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标题: 完整的数据指标体系，大厂是怎么搭建的？ [打印本页]
作者: puffs    时间: 2024-7-25 15:04
标题: 完整的数据指标体系，大厂是怎么搭建的？
在构建数据指标体系时，很多企业和个人可能会感到困惑，面对大量指标不知如何下手。本文通过一个视频APP内容运营的场景，系统地讲解了如何从单指标到多指标，再到原因解读，逐步搭建起一个清晰、有逻辑的数据指标体系。文章指出，搭建指标体系的关键在于明确目标、建立评价标准，并结合视频内容和用户行为的标签进行深入分析。

讲数据指标体系的文章很多，经常是开篇一句：互联网指标体系……，下边几百个指标blabla汹涌而出。搞得很多同学很晕菜：这么多指标，实际中到底怎么看？今天系统讲解一下。话不多说，直接上场景。

场景：某视频APP内容运营，每天会固定输出游戏主题节目，节目以介绍游戏为主，目前暂无带货环节，也没有其他KPI考核，就这么先做着。

每一个视频，有：播放次数、播放人数、人均播放时长、会员观看数、10%/30%/50%/90%播放完成数、单个视频发布后首日至第七日每日播放数据。还能分成：仅PC端播放、仅移动端播放，PC+移动端播放……同时由于是自己的平台播放，所以能统计到每个用户站内其他视频浏览行为。

问题是：这一堆指标有啥关系？该咋看？

一、常见问题

一听指标体系，很多同学会直接把一堆指标铺出来：

    PC渠道的播放次数、播放人数、人均播放时长……
    移动端的播放次数、播放人数、人均播放时长……
    本周的、上周的、上上周的、……
    本次的、上次的、最近10次的、……

一大堆指标摆完，发现个严重的问题：这一堆说了啥呀！

因为没有刚性考核的KPI，因此很难讲清楚到底多大算好。你说播放次数越高越好吧，播放次数本身是个经常波动指标，今天高了明天低了，这么分析法得弄死自己，还没分析完为啥不好，丫指标又变好了！

而且单看一个指标也显得不科学，比如有的视频就是播放很多但人均时长很短，还有一堆人涌过来看，然后秒退的情况。实际情况千奇百怪，连好/坏都没法评估，咋进一步分析：为啥好/为啥坏呢？

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