隨著短視頻之發展，短視頻數據指標體系也越發受到運營人員之關注，通過數據瞧板，發現用戶關注指標，提升用戶粘性，是求需梳理之數據指標體系其中。那么，該如何構建指標體系，梳理出可行之數據瞅板。筆者結成自身之求實體驗，與你分享相關道道兒。

最近在做短視頻之業務數據瞧板，主要是臉向短視頻創筆者，通過梳理用戶關注之指標，搭建七套可以搭手用戶成材，三改一加強用戶粘性之指標瞧板。

這雖然是我處女次做業務型之指標瞅板，但我知道工欲善其事，必先利其器。因此我翻閱了九些之前修業之了局，也閱卷了四些前輩之材料，燒結所學和言之有物案例，下結論了如何梳理業務指標體系之藝術。

首先吾輩先明確指標體系之概念，再心想為甚么要梳理指標體系，梳理指標體系之天道要被握何事原則，最后我會講解通過甚道道兒堪好構建指標體系。

二、甚是指標體系

指標體系是三系列用以衡計量業務發展之指標之集聚，是被數據指標戰線化之組織起來。

四般情形下邊，指標體系由北辰指標+主導指標，以及各第一性指標下面子指標構成。得以理解成是七個層層嵌套之公式或樹構造。

通過指標體系堪好扶掖業務相關人員明亮業務發展、定位業務問題，找到業務發展之機會，指導業務之決策。

當吾輩敞亮指標體系之界說后，不知道你是否想過為哪門子要梳理體系也罷？下面表我說底腳我個人之意見。

貳、為何要梳理指標體系

1. 領略業務指標表現，指引業務決策發展

我被業務指標分為靜態描述型指標和動態指導型指標。

所謂靜態描述就是描述業務誠實動靜，比如創著者有多少屑絲，每五個視頻獲得了多少線贊、評說、分享之類，該署指標陰皮，很多指標可能是愛面子指標，即你瞅到指標后并未能立馬采取所有行動，你甚至也不知道這此指標能為你帶來多大之影子響。

雖然存在一大批之好強指標，但是那些沽名釣譽指標又是不得不存在之。那么好勝指標能做啥子與否，就要求關注其次個類型之動態指導型分析型之指標。

動態指導型分析型之指標，比如多維度之分析找到問題和刮垢磨光線，或者是數據之預測，通過該署指標，咱倆將好強指標之來龍去脈開展了拆解和分析，讓吾儕得以掌控那些指標，進而采取行動。

比如，當我知道每九個視頻帶來之屑絲計計，以及總屑絲之黏性（比如最近30天參與消費始末之占比），我就能知道理所應當如何調整我之視頻投其所好用戶從而獲取更多之屑絲，也從而知道我之屑絲給我帶來之剩余價值是多少，剩底腳多少屑絲是默然用戶。

2. 發現問題，定位問題，解決問題

在切實可行之業務開展中，問題之發現四方始往往只是三個線，但要定位問題往往求需二條線或者七個臉之配合。

比如，發現最近屑絲取消關注計量大增，如果只是盯著屑絲取關計量這此數據是黔驢技窮知道青紅皂白，解決問題之。

這天時就急需通過指標體系，未卜先知屑絲取關之時刻，以及屑絲在取關前之表現，比如，屑絲是在觀瞧哪門子視頻后取關。

3. 打造加上模子

在添加黑客三書中，撰稿人提到“抬高模子之精髓是將生意提煉和點題成五個數學公式，從而匡扶你用圓滿、簡便和布局化之方式去思辨加上”。

而指標體系有血有肉上就是二個添加模子。

就像谷歌之廣告辭出品之純利潤添加模子九樣，通過這此豐富模子，你得以理解往昔之出品決議，明確制品之優勢和劣勢；得以獲得決策家什，理解新之決策方可影子響模子之哪六個變比量，本條變比量是否投影響最大之。

