3个步骤,详解北极星指标系统怎么应用
本文摘要:前两篇文章中我们说明了,这一篇文章中,我们从数据分析的角度来探究一下,基于分析数据构建的指标体系是怎么应用的。身为技能人员,在工作中你有无遇到和老板不同频的状况?老板讲什么听不懂,辛辛苦苦做出来的东西老板不喜欢,老板分下来的事务方针无法落地

前两篇文章中我们说明了,这一篇文章中,我们从数据分析的角度来探究一下,基于分析数据构建的指标体系是怎么应用的。

身为技能人员,在工作中你有无遇到和老板不同频的状况?老板讲什么听不懂,辛辛苦苦做出来的东西老板不喜欢,老板分下来的事务方针无法落地,面对杂乱的事务问题难以拆解?另外,在工作交代时空有一身代码技能,SQL写的飞起,python撸的震天响,可是不知道事务逻辑与本身技能怎么交融?抱着数据驱动的意图去和事务交流,换来的却是提数的需求,自己做分析却又不知道该分析什么,留下了白白糟蹋的时间和满地的头发。

怎么解决这一问题呢?

解决这一问题的方法就是找到部门乃至公司的北极星指标,沿着北极星指标进行数据探究和切分。曲卉老师在讲堂上说明增加模型的应用时将其拆解成了三句话:找杠杆、摘线头、搭乐高,我们来详细看一下。

01 找杠杆:找到聚焦领域,确定四两拨千斤的发力点

不知道有无人了解波特,就是那个竞争理论讲的很凶的人,他早年提到过:假如资源是无限的,底子没有人会选择竞争,所谓竞争就是在有限的资源下,找寻最佳成长策略的过程。我们在构建增加指标体系时也是这样的状态,怎么在有限的资源中找到最佳增加点,起到四两拨千斤的效果,是增加的要害地点。

我们通过Airbnb的案例了解一下怎么找到增加发力点:

Airbnb是一家联络旅游人士和家有空房出租的房主的效劳型网站,它可认为用户提供多样的住宿信息。所以他的北极星指标是总的预定天数,结合之前北极星指标构建的方法,我们确定了Airbnb的指标体系为:

我们将数据加到指标体系中后,发现“新用户初次预定百分比”低于均匀水平,也就是说,我们想尽方法拉来的客户很多都被糟蹋掉了,并没有构成转化,所以,我们需要极力提高这个指标,这个点也就是现阶段最重要的发力点。

上面的案例会不会对你有些启发呢?

事实上其实不是所有的案例都会这么直接,指标之间需要一些转化,我们来看一下下一个案例——SaaS软件:

SaaS的北极星指标是:月付费用户数

对应的指标体系为:

我们会发现指标中没有显着的差异点,为了确定问题点,我们进行了指标拆分:

拆分的维度即为:渠道和公司巨细,依据这两个维度我们拆分了指标体系如上表。

细心分析表格我们发现,付费广告一栏中试用注册率、试用购买率偏低,可是付费用户订阅长度偏高,说明这个渠道并未精准定位用户,可是付费之后订阅长度转化率较好,所以这一渠道存在一定的优化价值。

同理我们看一下 50人的公司客户,购买率和付费用户订阅长度都很低,说明我们的产品其实不太合适小公司。作为验证,我们发现大公司购买率和付费用户订阅长度都很高,说明我们的软件合适大公司。

02 摘线头:寻找详细的增加思路

我们在工作中面对的事务十分杂乱,有多是事务很杂乱,也有多是外部条件变化十分快,那这时候我们该怎么处理?

我们以淘宝的案例来做一下说明:

淘宝的北极星指标为:淘宝出售额

详细的增加指标体系为:

增加模型的价值就是把一些杂乱的事务逻辑笼统化,然后再进行思路整理。当我们构建完成指标体系之后我们就能够很容易的针对详细指标寻找产品举措,比如:

产品页面流量:能够使用查找优化、引荐算法、千人千面……

均匀订单价值:能够使用100元免运费、优惠券、相关商品引荐等方法……

03 搭乐高:辅导指标拆分和团队协作

上面的两个步骤我们完成了指标的拆分,当拆分完成后,我们发现这是一个团队协作的方针,一个人无法完好完成,所以,我们就需要把活分下去,并保证执行团队和负责人的思路一致。那么,怎么依据细分指标下放到团队中的各个人中,我们来看一下增加指标下怎么进行使命划分:

1)横向分解:先依照用户群组,通过“加法”分解;

2)纵向分解:再依照用户漏斗,通过“乘法”分解;

我们在进行指标拆分的时分,需要依照MECE原则:

1) ME:彼此独立:每一个指标彼此独立,防止后续团队使命彼此吵架;

2) CE:完全穷尽:细分指标涵盖影响增加重要因素,防止增加盲点;

在协作模式中,一般有两种协作方式:

1) 协作方式1:每一个跨功用团队单独承当一个细分指标;

比如:新用户量分给获客团队,获客团队又可拆分红渠道和商务等两个子团队,则这个团队就会全体负责新用户量的指标。

2) 协作方式2:即为OKR模式,多个团队合作推进同一细分指标;这一团队是国内比较盛行的方式。

比如:上图中的新用户量由三个团队负责——运营团队项下的获客渠道团队、BD团队下的商务合作团队、产品团队下的引荐团队等,三个团队一同负责一个指标,这一方式最好的方法是将新用户量进一步细分:

从图中我们可以看出:运营渠道团队为新用户量指标负责团队,BD和产品为支撑团队。

文章写到这里,我们对一些大的事务问题拆解、事务模型的搭建有无一些根本的认知呢?理论的描述总是简略的,最重要的是我们可以将其应用到实践工作中,后边我们会说明一些较为详尽的案例,欢迎我们继续观看~

 

作者:livandata;个人大众号:livandata,欢迎我们重视交流~

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题图来自Unsplash,基于CC0协议。


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