大數(shù)據(jù)背景下B2C行業(yè)指標(biāo)體系構(gòu)建初探

文/張其濛

建立一個(gè)合理的指標(biāo)體系，其實(shí)是建立了通用的產(chǎn)品評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，以及發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的數(shù)據(jù)監(jiān)控體系。建立完成后，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的分析體系就可以直接應(yīng)用到工作的指導(dǎo)過(guò)程中。良好的指標(biāo)體系可以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)部門、產(chǎn)品部門、運(yùn)營(yíng)部門、營(yíng)銷部門的工作，讓各部門能夠更高效地協(xié)同工作。

21世紀(jì)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，信息科技和人類生活密切掛鉤，信息基礎(chǔ)建設(shè)的重要性和緊迫性日益顯著。2012年，美國(guó)發(fā)布“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議”，拉開(kāi)了大數(shù)據(jù)時(shí)代的序幕。隨后，世界各國(guó)都發(fā)布了相應(yīng)的大數(shù)據(jù)研究戰(zhàn)略，我國(guó)“十二五”規(guī)劃也把建設(shè)國(guó)家信息基礎(chǔ)列為重要工作之一，習(xí)近平總書(shū)記提出了“實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)建設(shè)，加快建設(shè)數(shù)字中國(guó)”的重要戰(zhàn)略。大數(shù)據(jù)的價(jià)值逐步被認(rèn)知。在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建設(shè)的過(guò)程中，首先要做好的是建立合理的數(shù)據(jù)指標(biāo)。用戶產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)有很多，凡是用戶操作的動(dòng)作行為，都可以作為分析的目標(biāo)。比如，我們可以看“用戶今日登陸總次數(shù)”，也可以看“用戶平均單次使用時(shí)長(zhǎng)”。這些指標(biāo)可以作為分析用戶黏度和質(zhì)量的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，也可以作為產(chǎn)品質(zhì)量好壞的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。在此，筆者只舉出了兩個(gè)指標(biāo)，但是在實(shí)際的分析工作中，需要多角度、多維度、多指標(biāo)的體系來(lái)支撐實(shí)際的數(shù)據(jù)分析。那么如何建立一個(gè)合理的指標(biāo)體系，如何利用指標(biāo)體系產(chǎn)生數(shù)據(jù)價(jià)值呢？這是所有建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的工作者都在思考的問(wèn)題。

隨著大數(shù)據(jù)分析工作的積累，各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域形成了不同的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系模型和建立方法。對(duì)于B2C的行業(yè)，最常應(yīng)用的基礎(chǔ)指標(biāo)模型叫作“海盜指標(biāo)模型（PirateMetrics）”。在此，筆者以B2C的行業(yè)為背景，主要針對(duì)B2C行業(yè)所關(guān)注的用戶運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和業(yè)務(wù)內(nèi)容等方面的數(shù)據(jù)，通過(guò)“海盜指標(biāo)模型”，探討構(gòu)建一個(gè)合理有價(jià)值的指標(biāo)體系。

海盜指標(biāo)模型

海盜指標(biāo)模型（PirateMetrics）是由500Startups創(chuàng)業(yè)孵化器的創(chuàng)始合伙人Dave McClure在2007年提出的一種營(yíng)銷分析模型。海盜指標(biāo)分為五個(gè)方面：Acquisition（獲?。?、Activation（活躍）、Retention（留存）、Revenue（營(yíng)收）、Referral（引薦），簡(jiǎn)稱AARRR。一般通過(guò)分析用戶的獲取來(lái)源，來(lái)評(píng)估各個(gè)渠道用戶對(duì)于產(chǎn)品的興趣，確認(rèn)優(yōu)秀的用戶來(lái)源渠道，進(jìn)行營(yíng)銷投放；通過(guò)分析用戶的活躍來(lái)評(píng)估產(chǎn)品質(zhì)量，進(jìn)行產(chǎn)品版本的不斷優(yōu)化；通過(guò)留存分析，來(lái)確認(rèn)用戶的黏性和產(chǎn)品周期，進(jìn)行合理的運(yùn)營(yíng)策略；通過(guò)營(yíng)收流程的分析，來(lái)歸結(jié)用戶付費(fèi)的原因，并找出用戶放棄付費(fèi)的流失點(diǎn)；通過(guò)引薦分析，來(lái)確認(rèn)產(chǎn)品的擴(kuò)散速度和成為爆款的可能性。最后，通過(guò)這五個(gè)角度的分析，將用戶在產(chǎn)品中的使用過(guò)程，形成一個(gè)完整的閉環(huán)。

