如何找到好的数据指标？
在互联网公司，设计方案评审时常听到“拿数据说话”的声音。毫不夸张地说，数据驱动设计是非常重要的。数据能揭示出产品用户的行为和习惯，帮助和改进产品设计方案。同时，公司或产品经理也会关注一些关键数据指标，如转化率、留存率、日活、月活等。那么，什么样的数据指标是值得我们关注的，能帮助企业或产品找到自己的市场和改进方向呢？在《精益数据分析》一书中，作者提出了一些关于好的数据指标的准则。
一、好的数据指标的特点
1.可比较性：好的数据指标是可比较的，能比较某数据指标在不同时间段、用户群体和竞争产品之间的表现。这可以帮助我们更好地洞察产品的实际走向。例如，某医疗 APP 本周的患者购药率比上周高，通过不同时间段的对比，可以找出“高”的原因。
2.简单易懂：好的数据指标是简单易懂的，团队或公司其他同事都能轻易记住或讨论这个指标，如用户增长率。
3.一个比率：比率是最佳的数据指标，因为比率具有可操作性强、天生的比较性指标和适合用于比较各种因素间的正相关和负相关等优点。比如，通过对比每月新增用户率来判断产品的用户是否在稳步上升。
4.改变行为：好的数据指标能改变商业行为，因为它与产品目标是一致的，如保留用户、鼓励口碑传播、有效获取新用户或创造营收。
二、如何找到正确的数据指标
1.定性指标和量化指标：定性指标通常是非结构化的、经验性的、揭示性的、难以归类的。量化指标涉及很多数值和统计数据，提供可靠的量化结果，但缺乏直观的洞察。
2.虚荣指标和可付诸行动的指标：虚荣指标是不能采取行动的指标，可付诸行动的指标是能采取行动的指标。这是“数据驱动决策”的核心。
3.探索性指标和报告性指标：探索性指标是推测性的，提供原本不为所知的洞见，帮助你在商业中取得先手优势。报告性指标适合对公司的日常运营，管理性活动保持信息通畅，步调一致。
4.先见性指标和后见性指标：先见性指标可用于预测未来，后见性指标揭示当前存在的问题。
5.相关性指标和因果性指标：相关性和因果性指标是两个或多个以上指标之间的关系。想要证明一个因果关系的指标需要找到一个相关性指标，进行控制变量实验并测量因变量的变化。这种测试需要考虑足够大的用户样本。
在数据分析中，通常会通过测试的方法来证明某种改变是否合理。这种测试通常是比较两个样本的不同，常用方法有市场细分、同期群分析、A/B测试和多变量测试。
好的数据指标能帮助企业或产品找到自己的市场和改进的方向。因此，在进行数据分析时，应该关注可比较性、简单易懂、一个比率和改变行为等特点。
免责声明：本内容来源于第三方作者授权、网友推荐或互联网整理，旨在为广大用户提供学习与参考之用。所有文本和图片版权归原创网站或作者本人所有，其观点并不代表本站立场。如有任何版权侵犯或转载不当之情况，请您通过400-62-96871或关注我们的公众号与我们取得联系，我们将尽快进行相关处理与修改。感谢您的理解与支持！
请先 登录后发表评论 ~