1. 什么是数据指标
指标的基本定义：数据分析常说的指标，是指对原始数据（比如原始的一条条订单、日志等）进行加工汇总计算后的数据。是将业务单元量化后的度量值，使得业务目标可描述、可度量、可拆解。
2. 数据指标有哪些？好的数据指标是？
数据指标可以分为多个类别。以下是一些常见的指标：
财务指标
- 销售额：衡量企业销售产品或服务的总额
- 利润：表示企业在销售商品或服务后的净收入
- 毛利率：销售收入减去成本后的利润占比
- 成本控制比率：表示企业运营成本与销售收入之间的比率
销售和营销指标
- 客户增长率：新客户数量占总客户数量的比
- 客户满意度：衡量客户对我们产品或者服务的满意程度
- 销售渠道效果：衡量不同销售渠道的销售效果和贡献
- 平均单价价值：计算每个订单的平均交易价值
客户服务指标
- 客户抱怨率：客户对于产品和服务不满意的反馈
- 客户流失率：客户流失的数量
- 重复购买率：客户会再一次购买的比例
运营效率指标
- 生产效率：单位时间内生产产品或者提供服务的数量
- 资源利用率：企业资源利用的程度
- 员工满意度：公司员工对于公司政策、环境等的满意程度
- 运营成本率：运营成本占总收入的比例
数字营销指标
- 网站流量：通过网站访问的数量
- 社交媒体参与度：社交媒体上用户参与、互动和反馈的程度
- 电子邮件打开率和点击率：通过电子邮件营销活动的用户参与程度
- 搜索引擎排名：衡量网站在搜索引擎结果页面中的排名
活跃用户指标
- 日活（DAU）：一天内日均活跃设备数(去重，每个公司活跃的定义不一样)
- 周活跃数（WAU）：一周内活跃设备数(去重，每个公司活跃的定义不一样)
- 日新增DNU：一周内的日均新增人数,计算方式：一周新增设备数(不去重)/自然周天数
- 最高活跃（PCU）：一周内的最高活跃设备数
- 月活（MAU）：一个月内的活跃设备数(去重)。
- 活跃度（DAU/MAU）：体现用户的总体粘度，衡量期间内每日活跃用户的交叉重合情况。
- ......
以上只是一小部分数据指标，大家可以参考一下。
什么是好的数据指标？
在了解数据指标有哪些后，对于好的数据指标可能还存在一些困惑。好的数据指标需要具备几个特征：
- 目标导向性：好的数据指标应该与组织或业务目标相关，能够衡量业务的成功程度或目标实现的进展程度。他们应该能够提供相关的业绩成果或者效果。
- 周期性：数据目标需求定时去复盘一下。就像我们家是卖冰箱的，我们会有一个目标，可能这个目标跟其他同行不一样，所以核算的口径也会有所不同。要定期对数据复盘一下，考虑是否要持续，我们这个目标的可成功性是多少，能不能继续下去。
- 可行性：好的数据指标应该是能够可行的，即可以准确和可靠的测量。他们应该能够以合理的成本和女里进行收集和记录，而不会对运营成本产生过重的负担。
- 可解释性：要能清晰的解释和理解。具备明确的定语和计算方式 ，能够被相关人员理解。
- 实用性：能够对业务的决策和改进提供帮助，比如，有关业务的表现、趋势情况和关键问题的洞察，帮助决策者进行一些优化改进。
3. 选择核心数据指标
了解了以上知识后，数据人在选择核心数据指标时，可以按照以下几步是衡量：
- 确定业务目标：首先明确业务目标，了解该业务的关键成功指标和关键绩效指标。这有助于确定需要跟踪和分析的核心指标。
- 明确关键绩效指标：从业务目标出发，确定关键绩效指标（KPIs），这些指标反映了业务的核心价值和业务绩效。例如，收入增长率、市场份额、用户活跃度等。
- 定义辅助指标：除了KPIs，还需要考虑一些辅助指标，这些指标可以提供更详细的数据和洞察，帮助分析业务的潜在问题和机会。例如，用户转化率、用户留存率、网站流量来源等。
- 考虑数据可用性：在选择核心数据指标时，要考虑所需数据的可用性。即使一个指标非常重要，如果无法收集到相关的数据，那么它也不能作为核心指标来使用。
- 定期审查和调整：核心数据指标不是一成不变的，需要根据业务需求和变化进行定期审查和调整。随着业务的发展和变化，一些指标可能会变得更重要，而一些指标则逐渐失去其意义。
以上就是今日的分享，希望能为你解惑提供一点点帮助。