海盜指標(biāo)被廣泛應(yīng)用于面對(duì)市場(chǎng)的B2C產(chǎn)品，初衷是幫助企業(yè)做好用戶增長(zhǎng)和營(yíng)收增長(zhǎng)。分析工作者根據(jù)海盜指標(biāo)，結(jié)合產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，建立相應(yīng)的指標(biāo)體系。然后為產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷部門提供有力的數(shù)據(jù)支持，形成良性的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)循環(huán)。

用戶獲取。對(duì)于任何一家還在處于用戶積累階段的公司，獲取用戶都是產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)價(jià)值的第一步。在獲取用戶的過(guò)程中，關(guān)鍵是尋找最有價(jià)值的用戶渠道，以及最佳的引流形式。在互聯(lián)網(wǎng)巨頭占據(jù)著大量的用戶資源的情況下，很多產(chǎn)品都會(huì)考慮以這些平臺(tái)作為渠道，向自己的產(chǎn)品引流用戶。這些平臺(tái)包括百度、阿里巴巴、QQ、網(wǎng)易、新浪（微博）等老牌的互聯(lián)網(wǎng)門戶，以及新興的今日頭條、微信（公眾號(hào)/小程序）等。每個(gè)平臺(tái)因?yàn)樽陨懋a(chǎn)品結(jié)構(gòu)的不同，其所擁有的用戶群體的類型和習(xí)慣也不盡相同。因此，當(dāng)我們嘗試從這些渠道獲取用戶時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)不同渠道的用戶質(zhì)量是不同的。有些渠道的用戶會(huì)非常喜歡我們的產(chǎn)品，非常貼合該渠道的用戶需求。這時(shí)候就應(yīng)該充分利用這一優(yōu)勢(shì)，對(duì)該渠道加大引流力度，從而獲取用戶群體。而一些渠道的用戶，對(duì)產(chǎn)品可能就沒(méi)有良好的認(rèn)同感，經(jīng)常會(huì)有一些用戶雖然下載了APP，但瀏覽一次以后就會(huì)流失。這并不代表這個(gè)平臺(tái)的用戶就沒(méi)有我們的目標(biāo)人群，而是需要更精細(xì)化的用戶獲取分析。

除了考慮不同渠道獲取的用戶質(zhì)量以外，還要考慮用戶屬性和其對(duì)產(chǎn)品感興趣的程度。例如，健身產(chǎn)品可能會(huì)對(duì)20-35歲的用戶更有吸引力，而養(yǎng)生類產(chǎn)品的目標(biāo)人群就變成了30-60歲的用戶。在分析的過(guò)程中，還會(huì)發(fā)現(xiàn)男女群體對(duì)于產(chǎn)品的粘性出現(xiàn)不同（在線閱讀類比較明顯）；資產(chǎn)結(jié)構(gòu)差異的人群對(duì)于產(chǎn)品的興趣也會(huì)有明顯區(qū)別（投資類產(chǎn)品最為顯著）。以及有特定用戶標(biāo)簽的，如二次元屬性的用戶，會(huì)對(duì)漫畫(huà)類、輕小說(shuō)的產(chǎn)品有著濃厚興趣，諸如此類，通過(guò)不同角度去分析獲取用戶的群體，可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的目標(biāo)群體屬性。然后針對(duì)性地進(jìn)行廣告投放，從而形成高質(zhì)量的用戶增長(zhǎng)。

最后一項(xiàng)要考量的分析角度是引流的方式，比如，通過(guò)廣告、活動(dòng)、促銷、社交、SEO/SEM的用戶來(lái)源，其用戶質(zhì)量也會(huì)不同，可以通過(guò)分析不同方式的引流質(zhì)量，合理搭配投放比例，形成最有效的用戶引流效果。

對(duì)此，筆者一直以“用戶質(zhì)量”來(lái)評(píng)估一個(gè)用戶的好壞，或者以“用戶感興趣”的程度來(lái)評(píng)估渠道的好壞，那么什么叫用戶質(zhì)量，什么叫用戶感興趣呢？一般定義質(zhì)量好（感興趣）的用戶為“觸發(fā)關(guān)鍵行為的用戶”。那么什么是“關(guān)鍵行為”？“關(guān)鍵行為”更多取決于產(chǎn)品形態(tài)，一般會(huì)把成為產(chǎn)品核心用戶流程中的第一步作為“關(guān)鍵行為”。比如，視頻產(chǎn)品的關(guān)鍵行為就是進(jìn)行一次視頻播放；互聯(lián)網(wǎng)金融類產(chǎn)品，關(guān)鍵行為就可能是進(jìn)行借貸申請(qǐng)；當(dāng)然有時(shí)候，也可以放寬關(guān)鍵行為的標(biāo)準(zhǔn)，比如，可以定義“進(jìn)行注冊(cè)”為“關(guān)鍵行為”。無(wú)論以哪種方式，只要統(tǒng)一一個(gè)關(guān)鍵行為，就可以針對(duì)不同渠道和引流方式進(jìn)行分析，去發(fā)現(xiàn)最佳用戶獲取方式。

