1、指標思維定義
數據分析指標思維將關注點放在數據的指標上，即通過數據建立一個可量化的模型，來描述問題或現象，並提供可靠的解釋和預測。數據分析指標思維的目標是使用數據來揭示問題的本質，從而幫助決策者做出更好的決策。
2、指標思維步驟
- 確定問題：明確分析的問題或目標。
- 收集數據：收集和整理相關的數據
- 分析數據：使用數據分析技術和方法，對數據進行分析和處理。
- 確定指標：從分析結果中確定關鍵的指標或度量，以幫助理解問題或現象。
- 解釋結果：解釋指標的含義和影響，並提供相關的建議或決策支持。
3、指標類型
a、常見指標
- 數值指標：數值指標是最常見的指標類型，它通常使用數值來描述某一現象或事物的特徵。例如，銷售額、利潤、成本、市場份額等。
- 比率指標：比率指標是一種相對指標，它通常是兩個數值之間的比值，用於比較不同的數據集之間的關係。例如，毛利率、淨利率、市場占有率等。
- 百分比指標：百分比指標是一種常見的比率指標，通常用於描述某個數據集在整個數據集中所占的比例。例如，市場份額、銷售增長率等。
- 比較指標：比較指標通常是將兩個或多個數據集進行比較，以幫助分析人員了解它們之間的差異和相似之處。例如，月度銷售額的增長率、季度毛利率的變化等。
- 質量指標：質量指標通常用于衡量產品或服務的質量水平，以幫助企業改進其產品或服務。例如，客戶滿意度、產品缺陷率等。
- 時間指標：時間指標通常用於描述某一現象或事物在時間上的變化趨勢。例如，季度銷售額、每月用戶活躍度等。
b、指標體系
1）PULSE指標體系，用來衡量用戶體驗。
- Page view：頁面瀏覽量
- Uptime：正常運行時間
- Latency：延遲
- Seven days active users：7天活躍用戶數
- Earning：收益
2）AARRR指標體系：用來衡量用戶體驗。
- Acquisition：獲取用戶
- Activation：激活用戶
- Retention：留存用戶
- Revenue：收入
- Refer：傳播
3）HEART指標體系，用來衡量用戶體驗。
- Happiness：愉悅度
- Engagement：參與度
- Adoption：接受度
- Retention：留存率
- Task success：任務完成度
4、如何量化指標
想要量化某個事物，關鍵要先搞清楚量化後的數據是為了解決什麼問題。如果我們關心X，首先要澄清X到底是什麼？然後在考慮如何量化X，最後是量化後的數據能增加我們對X的了解嗎？
將指標量化是非常重要的一步，它可以把抽象的概念轉化為具體的數字，便於分析和評估。
- 絕對數值法是最常用的一種方法，它直接用具體的數字來表示指標，例如網站訪問量、營業額等。這種方法非常直觀，能夠很好地反映指標的實際情況，但是它不夠精細，無法考慮到其他因素的影響。
- 相對數值法將指標與其他因素相比較，例如與前一時期、同行業平均值、同期相比等。這種方法可以更好地反映指標的變化情況，但是在比較時需要考慮到其他因素的影響。
- 比例法將指標轉化為一個比例或者百分比，例如轉化率、退貨率等。這種方法可以更好地反映指標的效果，但是在計算比例時需要注意分母和分子的定義。
- 貢獻度法將指標的重要性和影響力加以權重，例如產品銷售額、訪問量等。這種方法可以更好地反映指標的綜合影響力，但是需要考慮到不同指標的重要性和權重分配的問題。
- 等級法將指標分成幾個等級或者級別，例如客戶滿意度、產品質量等。這種方法可以更好地反映指標的差異和層次，但是需要考慮到等級的劃分標準和標準的一致性問題。
5、什麼是好指標？
- 明確性：好指標應該具有明確的定義和計算方法，以便於理解和使用。指標的含義應該清晰明確，不容易產生歧義。
- 可比性：好指標應該具有可比性，即可以和其他指標進行比較。比較可以是時間序列比較，也可以是與同行業、同類產品或者同期相比較。
- 敏感性：好指標應該具有敏感性，即可以反映出業務變化和市場變化。指標變化應該能夠及時反映出業務或者市場的變化，能夠幫助企業及時調整策略和決策。
- 簡潔性：好指標應該具有簡潔性，即能夠用儘可能簡單的方式表達出業務或者市場情況。指標應該避免冗餘，儘可能簡單明了。
