如何搭建一套“有效”的数据指标体系?
数据分析有助于帮助我们获知业务效果及后续反馈,那么如何搭建一套有效的数据指标体系呢?本文从系统化、流程化、可视化三方面搭建数据指标体系。希望对你有所帮助。
“数据指标体系”是产品经理耳熟能详的一个词。
拿着一套大厂的数据指标体系就能独霸天下,就能做出DAU破亿,或者年营收上亿的产品吗?
大厂产品面试的时候几乎必问:你是如何搭建产品的数据指标体系或者评估产品的效果?
创业融资的时候投资人最关心:你的盈利模式是什么?如何量化这些指标验证你的商业模式的可行性?
做产品规划和项目立项的时候,老板和领导也会问:这个产品或项目效果如何评估?过程如何把控?里程碑怎么设定?
字节跳动著名的OKR管理大法:你的目标是什么?关键指标是什么?
这些问题的本质就是在问我们如何搭建一套“有效”的数据指标体系。
今天,我们就来谈谈什么情况下数据指标体系会“无效”,以及如何通过三步搭建lululemon的数据指标体系(顺带拆解lululemon的商业模式)。
一、抄作业“无效”
在讨论如何“有效”搭建数据指标体系前,我们先定义什么是“无效”的数据指标体系。
商业管理上很难做到控制单一变量,从而观察其他变量的变化。——《光环效应》
简而言之,如果我们直接拿一个现成的数据指标体系。
不论是来自大厂还是某位大咖,来指导和管理自己的目标,大概率是无效的。
因为大厂也好、大咖也好,他们的数据指标体系是根据具体的目标、市场情况、目标用户、团队自身优势量身定制的。
例如,昨天文章分享的瑜伽中的爱马仕“lululemon”,如果他们使用传统零售门店的数据指标体系来指导自己的经营和发展,那就是一场灾难。
传统零售门店的数据指标体系中(如下图所示)
在销售额、可变成本、房租、水电等无法改变的情况下,门店的主要目标就变成了追求招聘最廉价的门店员工,支付最少的薪资,以追求利润的最大化。
如果lululemon采用了上述数据指标体系,那就不会去招受过良好教育、具备专业运动知识、充满激情的年轻精英女性来做门店“教育家”了。
假如上面的例子还是无法说服你。
请打开某乎、某红书:搜索别人的21天减10斤计划、21天做副业月入过10万、1年面试300个对象终于找到Mr.Right;
把这些指标体系放到自己身上试试?相信大部分人都会感慨“即使被摁头狠狠抄作业”,仍然减不了10斤/月入不过万/找不到Mr.Right。
二、3步搭建数据指标体系
既然别人的数据指标体系不能(抄)照(作)搬(业),那如何为自己量身定制一套“有效”的数据指标体系呢?
我们以lululemon为例,为大家介绍用3步搭建“有效”的数据指标体系:
1. 系统化
现实生活中很多事情都是某个系统中的一部分,如果独立的看是发现不了问题在哪里。
所以,把我们要做的事情当做一个系统,绘制出针对这件事情的主要影响因素绘制出系统动力图。
用箭头代表能量流动方向,用正负号代表增强还是减弱,最后找到关键节点。
这里以传统零售行业为例,绘制一个系统动力图:
2. 流程化
流程化就是对系统图的内部流程和环节进行拆分,然后对其中的环节进行优化。
这个方法跟产品经理从业务流程图到绘制系统流程图的过程类似。
还是以传统零售行业为例,再加上lululemon特有的商业模式进行对比。
借助流程图(如下图所示)我们能很明显地看到,lululemon是如何颠覆传统零售的商业模式:
1)增加店员薪资:增加教育家(门店员工)薪资,招到过良好教育、具备专业运动知识、充满激情、常年运动健身的年轻精英女性;
2)减少市场费用:通过教育家进行免费的社群、活动营销,成为女性垂直社群意见领袖(KOL),为客户提供商品之外的情绪价值。
比如,提供关于女性如何通过瑜伽运动成为更好的自己、女性如何选择适合自己的运动产品等建议;
3)提升销量、增加零售价:最终,在零售价为同类产品的3倍的情况下,提升门店销量;
3. 可视化
大脑的缺陷是不擅长短期记忆,如果要阅读理解大段的文字,或者计算某个复杂的题目,不借助纸笔我们很难完成。
可视化就是为了解决大脑短期记忆能力不足而发明的方法。
简单点说就是把本来需要大脑记忆的东西都写下来,这样大脑就可以专注思考而不用担心忘记思考的内容。
所以用图形将目标可视化是至关重要的一步。
前面从系统化到流程化,其实也是利用可视化思维,但最终我们要形成一个数据指标体系,让其他人可以直观地了解我们的数据指标体系。
比如,lululemon最终的数据指标体系可能长这样:经营分析+教育家模型
三、小结
数据指标体系是人们对现实经验和未来预测的抽象。
所以不区分别人与自己情况的异同,拿来即用,往往可能让数据指标体系“失效”,最终事倍功半。
通过拆解lululemon的商业模式,我们发现系统化、流程化、可视化三步可以搭建一套“有效”的数据指标体系。
帮助我们更好地衡量、监控现状与目标的差距,指明下一步的重点。
与其苦苦追寻一个“成功”的数据指标体系,不如用上面的方法,为自己打造一套“有效”的数据指标体系。
作者:小森行为设计师,一个热爱心理学的产品经理,行为学硕士,做过运营,也创过业;公众号:小森行为设计师
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难道是我对可视化的理解有误?不应该是以具体的业务或产品数据为支撑,结果以可视化数据图表的形式来展现的么?而且在你的案例里,粉丝转化率的影响因素也不应该只由一个指标来衡量的。下面的流程就更不用说了。所以这个“有效”的方案恕我不能苟同。
赞同
感谢作者分享!!对个人确定计划很有帮助啊,清晰明了