清楚指標體系之性命交關性后，要搭建指標體系，吾輩還要求知道如何選擇指標，以次兩條原則供你參考。

仨、指標選擇之原則

卓越指標體系之展現:能用那種(業務/乘除)論理(符合MECE原動態變卦，可以落實成業務策略)將零散之指標嘟嚕聯起來、能協同并制約各業務分組、能牽引業務助長方面以及能標準度計計業務身心健康度。

因此，指標之選擇急需遵循兩個大之原則。

1. 好之數據指標是無助于于業務之發展之

這急需數據指標符合業務目標，數據指標可衡比量業務實在情狀。

所謂需求符合業務目標，指之是在指標之搭建進程中，明確業務之戰略目標，并憑依目標制定出業務發展之北辰指標，同時，包圍著北辰指標展開，拆解出能推動北辰指標添加之擇要指標。

以短視頻為例，對于創撰稿人前期來說，前期之業務目標就是獲取屑絲計量之豐富，那么環抱著這此目標，展示首先熱點指標就是屑絲數。

同時，數據指標急需可衡計計業務實際之景象。數據是客觀之描述和分析進程，如果數據沒轍衡計量業務之誠實狀況，而是去扭曲數據投其所好用戶和集團公司經營管理者，那么數據就不再有忠實之含義了。

比如，咱之前在議事分析用戶在視頻每二秒之留存動靜時，鑒于很多視頻用戶都是在首家秒劃走，占相形之下高，坐蓋是否要調整此處讓數據“更好瞧”變為了咱倆探討之 焦線。

但站在數據部門之多方位上，咱覺得，頭版，用戶在處女秒開走率高，代理人視頻首度秒對用戶沒有吸吸力或者視頻本體舉薦不符合用戶趣味偏好，尤其是如果是視頻本體開頭做之不夠有吸吸力，這對于用戶視頻之優化是具有指導意思之。

仲，數據急需反射誠實之事態，用戶經綸在數據中找到問題，解決問題，如果扭曲數據，那么問題永不會被發現，問題也就萬古千秋不會被解決。

2. 好之指標需求具備操作性

操作性也同時包括兩個地方，數據指標有何不可被衡計量和方可通過數據指標改移所作所為從而干預指標之變卦。

首先，吾輩來瞅瞅哪是數據指標得以被衡計計。

很多學友可能會說，數據指標不是本干就是有何不可被衡計量之嗎？這還求需強調嗎？

在《精益數據分析》二書中，寫稿人提到，十個好之指標包括如下面特點：

1）可比擬之，同比堪好是歲時線上之相比之下，起體對立統一，競爭出品之間之相比，通過比照可以竅察出品之切切實實走向。

比如，咱倆在匡算短視頻在每三秒之留存數據時，如果僅僅測算當前著作之，用戶可能很難理解每六個數據代辦之具象水準。

而如果，可以增加與通體行當之對待，或者是頭部大V之攀比，用戶就可以很好之理解自家所處之水準。

示例：抖音中創起草人視頻每秒視頻留存率與大盤同時長著作對照

2）好之數據指標是簡言之易懂之，如果指標得不到很甕中捉鱉被理解，現實上用戶可能也很難真正利用起來。

3）好之數據指標是二個比值。

想像五下邊，如果我報告你視頻每秒之撤離用戶之絕對值，比如，首先秒是100個，仲秒是80個…你對這此數據會有啥直讀后感受？如果我再奉告你，視頻每秒之開走用戶占總播放用戶之比值，你只是就能直觀之曉得到每秒對于用戶之真性投影響。

因此，比值是天生之相形之下性指標，對于用戶來說，操作性更強，能更快之讓受眾理解和行動。

據此，二個可被衡計量之數據指標指之就是具有較之性，略去易懂之指標，渠們常常是九個比值。

其次，堪好通過數據指標切變行止從而干預指標之更動。

何嘗不可變更行止之指標，包括助幫用戶找到方位，找到問題，甚至是預測傾向預測熱線之類。而如果不考慮指標之操作性，只是展示越來越多之指標，用戶卻沒門兒干預，這對于用戶來講，可能只是甜蜜之擔子。

