在大公司里，一个产品通常由多名产品经理负责，每个人负责一个相对独立的模块。其中数据模块是非常重要的一块，我承担过不少数据产品的工作。因此，第一篇文章想开始总结下自己在这方面的经验，为了分享，也为了记录。

产品数据体系建设全流程

总结来说，建设产品数据体系包含以下四个模块的工作，依次是确定指标、采集数据、数据展示和数据分析。

第一步：确定指标体系

指标决定了后续的数据采集、报表建设和数据分析工作，因此是相当重要的。可以根据以下三个原则来确定指标：

确定指标的前提是明确产品目标

不同产品的指标不一样；同一个产品，在不同阶段有不同的产品目标，决定了每个阶段采用的指标都会有所不同。例如，很多C端产品初期的目标是拉新，根据拉新主要关注新进用户；当拉新的空间逐渐饱和，下一阶段的目标就是促进活跃了，那使用时长、留存等会成为更重要的指标。

每个产品都需要一个第一关键指标

第一关键指标是《精益数据分析》里面提到的一个很有用的概念。一个产品可以收集无限的数据，但是必须确定一个第一关键指标。这个指标反映了当前产品目标，后续的行动需要围绕第一关键指标的提升来进行。第一关键指标可以通过分析当前产品阶段以及产品属性来确立。

举一个简单的例子，电商平台常看的数据有日活、GMV、客单价、复购率等。对于起步阶段的电商平台来说，复购率常是一个更重要的指标。因为，复购率反馈了平台的模式是否真的能重复吸引用户前来使用。就算通过各种运营手段吸引了大量用户进来，或者客单价很高，GMV也被带得很高，形势「看起来」一片大好；但是如果复购率很低，说明当前平台一定存在某些问题，可能是对商品不满意，也有可能是物流太慢，总之用户在消费一次之后就没有第二次了。这些问题将是平台在下一步行动中必须要解决的问题。

指标体系要能指导产品行动

好的指标不仅需要反映过去，还指导我们的未来行动。上一点关于电商的例子其实已经谈到这一点。它不仅需要回答是什么的问题，还要回答为什么和怎么做。不少产品经理可能会将更多精力放在【是什么】上面，很有可能忽略了【为什么】和【怎么做】。

那确立什么样的指标可以回答后面两个问题呢？以下推荐两种方式：

1）善用比率型指标。比起单纯数字型，比率型指标能让我们确立行动范围。例如，即我们的用户池子到底有多大以及我们还剩多少进步空间。我以前曾经做过某个浏览器产品里面的一个小社区模块的产品经理，所有的产品活动都是在这个大产品里面进行的。当时，我们团队每天看的数据是这个小模块的活跃数，即多少人点击进来了。其实这个指标提供的行动指导很单一，更能反映问题的一个指标是转化率，计算公式为=社区模块的活跃用户/大产品活跃用户。这个比率可以告诉我们现状，也将一直提醒我们的进步空间和目标所在。当然，这个指标并不一定一直适用，如果后面我们重点专项外部渠道，可以为大产品带来用户量的时候，看这个转化率就不适合了，这也再次说明，指标建设必须要考虑产品现状和阶段。

2）通过更多的维度来拆解指标。虽然我们重点关注第一关键指标，但是这并不代表我们看到的就是一个数字。为了更好地分析过去指导将来，我们同时需要对指标进行拆解，越细致地拆解越能指导将来。通常的做法是通过各种维度来进行拆解。例如，常见的DAU数据，拆解维度有渠道（投放渠道、应用渠道等）、机型、性别、城市、年龄、职业、收入等。我们可以结合产品属性，重点观察某个维度。但是重点关注一个维度并不代表可以完全忽略其他维度。因为，有些时候，用户使用产品的方式并不一定如我们所料，导致用户群体也不一定就符合我们的预期。这时不符合预期的数据反而可能预示着产品的真正机会所在，更加需要我们的关注和研究。

本来计划一篇写完，没想到确定指标这部分内容已经这么多，由此可见这一个模块的重要性，所以预计1-2篇内容来讲完剩下的三个模块。也欢迎大家随时留言，一同交流。