- 可行性：好指標應該具有可行性，即可以通過數據收集和分析得到。指標應該具有可操作性，可以通過數據收集和分析得到，而不是需要額外的數據或者無法收集。
6、一些常見的指標
- PV（Page View）：頁面瀏覽量，指網站或者APP上所有頁面的瀏覽次數。這個指標可以反映出網站或者APP的流量情況。
- UV（Unique Visitor）：獨立訪客數，指網站或者APP上訪問過至少一次的獨立訪客數量。這個指標可以反映出網站或者APP的用戶數量。
- 跳出率（Bounce Rate）：指用戶在進入網站或者APP後只瀏覽了一個頁面就離開的比例。這個指標可以反映出網站或者APP的吸引力和用戶體驗情況。
- 會話數（Session）：指用戶在網站或者APP上連續訪問的時間段，從進入網站或者APP到退出網站或者APP為一次會話。這個指標可以反映出用戶的行為路徑和行為偏好。
- 轉化率（Conversion Rate）：指用戶完成期望的行為（例如購買、註冊、留言等）的比例。這個指標可以反映出網站或者APP的營銷效果和用戶購買意願。
- 營收（Revenue）：指網站或者APP的銷售額或者廣告收入等。這個指標可以反映出網站或者APP的盈利情況。
- 平均停留時間（Average Session Duration）：指用戶在網站或者APP上平均停留的時間。這個指標可以反映出用戶對網站或者APP的關注度和粘性。
- 用戶流失率（Churn Rate）：指在一定時間內流失用戶的比例。這個指標可以反映出網站或者APP的用戶留存情況。
- 用戶活躍度（User Engagement）：包括用戶評論、點讚、分享、收藏等互動行為。這個指標可以反映出用戶對網站或者APP的參與度和忠誠度。
- 平均訪問深度（Average Page Depth）：指用戶在網站或者APP上平均訪問的頁面數量。這個指標可以反映出用戶的瀏覽深度和興趣點。
- 點擊率（Click-through Rate）：指用戶點擊廣告的比例。這個指標可以反映出廣告的吸引力和用戶點擊意願。
- 用戶滿意度（Customer Satisfaction）：指用戶對網站或者APP的滿意程度。這個指標可以幫助企業了解用戶需求和痛點，從而改進產品和服務。
- NPS（Net Promoter Score）：指淨推薦值，是一種衡量客戶忠誠度和推薦意願的指標。這個指標可以幫助企業了解客戶的忠誠度和滿意度，從而制定更有效的營銷策略。
- 用戶轉化漏斗（Conversion Funnel）：指用戶在網站或者APP上完成預定行為的流程，例如註冊、瀏覽、加購物車、下單等。這個指標可以幫助企業了解用戶流失原因和優化轉化路徑。
- 用戶留存率（User Retention Rate）：指用戶在一定時間內繼續使用公司產品或服務的比例。這個指標可以幫助企業了解用戶忠誠度和產品或服務的有效性。
7、案例
- 背景：假設你是一家電商公司的數據分析師，負責分析公司的運營數據並提出優化建議。公司在某一季度的銷售額為1000萬元，其中有200萬元來自新用戶，800萬元來自老用戶。
- 需要分析的指標：
- 新用戶占比和老用戶占比
- 新用戶和老用戶的平均訂單價
- 新用戶和老用戶的客單價
- 新用戶和老用戶的留存率
- 新用戶和老用戶的復購率
- 新用戶的轉化率和老用戶的轉化率
- 根據以上指標，你可以得出以下結論和優化建議：
- 新用戶占比為20%，老用戶占比為80%。公司應該注重維護老用戶，並嘗試提升新用戶數量和占比。
- 新用戶的轉化率為20%，老用戶的轉化率為80%。公司應該關注新用戶的轉化，優化用戶註冊、購買流程，提高轉化率。
- 新用戶平均訂單價為1000元，老用戶平均訂單價為4000元。公司應該了解新用戶消費偏好，推出新用戶喜歡的產品和服務，提高平均訂單價。
- 新用戶客單價為500元，老用戶客單價為1000元。公司應該了解新用戶的消費能力和購買需求，推出適合新用戶的價格和服務，提高客單價。
- 新用戶的復購率為10%!，老用戶的復購率為50%!。公司應該關注新用戶的忠誠度，提供優質的售後服務和產品體驗，提高復購率。
- 新用戶的留存率為30%!，老用戶的留存率為80%!。公司應該關注新用戶的留存，提供個性化的服務和推薦，提高留存率。