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如何搭建电商数据指标体系?

如何搭建电商数据指标体系?

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大家好,我是 GrowingIO 的商业分析经理史晓璐, 今天将围绕“数据指标体系的规划”为大家展开主题分享。

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来源:GrowingIO 增长公开课第 41 期
作者:史晓璐
GrowingIO 商业分析经理,曾为汉光百货、飞鹤、喜茶等多家头部企业搭建指标体系。擅长为零售电商行业提供数据指标体系搭建、精细化运营方案落地和专项咨询服务。

1. 为什么要规划指标体系?

我们 GrowingIO 将数据驱动分为一个金字塔的四个阶段,分别是**“采、看、想、做”**。

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我们发现,这两个问题 80% 的企业在指标体系搭建过程中都会遇到,可以说是指标体系搭建过程中的两道门槛,但是如果能够跨过这两道门槛,我们就会进入到“想”和“做”这两个能够产生 80% 商业价值的阶段。

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1 套业务看板:通过 GrowingIO 的指标体系的数据可视化看板,能够帮助我们进行日常的监控和分析;

2. 如何搭建业务、数据一体化的指标体系?

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首先通过 OSM(Objective-Strategy-Measurement)使业务目标结构化,然后融合 UJM(User-Journey-Map)使用户体验流程化,并用之反哺、校准业务目标,最后通过将业务场景模块化,使整个指标体系快速落地。

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以上就是 OSM 的基本的框架。之后我会给分享一个电商经典的 OSM 模型,来帮助大家更好的理解它。

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前面我们通过 OSM 如何搭建电商数据指标体系? 的框架设计好了业务目标、策略和度量指标之后,需要回过头来梳理整个产品的用户生命旅程,以校准我们的业务目标,判断它能否与用户每个阶段的旅程进行吻合。

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为了方便大家更好的理解,这里简单介绍一下 UJM 的思路。

从各个途径了解该电商平台,并进入该产品 → 通过首页、搜索功能乃至商品类目页等其他各个入口“逛”平台 → 对商品产生兴趣,进入到商品详情页 → 进入付费流程,完成一次重要的转化 → 分享、复购阶段。

我们需要为每一个阶段都设置对应的一个目标。在这一思路中设置出的目标就可以去反哺我们之前制定出来的 OSM 框架,判断其是否有遗漏。

了解接触点之后,我们紧接着就能够找到每个环节的痛点,而痛点的反面就是我们的机会点。同时,这里每一个机会点都可以反哺前面 OSM 框架中的 S,就是我们的策略,机会点是否与策略相互吻合。

所以 UJM 的价值就在于,这样梳理了用户旅程之后,将 UJM 和 OSM 进行关联,就可以起到用户旅程与业务目标相互耦合、相互影响的作用,使得我们的业务目标能够满足用户需求,我们策略能够回答业务问题。

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首先 GrowingIO 将电商的一个战略目标(O)——“提升 GMV”根据电商的经典公式进行了拆解,拆解成为三大目标,分别是提升用户基数、提高转化率以及提升客单价。

每个目标下面都会有对应的一个策略(S),而这里的策略其实都来自于刚刚的 UJM 框架梳理出的用户每一阶段的机会点,每个策略也都会有对应的一个度量指标(M)。

我们在与很多客户一起实践探索的过程中发现,光有 OSM 和 UJM 两个大框架,在实际落地过程中还是有一些掣肘,这个框架还是过于庞大,当我们想要快速切入、快速落地的时候,往往可能会找不到明确的切入点。

场景化其实就是为了帮助我们在庞大的 OSM×UJM 指标体系框架之下,能够模块化、结构化地快速切入落地指标体系。 也就是说,场景化在这里作用是推动指标体系的落地。

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以上是 GrowingIO 的分析师团队在与我们的上千家客户一起落地指标实践过程中梳理出来的、能够满足指标体系落地的 20 个通用型场景。

有了一个整体的 OSM×UJM 架构之后,我们就会根据用户的路径,在这 20 个场景中进行对号入座,来满足不同部门从拉新到转化最终到提升管理效率等环节、不同层级的需求。

同样把这 20 个场景带入到我们的电商指标体系中。

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在前面 OSM 与 UJM 关联的基础上,我们在每一个环节上又对号入座了各自关键的场景。

有了 OSM 和 UJM 并匹配到了我们的各个场景后,整个指标体系就可以从一个非常大的战略目标进行层层拆解,拆解到我们一线执行人员可落地的场景中。

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这张图就是 GrowingIO 帮助一家客户梳理了整个框架,按照用户生命旅程的每一个节点,结合 OSM+UJM+场景化,真正的实现了战略目标以及用户生命旅程的数据化。

3.场景指标体系实操: 以“如何搭建电商数据指标体系? 活动迭代数据管理”场景为例

系统了解完 OSM、UJM 以及场景化搭建指标体系的核心思路,下面就以“活动迭代数据管理”这个场景为例,为大家分析这一场景中如何落地一套指标体系。

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在这个小的用户生命旅途中,每个阶段都会有它对应的一个目标,每个目标也都需要有关键的指标来衡量它,这就是活动场景中的 OSM 和 UJM 耦合产生的思路。

