业务，确认以下几个问题：谁做？怎么做？流程？目标？风险？
2.关于相关数据指标确认定义、数据源（内部、外部），让测试、开发、产品进行评审
3.数据展现方式：指标集如何组合、如何展现
4.数据监控和管理：监控需要确认警报机制和关键指标，管理意味着对不同成员的开发程度

在这里做个提示：数据的存储和清洗，虽然你不需要熟悉，但是得知道开发对数据存储和清洗的规则

以上。