指标体系与数据采集

object业务目标

为了达成上述目标，我们应当采取什么业务策略

strategy策略

KPI：直接衡量策略的有效性

Target：预先给出的值，用来判断是否达到预期

衡量策略是否有效反映目标的完成情况

measure业务度量

OSM

拆解用户所处的每一个旅程阶段：1.了解每个阶段中用户的行为2.明确每个阶段中产品的目标3.发现个阶段中产品与用户的接触点4.最终从接触点找到产品的痛点和机会点

用户旅程地图

UJM

推动指标体系落地

场景化

衡量业绩的核心指标，结果指标

一级指标

针对一级指标的路径分析拆解，过程指标

二级指标

针对二级指标的路径分析拆解，过程指标

三级指标

指标体系分级

合理规划指标体系

实例剖析

优点：1.数据定义清晰，稳定性高2.可以添加业务属性以支持维度拆解和分析

缺点：1.需提前规划，跨团队协作确定埋点方案2.历史数据不能回溯

capture：通过在和客户端/服务端埋下确定的点，采集相关数据到云端，最终在云端呈现

埋点

核心KPI数据

需要长期监控和存储

业务属性丰富

监控与分析式数据场景

优点：1.自主性高2.可以回溯过去7天的数据

缺点：1.受限于产品开发框架和开发规范2.事件级维度无法拆分，且无法采集滑动等行为

record：前端自动给采集全部时间并上传所有的数据，并通过圈选来获取需要使用的事件

无埋点

交互属性强

突发问题快速及时分析

作为补充数据相互印证

探索式数据场景

事件：产品中的操作，也是你想分析的指标变量：描述事件的属性

确认事件与变量

明确事件的触发时机

规范命名

明确优先级

埋点四要素

浏览商品详情页

变量：商品ID+品类

加入购物车

结算

支付

example

是否正常被触发

处罚时机是否正确

是否与埋点方案一致

数据检验

可采集的字段更丰富

有利于关联用户设备标识于用户行为

适用于用防护界面行为的上报

客户端

有利于排除客户端网络环境不稳定的数据误差

确保入口完整上报

适用于业务操作的上报

服务端

埋点位置

如何进行数据采集

指标规范命名

指标字典

指标分类

指标清理

正确管理指标

页面访问

交互触发

浏览功能类指标创建类功能指标

指标体系与数据采集