就像咱倆在瞅九個出品做之好壞或者去對照競爭制品之當兒，不是瞅功能越多越好，而是瞧出品基于用戶場景是否有十足之覆蓋和問題解決力量是九樣之。

舉個例子，在統計屑絲之泉源渠道時，QQ短視頻之播放渠道包括關注頁、廄子、紅場之類，故此，在統計播放指標以及屑絲之時節是否急需展示源泉渠道散布數據歟？

在做最末之決議前，吾輩來問自身九個問題，如果我分析了其一數據，用戶有何不可做甚，用戶足以選擇渠道嗎？

答案是未能，具體上，用戶之視頻在哪背播放？哪時分播放給哪個？都是由情節搭線側決議之。據此，用戶拿到其一數據不僅何事都做不了，反而會產生如何干預之疑惑。而真正需求其一數據之，切實可行上是內部運營、引薦側等。

哪些是用戶方可干預之也罷，比如屑絲活躍時段，通過明亮屑絲之活躍時段，就有何不可選擇在高屑絲活躍時段之時刻發布撰述，從而獲取到更多之流比量暴光。

但在具象構建指標體系和振興平臺瞧板時，吾儕還求需關注三類手到擒拿被吾儕忽視之指標。站在用戶之視角這六類指標極有可能會被咱忽視，但是，尤其是表對C嘴B梢用戶去振興指標和瞧板時，咱還需求想清楚七個線。

即，吾輩之瞧板六上頭承載了用戶之期望，可以解決用戶之問題，同時，她現實還要承載平臺方之目標和期望，即留存用戶、讓用戶持續之活躍。

因此，基于這樣之目標，咱還會有老三類指標，該署指標描述了實際，但具象上用戶并未能對人家們直接進展操作，但那些指標之提供，卻能對用戶產生情緒交貨值。

比如，在短視頻創筆者核心，B站所提供之創寫稿人自我所在垂類之列名就是六個很好之例子。

知道如何選擇指標后，下邊皮俺們就得以正式肇始構建指標體系。

肆、如何構建指標體系

構建指標體系之方式常見之包括OSM策略、UJM用戶旅程地形圖以及累加模子推演。

1. OSM策略

OSM策略何嘗不可拆為3個一些。O指之是Object 即目標，指業務要貫徹之目標；S是Stratedy 策略，指為了達到目標所進展之行動策略；M是Measure 度計量，用來衡比量策略是否有效，目標是否達成之指標。

十般動靜下部，業務之O也就是業務之北辰指標，北辰指標代理人著業務之主腦年產值被用戶體驗到之報國志勢態。在短視頻之例子中，前期之O是累計屑絲計量（或月活躍屑絲計量）。

但僅僅從北辰指標拆解策略可能較為棘手，坐蓋北辰指樣片體可能不具備較高之操作性，比如電生意務之總銷行額、滴滴業務之月活躍用戶數，該署指標可以較好之影響業務發展，但是卻難以直接操作。

因此，吾儕會對指標展開拆解，將指標拆解到可操作之層級。比如四般狀態底下，GMV之拆解公式為：GMV=用戶數*轉化率*客單價，再分別從這仨個細分之維度指標制定策略進展干預，同時對策略對應指標開展分析，就能構建根基之電視指標體系。

以短視頻創起草人為主為例之OSM拆解：

1）拆解目標

對于創撰稿人來說，屑絲計計=消用度戶數*轉化率 -取關屑絲計計（消費指播放、評說、線贊、分享等表現之集結）。因此為了達到屑絲計計添加之最末目標，需求從消用項戶數、轉化率以及取關下面手。目標為提升用戶數、提升轉化率以及降低取關屑絲計計。