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一级指标是公司战略层指标,一般是公司或者活动团队的一个战略指标,即 KPI 达成率;

三级指标是对二级指标进一步的拆解。一般是部门 Leader 关注的指标;

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通过 GrowingIO 看板展示的一级、二级指标,用于监控活动整体的营收,活动后评估 KPI 达成率以及整体的 ROI;

4.GrowingIO 数据指标体系搭建最佳实践

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上图是 GrowingIO 总结及建议的,在企业内部搭建数据指标体系的最佳实践流程。分为以下 6 大阶段:

方案规划阶段:需要业务团队和数据团队共同制定、梳理 OSM 和 UJM,并且归纳出每一个环节的场景,设计出一套指标体系。

基于这个流程,GrowingIO 和我们的客户可以高效地实现指标体系的落地。在这个过程中,会由客户的业务方和技术方,以及 GrowingIO 的项目团队和分析师团队一起完成。

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在大概在 8 如何搭建电商数据指标体系? 周之内,我们就可以实现一套指标体系的高效落地,帮助客户将“数据增长”融入到企业日常工作流程中,帮助客户理解增长体系、真正地落地增长。

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《如何搭建一套业务、数据一体化的数据指标体系》

扫码领取 GrowingIO 增长公开课第 41 期 PPT

Qustions & Answers

Q1:落地页转化如何提升?

广告投放之后,用户对我们的第一印象就是我们的落地页,所以落地页一定要做到把流量很好地承接下来,与我们投放的广告有一个呼应,并且落地页应当 3 秒内就能让用户看明白在讲什么、能够让用户感受到价值是什么。

关于落地页转化提升,GrowingIO 有一个场景模型“投放黄金落地页”,会用 6 要素分析整体落地页的优化,今天先简单到这,大家可以持续关注我们的 GrowingIO 增长公开课。

Q2:请问如果不同部门之间指标数据指标有冲突,有什么好的处理建议吗?

Q3:用户处于旅程的不同阶段时,对应需要策划什么活动?有什么触点?同一个活动、同一个触点会覆盖到不同旅程阶段的用户吗?

03 如何去建设一个好的数据指标体系?03 如何去建设一个好的数据指标体系?

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比如说为了用户提供与其他人的情感连接, 促进用户和用户之间的关系沉淀,进而让用户对于平台或者对于业务更有依赖性,促进用户的活跃和互动,一般的衡量指标是:内容的发布量,用户和用户之间的互动量,沉淀下来的关系对数。譬如说快手是一个社区平台,那就是用户和创作者之间的一个链接;像微信,是用户和用户之间的一个情感的连接,那衡量这种连接的紧密性主要是人与人之间的互动量,点评赞数量,沉淀的关系的数量。以上文电商的例子来说,衡量指标就是分享给好友的用户数, 次数,以及沉淀的关系对数。

数据指标体系如何搭建才最有效,从0到1带你快速入门丨02期直播回顾

数据指标体系如何搭建才最有效,从0到1带你快速入门丨02期直播回顾_需求分析

数据指标作为数据计算的结果,是企业数据价值的直观体现,在业务扩张、指标计算需求的暴增背景下,随之而来的指标管理问题也越来越多,例如指标管理不统一、指标口径不一致、指标流程不规范等,这些问题造成指标管理混乱,数据价值未得到充分发挥。

● 指标平台

● 指标体系

● 流程管理

二、指标体系建设方法论

数据指标体系如何搭建才最有效,从0到1带你快速入门丨02期直播回顾_数据_03

搭建目标

搭建指标体系的第一步就是明确搭建目标,大部分企业由于目标不清晰造成指标管理混乱,通过指标体系的搭建,我们要实现“一个指标、一个口径、一次加工、多次使用”,做到统一指标口径,减少重复工作,结果统一输出。

● 统一关键指标

● 减少重复工作

● 结果统一输出

需求分析

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指标设计

明确需求后,我们要进行指标体系构建的核心——指标设计,指标设计可分为基础、组成、分类、落地这四个方面,下面我们就来详细介绍:

● 指标设计基础

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● 指标设计组成

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● 指标设计分类

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● 指标设计落地

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指标开发

设计明确后,我们就要进行指标的开发工作,真正将我们设计的指标逻辑落实到实处,有输出有应用。指标开发整体包括开发指标日常运维两部分。

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指标呈现

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三、指标体系案例解析

一站式指标综合开发管理平台(EasyIndex),覆盖了指标规范定义到开发落地的过程,同时提供上层的综合查询、共享服务、取数分析等应用。消除数据的二义性,降低业务和技术的沟通成本,搭建企业级数据指标体系,沉淀企业指标资产,支撑业务场景分析,精准辅助决策。

数据指标体系如何搭建才最有效,从0到1带你快速入门丨02期直播回顾_数据_11

● 客户痛点

1、指标体系:指标定义混乱,没有完整的指标规划体系,存在同名不同义、同义不同名等情况

2、指标开发:业务取数需求频繁,数据开发每天需要做大量的临时取数工作,开发资源紧张,开发门槛高,过程不可视

3、指标运维:数据计算任务单独维护,无法保证计算结果

4、指标管理:不同部门的指标分散管理,重复建设,指标之间的关系不清晰无法溯源等

● 建设方案

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