一文看懂用户运营指标体系搭建逻辑

1. 指标的意义

指标的四个价值点:

表述业务场景的业务特征。

表述业务场景的运营效果。

表述业务场景的未来方向。

表述业务场景的衍生价值。

下图是一个常见的用户活跃指标体系,顶层指标即为北极星指标,拆解过程中产生的指标是汇总指标,最底层无法再拆解的是原子指标。

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指标体系包含2个核心概念:

指标:具备业务意义,能准确反应业务情况的数据。

a 必须具备清晰的业务意义

b 只能是数字,不能是文本

维度:描述指标的不同角度。

a 维度依附于指标,(拼多多开店需要多少钱保证金),不可独立存在

b 可以是数字,也可以是文本

例如:今年(时间维度)昆明(区域维度)的用户复购率(指标名)是68%(指标值)

2. 指标8要素

完整的指标定义可包含8大要素。

产品经理应该主要关注业务口径,尽可能详细描述统计逻辑,保证语义清晰。

技术口径和更新周期应邀请技术人员确定,按T+N的形式描述。

关联维度需要检查指标的统计逻辑里是否包含所需的维度,缺字段就要及时补。

例如订单如果没有存储城市字段,那么由订单表生产的有效单量、客单价等指标就不能和城市关联。

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3. 常见指标一览

3.1 北极星指标

北极星指标通常用来指引公司一年的工作方向:

1  满足OMTM原则,即唯一、关键。

a  特定情况下也可能出现2~3个北极星指标同时存在的场景

2  可量化,可监测,可执行,可分析。

a  贴合自身业务,不能脱离业务数据,也不能超出技术可实现范围

北极星指标有3个作用:

指引公司发展方向,所有工作围绕它展开

协助明确任务的优先级

帮我们聚焦最关键、最核心的事

按产品类型选择

产品诞生之初就是为了解决特定人群的特定需求,(京东开店卖什么好),大而全地覆盖用户全部需求的产品并不存在,这就要求产品和用户需求、行业特征等密切关联,也就直接决定了产品的存在价值、商业模式和经营模式完全不同。

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按生命周期选择

产品的重要特征就是产品具有明确的生命周期,即诞生、发展、衰退和消亡,在每个生命周期阶段产品所反映的特征、所满足的用户需求也都不尽相同,故北极星指标也不尽相同。

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按产品客群选择

不论何种类型,处于何种生命周期的产品,都有各种各样的客群,所以我们需要划分不同的客群,分别制定北极星指标,以达到精细化用户运营的目的。

新增用户:留存率、流失率

老用户:停留时长、使用频次

首购用户:复购率、客单价

虚荣指标

任何单调递增的指标都是虚荣指标,比较著名的有:累计注册用户量、未加入复购率的GMV、内容点击量、应用下载量等。

因为这类指标只要时间够久,产品不出现致命问题,都是一直增长的,所以对业务没有任何指导意义。

3.2 注册指标

如何界定注册用户?对于大部分应用来说,注册应该指通过产品功能和运营手段,促使用户在产品中留下可以唯一标识用户身份的过程,通常由用户标识和用户验证两部分组成。

用户标识:指能够唯一标识用户身份的信息,包括手机号、用户名、电子信箱和第三方账号、设备账号、设备标识等。

用户验证:指判断用户标识是否与当前操作者匹配的方式,通常包括密码、短信验证码、第三方账号授权、生物识别等。

按照完备度可分出三种用户类型:游客(设备id),用户(手机号、用户名),客户(完整资料)。

如何引导用户注册?新客活动,消费型产品可通过新客红包、优惠券来刺激用户注册,免费型产品需依靠自身内容或者赠送会员等来吸引注册。

账户归一化

由于目前的账号注册形式多样,如用户名、手机、第三方登录……因此很容易出现多个账号其实同属于一个用户的情况,容易导致运营资源浪费在同一人身上,因此需要做账户归一化。

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3.3 活跃指标

活跃指标用来衡量用户在产品内的活跃度。

UV:独立访客数,web产品通常以此衡量访问页面的去重用户量。

通过设备id和用户标识来统计

注意去重逻辑,比如同一个用户用两个设备访问产品,只能记作1个访客数。

DAU:日活,即产品日均活跃用户数。看似简单,其实暗藏陷阱。

以标准的日活定义为例:启动App,且停留超过N秒的xx数。

N=0的时候,只要打开就计数了,大于0则还要根据停留时长来判断

xx是衡量数字的标准,采取设备id?还是用户标识?

a  如果是设备id,那么同一用户在两部手机打开app会被记为2个日活,否则只能算1个日活

如果已知一个用户有两部手机,在A手机登录使用产品,B手机未登录使用产品。

a  未做账户归一化和已做账户归一化会产生不同的统计结果

3.4 留存指标

为什么要做留存?