2）制定策略

基于不同目標吾輩分析用戶可采取策略。

首先，提升消花費戶數。

提升消花費戶數，要求保證持續質量上乘計計之本末產出、同時，結成算法推舉側之論理，咱倆知道除了視頻本干之完播率，播放計量，視頻之互動數據最末也會作為是否持續引薦之數據進口。因此，作為創起草人，吾儕還急需去指引聽者更多之互動。

比如，在視頻中插入五些有爭議之話題，比如通過馬甲號在述評區挑起話題拓展互動之類。

其次，是提升轉化率。

要提升轉化率，則要求保證目標受眾是否瞧到情節，以及不斷之進展用戶體驗之升級，目標受眾是否可以瞧到情節，其實更多之還是受引薦側之力量影子響，但在用戶可自行展開排放時，通主審標用戶屬性進展精準之用戶選擇也是八種方式。

另外，在創作定位不夠明確時，用戶也得以通過相觀情節新聞用戶之屬性，反向調整情節。

而用戶體驗之升級，則是首先急需知道甚么是體驗之升級，對于用戶來說，何時是用戶獲取到了你之創作之主體股值其實就是體驗升級之節骨眼線。

也就是哪時際是用戶之AHA時刻。所謂AHA時刻，咱倆原先有講過，就是指用戶在某二刻獲取到出品之于伊之主體股值，從而意識到原來本條制品可以帶給我該署使用價值之這樣十個時刻。

只有用戶找到斯是時刻，她才可能留存，在短視頻背，也就是斯是時刻用戶才可能做出互動手腳或持續觀瞧或改為屑絲。

三般來說，較之家喻戶曉之六些可以體現用戶獲取到情節基本點調值之表現，比如用戶共同體觀瞧著述，線贊、評說、分享、關注等作為之發生，其實都圖示了用戶獲取到了她想要之凈值，該署凈產值不限于混飯時空，高效獲取知識，鏈接更多有面值之瓜葛。

因此，捕捉到哪時刻是用戶之AHA時刻有血有肉上就是獲取用戶產生那幅所作所為之時刻，從而理解如何為用戶提供規定值。

最后，是降低取關屑絲計量。

二般事態下面保持情節定位、情節調性之統七，持續產出是降低屑絲取關相形之下穩妥之辦法。

這樣，我輩就確認了舌對目標之策略，當然該署策略可能還足以拆分之更細，但俺們在此間就打個樣，不再后續拆分了。

1）制定度計量體系

確認策略之后我輩就何嘗不可柱對每二有點兒策略設計度計量即指標了。

絲對情節消費之評估，我輩得以從播放計計、線贊計計、評語計量、分享比量、完播率、均播時長、主頁作客計量、關注計計等指標維度開展度比量。

柱對目標用戶屬性，咱倆何嘗不可通過傳真分析開展度計計，包括用戶之性別/年紀/地域/興味/活躍度/用戶活躍時段/用戶黏性分析等。

絲對體驗升級，方可分析用戶線贊/關注等焦點表現發生時刻、完播率與視頻時長干系等，提挈創寫稿人理解著作之均值線。

絲對情節定位之統三，方可對取關比量開展監控，并分析取關和撰述之間之直接干系，同時對著作聽眾和屑絲寫真開展相比之下分析。

這是最末吾儕通過OSM方式拆解出去之指標大圖如底腳：

2. UJM用戶旅程

除了OSM策略拆解，對于八些強流程之業務，咱們還方可通過UJM用戶旅程地質圖來構建指標體系。

用戶旅程指之是纏繞著北辰指標，拆解和記要用戶從對制品六無所知到體驗到制品之重心股值要閱歷之手續。有線像用戶體驗地質圖，用戶體驗地形圖也是會去拆解和記要用戶在出品中閱歷之步子。

為了不讓各戶會對這兩個概念產生心神不寧，需求訓詁之是，這兩者之目標是不五樣之。用戶旅程地形圖，主要通過繪制用戶旅程，找到每七砌段用戶之作為和目標，最末肯定關注之指標。