用戶活躍。用戶活躍的分析，通常會(huì)分為常規(guī)性分析指標(biāo)和業(yè)務(wù)性分析指標(biāo)。常規(guī)性分析指標(biāo)是所有產(chǎn)品都會(huì)關(guān)注和考量的數(shù)據(jù)內(nèi)容，而業(yè)務(wù)性指標(biāo)一般都是針對(duì)產(chǎn)品特定的業(yè)務(wù)內(nèi)容形成的個(gè)性化的數(shù)據(jù)內(nèi)容。

常規(guī)性分析指標(biāo)一般關(guān)注的是用戶在產(chǎn)品中使用的相關(guān)數(shù)據(jù)，例如，通過(guò)“日活躍用戶數(shù)（DAU）”來(lái)衡量產(chǎn)品的用戶量級(jí)；通過(guò)“用戶的產(chǎn)品單次使用時(shí)長(zhǎng)”“用戶訪問(wèn)深度”來(lái)衡量產(chǎn)品對(duì)于用戶的吸引力；通過(guò)“用戶付費(fèi)率”“平均用戶付費(fèi)額度（ARPU）”“平均付費(fèi)用戶額度（ARPPU）”來(lái)衡量用戶的付費(fèi)認(rèn)可度。這只是一部分的指標(biāo)，這些指標(biāo)具有產(chǎn)品的普適性，是衡量產(chǎn)品好壞的通用性分析指標(biāo)。

業(yè)務(wù)性分析指標(biāo)一般指的是和實(shí)際業(yè)務(wù)密切聯(lián)系的相關(guān)數(shù)據(jù)。例如，航空公司會(huì)關(guān)注“各航線的查詢量”“訪問(wèn)用戶查詢率”等和機(jī)票查詢購(gòu)買相關(guān)的數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)金融類公司會(huì)關(guān)注“各項(xiàng)目投資量”“復(fù)購(gòu)率”等和項(xiàng)目投資相關(guān)的數(shù)據(jù)，視頻媒體會(huì)關(guān)注“視頻播放時(shí)長(zhǎng)”“不同類別視頻播放比例”等與用戶播放視頻相關(guān)的數(shù)據(jù)。通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)指標(biāo)來(lái)衡量業(yè)務(wù)，由于和實(shí)際的業(yè)務(wù)強(qiáng)相關(guān)，再加上市場(chǎng)上產(chǎn)品的多樣性，因此通常業(yè)務(wù)性指標(biāo)都沒(méi)有固定的指標(biāo)，但根據(jù)行業(yè)的特性分類，也可以歸納出一定量的行業(yè)通用指標(biāo)，這是一個(gè)更加細(xì)化的工作，不再贅述。

通過(guò)常規(guī)指標(biāo)和業(yè)務(wù)指標(biāo)結(jié)合，從而搭建出一個(gè)適用于分析用戶活躍的指標(biāo)體系，這個(gè)指標(biāo)體系，對(duì)于不同渠道或用戶屬性的群體，可以作為衡量用戶質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于產(chǎn)品改版和優(yōu)化，也可以作為衡量產(chǎn)品優(yōu)化好壞的標(biāo)準(zhǔn)。

用戶留存。創(chuàng)業(yè)企業(yè)常常面臨這樣的窘境：一方面新用戶不斷涌入，另一方面又迅速流失。通常情況下，維護(hù)一個(gè)老用戶的成本要低于獲得一個(gè)新用戶的成本。因此，如何提升用戶留存率，延長(zhǎng)用戶生命周期，從而提升用戶的平均價(jià)值，是產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)工作者所關(guān)注的核心問(wèn)題之一。

留存從數(shù)據(jù)指標(biāo)上的建立并不復(fù)雜，比如，“用戶次日留存”指的是用戶今日造訪過(guò)產(chǎn)品之后，次日再次造訪的比率，相類似的還有“用戶7日留存”“用戶次周留存”等數(shù)據(jù)指標(biāo)。那么除了以“造訪”作為留存的觸發(fā)標(biāo)志，也可以以更深入的行為作為觸發(fā)標(biāo)志，如在線教育產(chǎn)品，可以以“播放課程”作為留存的觸發(fā)標(biāo)志。

