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数据人在工作中，经常会遇到这些问题：
某项数据出现大幅上升，具体是什么原因造成的？
最新上线的产品功能，给业务带来的贡献率是多少？
对于某个业务目标，需要制定什么样的策略完成KPI？
……
想要解决好这些问题，数据人必须要攻克的一项数据分析技能，就是学会“构建指标体系”。
什么是指标体系？
在招聘信息中，很多岗位要求应聘者：精通数据分析，能够基于业务搭建指标体系，而且对应岗位薪资十分诱人，能开出30K+。
岗位要求信息来自Boss直聘网站
指标体系通常是指通过不同维度的指标，以量化的方式来表达业务问题。
比如：通过日活跃用户（DAU）、平均在线时长等几个关键指标，综合起来考量，大概就能判断出一个短视频APP的业务状况。
一套有效合理的指标体系，其作用包括不限于：
监控业务情况；
通过拆解指标寻找当前业务问题；
评估业务可改进的地方，找出下一步工作的方向；
具体到每个公司的业务流程，都需要一套科学的指标体系监控，企业也非常看重一个人的指标拆解能力。
举个例子，当企业希望在某电商平台销售额提升10倍时，业务人需要一步步拆解核心指标。
按照一般思路：销售总额=买家数 x 客单价销售总额=参与活动用户总量 x 付费转化率x 客单价。要么单个指标提升10倍，或者3者乘积提升10倍。
那么应该从，参与活动用户总量 x 付费转化率x 客单价，3个方向入手。
参与活动用户量：可以从站内流量和站外流量结合，如果站内流量渠道饱和，就想办法拓宽站外渠道流量（公众号、朋友圈广告、搜索引擎等）达到相应的量级。
付费转化率：梳理转化流程，找出转化率低的环节分析原因，观察流程是否太长、文案和UI是否足够吸引力、要不要增加激励等。
客单价：比如利用满额打折，满额赠送等，提升客单价。
类似业务目标拆解过程，在数据分析工作中经常能遇到，也是个人能力的集中体现。其中关键在于，能否搭建有效指标体系、快速发现业务问题，这也是高级数据人才和小白之间的区别！
那怎么学习构建指标体系呢？首先要搞清楚大家的难点！
数据人构建指标体系时，总是遇到这样的问题：
数据多、数据乱、报表看不懂，不知道哪些指标更重要，不知道该关注哪些指标，从而导致整体业务团队效率非常低下。
究其主要原因，首先是不同业务形态，对应的核心指标不同，例如：
工具类：如墨迹天气，核心指标应该聚焦到判断工具的使用率。
内容类：如今日头条，核心指标应该聚焦到内容的质与量。
社交类：如陌陌、Soul，核心指标应该聚焦到用户的活跃程度。
各行业常见的北极星指标
再者，找准了核心指标后还对应有一系列子指标，比如要达成产品使用率，还涉及不同维度的用户指标、业务指标等，面对海量复杂的数据，需要找到关键的指标量化。
这时候你要学会灵活运用包括：北极星指标、AARRR模型、OSM模型、UJM 模型在内的各个理论模型，并深入掌握构建指标体系的几种高效方法。
因此，在这里给大家推荐一门由开课吧出品，干货满满的公开课——《如何构建指标体系？学习几大高效方法》
由来自BAT大厂、具备一线实战经验-无痕老师主讲，他将手把手带你拆解指标体系的底层逻辑，教你构建指标体系的几大高效实用方法。
通过这门课，你将至少收获以下这些干货：
利用“OSM+UJM”模型洞察用户需求
用6大准则高效确定公司的北极星指标
通过人货场理论搭建业务指标体系
通过海盗模型拆解，提升产品ROI
在这门课里，有关于指标体系常用的模型知识，都会讲到：
一、AARRR模型
AARRR海盗模型是用户分析的经典模型，基于产品角度来揭示产品的整个生命周期。
包括：用户拉新(Acquisition)、用户激活(Activation)、用户留存(Retention)、商业变现(Revenue)、用户推荐(Referral)。
二、UJM模型
UJM模型是从用户角度出发，描述了用户进入产品的整个路径流程，即注册，登陆，加购，购买，复购链路流程。
通过OSM+UJM/AARRR模型进行分析，我们可以从更多角度和维度监控、分析业务问题，然后针对性地去调整运营策略或产品功能。
另外，相关知识例如指标体系应用、商业化案例拆解、用户留存分析、异常数据分析……无痕老师课上也都会讲解到，全程干货，非常值得一看!
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