oe沐鸣设计师进阶必读！产品数据规划指南
数据指标基础概念
- 数据指标是什么
定义：对于一个数据的量化，一般通过对字段进行某种计算得到(比如求和、平均)在原始数据的 基础上，通过统计汇总，加工处理形成的用于表征业务活动好坏优劣的数据。
数据指标通常由三部分组成：
维度，oe沐鸣指评估产品的视角，从不同的维度评估产品的方式是不同的。
计算方式，指统计的方法，举一些生活的例子，我们常听到或调侃朋友的话语，例如有人问你有没有对象，有些人是直接没有，有些同学可能是生态园没有，又或者是今天没有的，这些都是统计方式的不同。
数据，即数据+加上计算单位，顺着刚才的例子就是，我们一般在新同学介绍会问过有没有对象之后，会跟着问有几个的，说明数值也是很重要的维度。
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好的数据指标特点：
可比较性：能比较不同的时间段，用户群体、竞争产品之间的表现。
简单易懂：容易被记住和讨论
比率优先：产品看的数据最好是比率，而不是绝对值
改变策略：最重要的评判标准，随着指标的变化采取相应的举措。
稍微解释一下可比较性、比率优先两个特点，比率是天然有可比较性的，而跟一般数值对比的区别在于，比率比率会更加注重过程、质量等。然后这些特点里面最重要的是，沐鸣平台登录好的指标发生变化时，产品是可以采取相应措施去改善的。
- 指标体系是什么
定义：一系列指标的有序结合，数据指标通常较为零散，指标体系可以全面、简洁明了地反应业务状况。
比较常见指标体系会把指标分为三个层级，一级指标是产品目标层面指标，二级指标主要是产品策略相关指标，可理解为一级指标的实现路径，三级指标是业务执行层面指标，跟二级指标的区别在于三级指标对二级指标进行了拆解，并且会可执行落地动作。
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常见的指标类型
指标类型的划分，有一定的主观成分，这里介绍三种常见的指标划分方式。
第一种，是按照用途划分，可以划分为运营效果类、用户体验类、产品特性类、推广渠道类、性能指标类。
运营效果类，价值产出、产品规模、用户活跃层面的指标。例如：收入、活跃用户数、使用频率。
用户体验类，从产品各入口，各设置方式，各排列方式等体验，交互的角度来观察产品设计。例如，各种环节转化率。
产品特性类，统计和产品功能特性相关数据，促进产品改善。例如，腾讯问卷的创建量、答题量；QQ 音乐的切歌率。
推广渠道类，主要是衡量渠道效果，渠道转化率、贡献占比等。
性能指标类，这个会比较偏向技术侧，常见到有并发数、接口耗时等。
第二种，是按环节划分，可以分为过程指标、结果指标。如果要看产品、运营活动的好坏，一般会直接看结果指标，但需要改进它们就会用到过程指标。类似活跃用户数等，部分指标即可以是过程指标，也可以是结果指标，具体是看你以什么为目标进行体系建设的。然后还有像总用户数、GMV 这种累计指标，通常是公司用于对外宣传和公关使用的。
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第三种，按属性划分，可以氛围用户数据类、用户行为类、产品数据类。
用户数据是用户的基本情况，如不同颗粒度的新增用户、活跃用户、留存情况等。
用户行为是记录用户的行为，访问相关的 PV、UV，传播相关的转发率，其中这里主要讲一下 K 因子这个指标，又称为病毒系数，用来衡量推荐效果，每个发起推荐的用户带来的新用户数。
产品数据类则包括了通用的营收相关，以及自身业务相关。
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如何指导业务迭代
- 了解北极星指标
北极星指标应该是大家比较常听到的指标，寓意是像北极星一样指导公司、产品前进的方向，制定的时候最好符合 smart 原则。 通过关注北极星指标以及有限的周边指标，可以有效的帮助业务迭代规划。
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好的北极星指标特点：
传递价值，能反映产品的用户价值、商业价值；
易于理解，不太需要过多解释，就能相互交流和使用；
用户活跃，与用户行为相关，能够反应产品的用户活跃度；
非滞后性，具有先导性，非滞后指标，反映产品经营现状；
可操作性，能够被拆解成更细的指标，来指导产品规划、执行。
Ps：指标好并不完全代表产品发展的很好，更多是监测作用，不应该盲目围绕其开展工作。实际开展业务的时候，也需要常常思考业务会遇到什么问题，能不能通过指标进行预警。
- 围绕生命周期选择北极星
这里推荐一种围绕产品生命周期选择北极星指标的方法，产品生命周期可以分为启动、成长、成熟、衰落四个循环，产品通常要先确认自身产品处于生命周期的哪个阶段，通过了解对应阶段产品的关注点、常见操作策略，从而进一步选择合适的北极星指标。
启动阶段的产品通常是源于发起人的业务洞察，可能是一个伟大的想法，但这个需求是不是真的呢？我们需要通过一个 MVP 版本的去验证猜想，关注产品是否能够满足用户的需求，这个阶段北极星指标通常会选择能够表征目标用户的留存。