對(duì)此，可以通過(guò)留存分析來(lái)評(píng)估各渠道用戶的質(zhì)量，也可以評(píng)估產(chǎn)品版本迭代過(guò)程中的優(yōu)化效果，除此以外，還可以監(jiān)控一些運(yùn)營(yíng)活動(dòng)和運(yùn)營(yíng)手段所產(chǎn)生的效果。留存的數(shù)據(jù)對(duì)于營(yíng)銷、產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)有著重要的價(jià)值。那么留存分析除了監(jiān)控用戶（或渠道）質(zhì)量、產(chǎn)品優(yōu)化、運(yùn)營(yíng)質(zhì)量以外，更重要的是，發(fā)現(xiàn)自身產(chǎn)品對(duì)于用戶的吸引點(diǎn)，然后根據(jù)這些吸引點(diǎn)去優(yōu)化產(chǎn)品針對(duì)性運(yùn)營(yíng)。例如，游戲產(chǎn)品通常會(huì)在新手引導(dǎo)階段贈(zèng)送一個(gè)游戲角色A。如果男性玩家居多的話，角色A為女性的留存要遠(yuǎn)高于角色A位男性的留存。憐香惜玉是男性玩家的普適價(jià)值。外賣產(chǎn)品在做優(yōu)惠活動(dòng)時(shí)的用戶留存要遠(yuǎn)高于不做活動(dòng)時(shí)的留存，可以通過(guò)計(jì)算【（用戶增長(zhǎng)價(jià)值-產(chǎn)品優(yōu)惠補(bǔ)貼）MAX】來(lái)確認(rèn)極值點(diǎn)，盡可能提升用戶價(jià)值。

用戶轉(zhuǎn)化。Revenue直譯是營(yíng)收，這是考量產(chǎn)品價(jià)值最核心的指標(biāo)。這里筆者稱之為轉(zhuǎn)化，主要是因?yàn)楣P者在實(shí)際的工作中，會(huì)把營(yíng)收的終極目標(biāo)，拆解成多個(gè)小的目標(biāo)。提升每一個(gè)小目標(biāo)的轉(zhuǎn)化率，最終實(shí)現(xiàn)營(yíng)收的提升。

用戶從到訪產(chǎn)品，到最終的消費(fèi)轉(zhuǎn)化，是通過(guò)一個(gè)一個(gè)步驟逐步完成。以電商為例，通常會(huì)把用戶的轉(zhuǎn)化分為幾個(gè)階段。

第一個(gè)階段是新用戶的注冊(cè)，流程為訪問(wèn)——瀏覽首頁(yè)——點(diǎn)擊注冊(cè)（或訪問(wèn)注冊(cè)頁(yè)）——注冊(cè)成功。這里指的是標(biāo)準(zhǔn)流程，有些產(chǎn)品的注冊(cè)流程可能會(huì)不太一樣。無(wú)論以哪種流程，把流程列出后，都可以看到每一步流程的轉(zhuǎn)化和流失，也可以計(jì)算每一步的轉(zhuǎn)化平均用時(shí)（中位數(shù)）。一旦用戶注冊(cè)，其對(duì)于產(chǎn)品的價(jià)值認(rèn)可度會(huì)大幅度提升。所以一般在這個(gè)流程中，會(huì)找到流失缺口，優(yōu)化或精簡(jiǎn)流程，讓用戶快速完成注冊(cè)。

第二個(gè)階段是用戶成為接觸核心功能的轉(zhuǎn)化，訪問(wèn)首頁(yè)——訪問(wèn)商品列表頁(yè)——訪問(wèn)商品詳情頁(yè)——加入購(gòu)物車。如果設(shè)定加入購(gòu)物車或者瀏覽商品詳情頁(yè)作為第二階段的核心目標(biāo)，那么我們的核心訴求就是所展示的商品可以很好地抓住用戶的心。那么這個(gè)階段最主要的是通過(guò)產(chǎn)品的迭代，提升每一步的轉(zhuǎn)化率。

最后一個(gè)階段是用戶付費(fèi)的轉(zhuǎn)化，也就是最終實(shí)現(xiàn)營(yíng)收的目的。流程為瀏覽商品詳情頁(yè)——提交訂單——確認(rèn)訂單（收貨信息、優(yōu)惠信息等）——支付訂單。那么一旦用戶有了購(gòu)買的欲望，這個(gè)階段就是讓用戶能夠快速實(shí)現(xiàn)購(gòu)買。通過(guò)監(jiān)控步驟間的流失和轉(zhuǎn)化用時(shí)，發(fā)現(xiàn)并優(yōu)化將阻礙用戶付費(fèi)的卡點(diǎn)，流暢用戶的付費(fèi)過(guò)程。