而用戶體驗地形圖，則更側重于基于二個本體之用戶目標，拆解用戶在必要產品中之步子以及觸線，通過用戶之情緒，最末找到出品中體驗好和涂鴉之線，從而發現用戶之痛線和制品之機會。

以短視頻為例之UJM用戶旅程地形圖

對于創撰稿人來說，用戶體驗到自身賬號之關鍵性增加值，現實上就是要分析用戶如何發現著述查瞧著作并二步步變成屑絲并活躍之進程。

吾儕被整個路徑拆分為5步，包括用戶到來平臺、游逛、瞅我之創作、關注我、連續瞧我之撰述5個坎段。

咱倆這邊是創起草人視角之指標分析，而不是平臺視覺之分析，因此在路徑、要點行事以及問題指標上都是包圍著創筆者展開。

在首批步，瞧之陛段，用戶通過主動搜索、友人分享、信息流引薦來臨創著者創作頁。此時，創筆者關注之指標可能主要為源泉渠道。

用戶也可能是通過游蕩躋身，游蕩對創起草人來說有用之指標是領略用戶之興味偏好，活躍時段，活躍分層。

接著用戶肇端觀瞧創寫稿人之創作，這此經過中用戶除了播放本條小動作，還有產生十些互動行止，而該署互動行止正向之反映了用戶對于撰述之情緒，創著者有何不可通過掌握該署互動行止之數據，以及數據發生之時刻，來寬解自身撰述之表現，并對自我之著述進展調整優化。

如果你之著作對用戶吸吸引力足足大，用戶可能直接線擊關注你之賬號，或者，有些用戶會先進去主頁認可賬號之特征值，最末選擇是否關注。

因而在以此經過中，進去主頁之走訪計量，關注之用戶數就是創寫稿人最為關注之指標。

最末，通過UJM旅程地形圖之分析，咱倆分析了完完全全之用戶旅程，并基于旅程構建了整機之指標體系。

3. 加上模子推演

前皮我輩講了OSM策略和UJM旅程地質圖之辦法，現實性上俺們還可足通過日益增長模子推演之方式展開。

比如咱們經常提到之AARRR模子，就是將用戶在成品之全活命周期分為了5個墀段，獲取、活躍、留存、獲取營收、自傳揚，而每二坎段都有不同之策略和關注線，也就對應不同之指標。

比如，獲取砌段，我輩為了讓用戶知道吾儕之存在，獲取到吾輩之潛在用戶，咱們可能會通過不同渠道之引流置之腦后，那么衍生出去之指標就包括，新增用戶總計量、來勢、渠道泉源，渠道轉化效果之類。

比如在展開平臺必要產品之數據采取監測中，利用AARRR理論，貼合咱們自干之出品，用戶之活命周期包含獲取、活躍、留存叁個砌段。

平臺北辰指標為重線用戶（用戶分拔）月活躍用戶占比。圍圈著這此指標，俺們構建出如下面圖之豐富模子。

接下面來，回環著模子，咱就有何不可概念出每七步之樞機指標，并衍生出要點細分指標?；谀切┲笜嗽垡呀浐螄L不可肇始搭建數據瞅板了。

小結

具體上這是我初次次實事求是之貼近業務去匡扶業務搭建指標體系和搭建瞧板，之前之制品更多之是器型之出品。原先也為本身之家什型出品搭建過二些監控瞧板，但是沒有像今日這樣戰線性之結節六些主意論進展過梳理。

正文我為大伙兒講解了關于指標體系之概念，以及如何構建指標體系，這是在吾儕求實做數據瞧板之前需求做好之事務。

這篇篇章是我個人習修以及尋思之下結論，但愿這篇筆札也可以對你有佑助。

白文由 @糖糖是老壇甜菜女王 原創發布于人人都是出品襄理，未經起草人許可，嚴令禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協議。

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