当渠道新增触及天花板后,获客成本将显著上升,此时拉新已经到头了。

增长过程中出现的大量沉默用户很可能脱离了产品生态,难以唤醒。

因此,必须要努力维持住现有的活跃用户,(拼多多流量突然下降有什么办法补救吗),不让他们流失。

留存的定义:目标客群 + 考察周期 + 事件口径

如:“新增用户”的次日留存率、次月留存率,“活跃用户”的次月留存率。

留存的事件口径必须前后一致:

如今天“登录”的【新增用户】在【接下来的7天内】“登录”的用户占比

以登录为唯一的衡量标准

三类事件口径

1  业务留存:用户使用过某个功能,比如下单、购买等。

微信朋友圈的留存定义:在 【2021年1月14日】到【2021年1月16日】期间的【活跃用户】,(网站开发毕业设计),在【发布图文信息】后的【七天内】还【发布图文信息】的用户占比。

目标客群:在 【2021年1月14日】到 【2021年1月16日】期间的【活跃用户】

考察周期:【七天内】

事件口径:在【发布图文信息】后的 【七天内】 还【发布图文信息】

2 行为留存:用户产生过某个特定行为,通常不具备业务意义,如打开app、登录app等。

高粘性用户的留存定义:在 【2021年1月14日】到【2021年1月16日】期间的【活跃用户】,在【启动应用且停留时长大于等于300秒】后的【七天内】仍然【启动应用且停留时长大于等于300秒】 的用户量。

目标客群:在【2021年1月14日】 到 【2021年1月16日】期间的【活跃用户】

考察周期:【七天内】

事件口径:【启动应用且停留时长大于等于300秒】后的【七天内】仍然【启动应用且停留时长大于等于300秒】

3 贡献留存:用户生产或消费过的内容、商品等,比如发短文、续费会员等。

复购用户的留存定义:在 【2021年1月14日】到【2021年1月16日】期间的【活跃用户】,在【成功付费1后的【三个月内】仍然【成功付费】的用户量。

目标客群:在 【2021年1月14日】到【2021年1月16日】期间的 【活跃用户】

考察周期:【三个月内】

事件口径:【成功付费】后的【三个月内】仍然【成功付费】

4. 构建指标体系的步骤

①确定北极指标

北极星指标通常由公司高层决策,以OKR、KPI或者战略方向的形式传达。

北极星与自身业务目标一致时直接使用即可。

例如:某信息流产品以DAU 作为 KPI,而业务是信息流中短视频的 DAU。因为短视频的 DAU 是整个信息流产品 DAU 的组成部分,(抖音爆粉神器技巧),所以可将短视频的 DAU作为北极星指标。

不一致时,拆解出和自己业务相关的指标,作为北极星。

例如:某电商产品以有效注册用户量作为 KPI,而业务是电商产品的 DAU。因为这个业务指标 DAU 与整个产品的KPI并不一致,故拆解自己的DAU为新增用户量、留存用户量和回流用户量。其中新增用户量是产品 KPI的组成部分,故选择新增用户量作为北极星指标。

②完善口径与维度

业务口径:应该清晰地定义北极星,这样才能完成后续的指标拆解。

关联维度:北极星的维度可作为其他指标的参考,为后续多维分析奠定基础。

指标只有两种类型:

数值型:如订单量、GMV、客单价等。

比率型:如购买转化率、支付转化率、复购率等。

关联维度:下面列举了常见的关联维度

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③完善口径与维度

从北极星指标开始,按照指标的口径逐步向下拆解为汇总指标,最终拆解为原子指标。

汇总指标按照业务口径拆解

如有效购买转化率可拆解为:(成功付款人数 – 退款人数)÷ 下单购买人数

原子指标按关联维度拆解

如客单价可拆解为:按城市统计的客单价、按年龄段统计的客单价等

④复核指标口径与维度

每个指标的口径必须正确。

不可以存在重复指标。

上下级指标需要有明确的从属关系。

指标的关联维度尽可能完备。

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