這篇文章以抖音直播為例，跟大家聊一聊數據指標體系的搭建。
引言：
理解數據指標體系，先從what和why的角度去思考和理解它
what（什么是數據指標體系）：
基于業務目標，搭建起的數據維度的集合，衡量和促進完成業務目標，做到可衡量、可行動
why（為什么要搭建數據指標體系）：
統一what和why的前提下，下面以抖音直播為例，搭建數據指標體系：
一、行業背景
據中商產業研究院的數據，2021上半年我國網絡直播用戶規模在6.38億，同比增長6.38億，占網民整體63.1%。當前中國的總人口是14億，也就是說直播滲透率在45.6%，且在泛娛樂的大形勢下發展強勁，直播形式包含電商直播、游戲直播、真人秀直播等多種多樣。
短視頻行業的三駕馬車中，抖音用戶體量達6億dau，其直播板塊增勢強勁，dau預計已接近快手（1.7億）。短視頻內容性強，直播互動強；短視頻能引流，直播促轉化。兩者相輔相成，這篇文章就以抖音直播為例搭建數據指標體系。
二、OSM模型：明確業務目標
首先，聊一聊，什么是OSM模型？
O（業務目標、Object）：用戶側，我們的產品或者功能存在的意義是什么？能夠滿足什么需求？公司側，公司的核心目標是什么？是DAU還是GMV？從商業角度，很多公司會選取GMV
S（業務策略、Strategy）：為了達成業務目標，我們應該采取什么樣的業務策略？
M（業務度量、Measure）：衡量策略是否有效？目標是否達成？
以抖音直播為例，這里以海盜模型（AARRR）及OSM耦合，搭建起業務目標圖。抖音直播的關鍵業務指標可以簡化為找到看直播的用戶（進入直播間人數）→轉化為經常看直播的用戶（活躍用戶數）→轉化為收入（禮物金額、電商GMV）。
這里可以發現，在業務轉化的每一個流程中，列出了很多指標，可以做一個簡單的分類，分為結果性性指標和過程性指標，收益（Revenue）環節中，GMV就是結果性指標，同時，GMV結果性指標，也可以分解為過程性指標，GMV可以分為推廣時長*直播間轉化率*電商CTR*購買轉化率*客單價。
三、UJM模型：搭建用戶流轉地圖
什么是UJM（User Journey Map）用戶流轉地圖呢？
本質上來說就是梳理用戶在產品中的完整使用流程，拆解用戶所處的每一個階段、了解用戶階段的行為、明確每個階段的用戶產品目標、發現產品與用戶的接觸點、最后從接觸點中找到產品的痛點和機會點。
同樣的，以抖音直播為例，構建一個簡單的用戶流轉地圖，解答流量從哪里來、用戶在直播間的動作和用戶后續的高價值行為這三個問題，并標注出用戶在各個流程環節的轉化率。
四、產品功能結構圖
在上面的用戶流轉地圖中，我們已經整體知道用戶從哪里來到哪里去，也可以具體模擬用戶在app中的具體操作，具體場景化去搭建用戶的產品功能結構圖，可以在結構圖的基礎上可以更具體的梳理出詳細的數據指標：
五、搭建數據指標體系
5.1 主指標（一級指標）、子指標（二級指標）和過程性指標（三級指標）
通過以上的OSM業務指標模型、用戶流轉地圖搭建和產品結構圖的分析，我們即可搭建出以下的數據指標體系（主體指標基本列出來了，還有詳盡的一些指標沒有列出）。
這里，我們需要對指標進行分級：
主指標（一級指標）：通常代表這業務目標，結果性指標，不可直接觀測，但可以以子指標及過程性指標計算得出，這里為用戶數、收入
子指標（二級指標）：計算主指標的成分，如各種轉化率、單位金額
過程性指標（三級指標）：具體計數，具體點擊各個位置的人數、具體產生的金額
5.2 指標維度及統計方式
數據指標在具體的應用場景中，還需要配合上各種指標維度及統計方式。
如可以計算中各個位置的人均值（人均購物金額、人均贈禮金額、近一段時間的人均點擊率）、又或者按具體值分層可以輸出用戶分層標簽（一般用戶、活躍用戶、價值用戶）：
5.3數據指標文檔（示例）
數據指標體系的搭建不是一朝一夕，而是一項長期需要堅持的工作。
需要設計規范的管理，設計數據指標文檔，管理其生命周期長期更新迭代，長期與業務攜手并進綻放價值。
作者：橙子先生up 數據分析知識分享、咨詢解讀。
