1.初识数据指标
首先，先要弄清楚一个问题，究竟什么是数据指标呢？ 不是所有的数据都能称之为指标，只有对当前业务有参考价值的统计数据才能称之为指标。并且数据来源不能是凭空产生的，绝不能脱离现实，必须是真实存在的。
接着又一个问题来了，如果有很多数据指标，那么什么样的数据指标才算是好的数据指标呢？它要遵循下面几个准则：
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| 简单易懂 | 相对数据 | 业务赋能 |
| 让人们容易记住和讨论。 | 能看出区别和变化，数据能说话。 | 能改变行为，驱动业务发展。 |
构成数据指标的3个要素：1，衡量维度（数据分组或筛选的角度）2，汇总方式（求和、平均值等）3，度量（度量值+计量单位，25个人，10笔订单）
用户指标的方向：
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| 用户数据 | 投流数据 | 行为数据 | 消费数据 |
| 谁 | 从哪里来 | 干了什么 | 留下了什么 |
1，用户数据分为存量和增量，增量主要看新增用户数，存量主要看留存率和活跃度。
2，投流数据包括投放效果（曝光率）和投放收益（ROI/渠道转化率）。
3，行为数据包括次数（PV/UV），用户路径（转化率），行为时长（时长）。
4，消费数据包括总量（GMV），人均（客单价\ARPU），人数(付费用户数)，健康程度（付费率\复购率），消费对象（SKU指标）。
2.常见数据指标列举
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| 指标名称 | 指标描述 | 作用 |
| GMV | 订单总金额，包含所有订单状态的订单 | 描述交易的金额总规模 |
| ARPU\客单价 | ARPU(Average Revenue Per User):每位用户平均产生的收入或利润=总收入（或利润）/用户数量； 客单价：单个用户的订单金额=订单总金额/付费人数 | 单个用户的贡献程度 |
| 付费人数 | 使用某项产品或服务并支付费用的人数。费用包含订阅服务、应用内购买、电子商务等。 | 描述愿意为服务付费的人数总规模 |
| 付费率/复购率 | 付费率=付费用户数/总用户数*100% 复购率：是指付费用户重复购买频率=消费两次以上的用户数/总付费用户数 | 描述总体上的用户付费意愿评判一个服务的健康程度 |
| SKU视角 | 包括：SKU数量、SKU销售量、SKU销售额、SKU毛利润等 | 需要分析消费品本身的运营情况 |
3.how to make数据指标体系
基于OSM模型的指标设计
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| 业务目标 | 业务策略 | 业务度量 |
| 根据业务目标可以直接是北极星指标，也可以是基于北极星指标拆解的子目标 | 根据目标执行的业务策略，并且判断业务粗略归属于哪类场景 | 根据给出的场景类型选择合适的数据指标 |
例子
假设，你要做一个线上商城，用招商模式通过商家卖货抽取佣金赚钱，下面是参考步骤。
步骤1：确定业务目标
北极星指标为GMV。
步骤2：确定业务策略（角色、职责、辅助工具等）
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| 角色 | 动作 | 工具 |
| 商家 | 卖东西 | 商家后台 |
| 平台运营 | 做营销活动吸引更多人 | 运营后台 |
| 内容创作者 | 创作内容让商家更好卖东西 | 内容生产后台 |
| 消费者 | 买东西 | 线上商城 |
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| 思考维度 | 衡量的内容 |
| 用户多 | 使用量 |
| 用户依赖 | 使用频次 |
| 用户体验好 | 运转体验 |
[工具赋能---效率]
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| 思考维度 | 衡量的内容 |
| 用户多 | 累积量 |
| 消费内容广 | 内容的分类 |
| 时间长 | 消费时长 |
| 互动多 | 互动数量 |
[内容消费--质量]
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| 思考维度 | 衡量的内容 |
| 更容易卖 | 核心场景转化效率 |
| 卖的更多 | 总交易规模 |
| 卖的更贵 | 单个用户的价值 |
| 多次卖 | 复购率 |
[交易场景--转化率]
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| 思考维度 | 衡量的内容 |
| 更多话题 | 内容的数量 |
| 互动多 | 互动数量 |
| 有情感羁绊 | 用户和用户的关系 |
[社交场景--活跃度]
步骤3：确定数据指标
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| 场景归类 | 思考维度 | 衡量的内容 | 具体的指标 |
| 工具赋能 | 用户多 | 使用量 | 素材使用量，模板使用量，图片上传量 |
| 工具赋能 | 用户依赖 | 使用频次 | 编辑器内的各个工具使用频率 |
| 工具赋能 | 用户体验好 | 运转体验 | 文章通过率 |
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| 场景归类 | 思考维度 | 衡量的内容 | 具体的指标 |
| 内容消费 | 用户多 | 累计量 | 文章发布总量 |
| 内容消费 | 消费内容广 | 内容的分类 | 文章标签数，浏览话题数，文章类型数 |
| 内容消费 | 时间长 | 消费时长 | 平均用户的文章浏览总时长、每天文章浏览时长 |
| 内容消费 | 互动多 | 互动数量 | 点赞、转发、评论、收藏数等 |