那么通過(guò)優(yōu)化用戶在產(chǎn)品里每一個(gè)階段的用戶體驗(yàn)，提升用戶轉(zhuǎn)化，提升每一個(gè)小目標(biāo)的轉(zhuǎn)化，最終實(shí)現(xiàn)營(yíng)收的增長(zhǎng)。

用戶引薦。通常產(chǎn)品成為爆款的方式，是通過(guò)用戶的自傳播完成的。良好的口碑和出色的營(yíng)銷形式（激勵(lì)分享），讓老用戶自發(fā)拉新用戶進(jìn)入產(chǎn)品。由于這種營(yíng)銷方式類似于病毒的傳播和擴(kuò)散，我們通常管這種營(yíng)銷方式叫作病毒營(yíng)銷。

衡量病毒傳播的兩大核心指標(biāo)是K因子（K Factor）和病毒循環(huán)周期（Virial Cycle Time）。K因子的公式為【K=i*c%】。i指的是用戶向外傳播的速度（人數(shù)），c指的是轉(zhuǎn)化率。比如用戶A傳播給了5個(gè)新的用戶，這時(shí)候i=5。這里5個(gè)用戶中有1個(gè)用戶最終成為產(chǎn)品的使用者，那么c=20%。因此可知，當(dāng)K因子大于1時(shí)，病毒傳播將實(shí)現(xiàn)指數(shù)型的增長(zhǎng)。病毒循環(huán)周期，是指從用戶發(fā)出病毒邀請(qǐng)，到新用戶完成轉(zhuǎn)化（如點(diǎn)擊閱讀、注冊(cè)、消費(fèi)的行為）所花費(fèi)的時(shí)間。病毒循環(huán)周期越短，效果越好。更簡(jiǎn)單地說(shuō)，K因子等于1時(shí)，平均1個(gè)用戶能帶來(lái)1個(gè)新用戶。K因子越高，產(chǎn)品自我獲取新用戶的能力越強(qiáng)。

因此在實(shí)際的數(shù)據(jù)體系搭建中，我們會(huì)從用戶引薦的角度去構(gòu)建指標(biāo)體系，一般監(jiān)控“分享”行為的相關(guān)數(shù)據(jù)。例如，“日人均分享量”“分享觸達(dá)率”“分享點(diǎn)擊率”“分享轉(zhuǎn)化率”等指標(biāo)來(lái)確認(rèn)產(chǎn)品的K因子和傳播周期。再根據(jù)這些數(shù)據(jù)指導(dǎo)營(yíng)銷策略，提升用戶引薦的效果。

數(shù)據(jù)的價(jià)值

數(shù)據(jù)的價(jià)值是為了用更科學(xué)的方法服務(wù)于實(shí)際的工作中，讓數(shù)據(jù)和現(xiàn)象說(shuō)話，實(shí)現(xiàn)真正意義上的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。企業(yè)決策不再是靠直覺(jué)和經(jīng)驗(yàn)去指導(dǎo)工作，而是通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)理論證來(lái)發(fā)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品價(jià)值的最佳方式。

那么建立一個(gè)合理的指標(biāo)體系，其實(shí)是建立了通用的產(chǎn)品評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，以及發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的數(shù)據(jù)監(jiān)控體系。建立完成后，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的分析體系就可以直接應(yīng)用到工作的指導(dǎo)過(guò)程中。良好的指標(biāo)體系可以簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)部門、產(chǎn)品部門、運(yùn)營(yíng)部門、營(yíng)銷部門的工作，讓各部門能夠更高效地協(xié)同工作。

當(dāng)然，除了數(shù)據(jù)分析師常用的指標(biāo)體系分析，AI也會(huì)逐漸應(yīng)用到數(shù)據(jù)分析中。這個(gè)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析，已經(jīng)告別抽樣采集的階段，發(fā)展為全樣本分析的大數(shù)據(jù)分析時(shí)代。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和算法應(yīng)用的不斷進(jìn)步?？梢灶A(yù)見(jiàn)到不久的將來(lái)，基于用戶全數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的人工智能，將會(huì)為我們帶來(lái)更多視角的數(shù)據(jù)分析思路。

無(wú)論是人工還是AI的數(shù)據(jù)分析，都是一門嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)，通過(guò)數(shù)據(jù)歸因定位，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，指導(dǎo)工作，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值。在大數(shù)據(jù)的應(yīng)用上，我們還有很長(zhǎng)的路要走。