Un sistema de indicadores de datos completo y científico es un apoyo importante para que las empresas lleven a cabo la gestión de operaciones digitales y construyan una organización basada en datos. A través de indicadores de datos multidimensionales, el personal de operaciones puede comprender claramente el estado del negocio, el personal de productos/I+D puede localizar de manera eficiente los problemas del sistema y el personal de gestión puede tomar decisiones y análisis más precisos.
Entonces, ¿cómo construir un sistema de indicadores de datos efectivo y fácil de usar sobre la base de una comprensión completa de las necesidades comerciales? Este artículo revisa el tercer episodio de la serie de cursos de transmisión en vivo "Number Governing Training Camp" de Getui TechDay y comparte con usted "Diseño y desarrollo de sistemas de índice de datos Combate real" .
revisión del curso
Indicadores de datos y sistema de indicadores
Un indicador de datos es un tipo específico de información de metadatos, es un valor de medición cuantificado después de subdividir las unidades de negocio, y también es la intersección de negocios y datos. Los indicadores de datos hacen que los objetivos comerciales sean descriptivos, medibles y desglosados, y pueden proporcionar un apoyo cuantificable para las iteraciones diarias de desarrollo de las operaciones del producto y guiar la toma de decisiones científicas.
Los indicadores de datos se dividen generalmente en dos categorías : indicadores de resultados e indicadores de procesos . Los indicadores de tipo resultado se utilizan para medir los resultados producidos por los usuarios después de una determinada acción y para medir si se satisfacen las necesidades de los usuarios en una determinada escena.Este resultado generalmente se conoce después de un retraso y es difícil que las personas intervengan. . Los indicadores de proceso se refieren a los indicadores generados por el usuario en el proceso de realizar una determinada acción. Los indicadores de proceso prestan más atención a por qué se satisfacen o no las necesidades del usuario. Las personas pueden afectar los indicadores de proceso a través de estrategias específicas, afectando así el resultado final. el resultado de. Por ejemplo, en lo que respecta a una promoción de comercio electrónico, el volumen de ventas final es un indicador basado en resultados, y datos como la exposición de la página del producto, los clics y las compras adicionales son todos indicadores de proceso.Los operadores de comercio electrónico utilizan estrategias operativas. para aumentar la exposición, clics, etc. Tasa, tasa de conversión de compra adicional y otros indicadores de proceso afectarán los indicadores de resultado final.
Al analizar los indicadores de datos en cada enlace del enlace de conversión de ventas, el personal comercial puede comprender claramente la situación comercial
Un solo indicador de datos no puede reflejar completamente la situación de la operación comercial. También debemos comenzar desde la situación general y organizar sistemáticamente indicadores dispersos, de un solo punto e interrelacionados para construir un sistema de indicadores de datos . El proceso de establecer el sistema de indicadores de datos es en realidad un proceso de reflexión sobre la naturaleza de nuestro negocio. Un conjunto de indicadores de datos científicos y completos puede medir la calidad del desarrollo comercial, ayudarnos a ver la situación general del negocio a través de un solo punto y resolver los problemas comerciales de un solo punto a través de la situación general.
Diseño y desarrollo de indicadores de datos
Para construir un sistema de indicadores de datos, una empresa primero debe ordenar los indicadores de datos correspondientes en función de los objetivos comerciales. Recomendamos referirse al modelo OSM para desmontar los objetivos comerciales y completar el diseño de indicadores de datos.
modelo OSM
Entre ellos, "O" se refiere al objetivo objetivo, "S" se refiere a la estrategia Estrategia y "M" se refiere al indicador de medición Medición.
Tomando como ejemplo el escenario de operación de comercio electrónico, el objetivo de operación (O) de la plataforma de comercio electrónico es a menudo aumentar el GMV. De acuerdo con la fórmula “GMV = número de usuarios que pagan x precio unitario por transacción x frecuencia de compra del usuario”, entonces su estrategia de promoción (S) y las métricas correspondientes (M) pueden ser:
✦ Aumentar el número de usuarios de pago
La estrategia (S) es brindar a los nuevos usuarios registrados 9.9 beneficios especiales por tiempo limitado, y la métrica (M) es el número de nuevos usuarios registrados.
✦ Incrementar el precio unitario por transacción
La estrategia (S) es vender artículos variados y la métrica (M) es el precio unitario promedio por pedido.
✦ Aumentar la frecuencia de compra de los usuarios
La estrategia (S) es el marketing de cupones en días festivos, y la métrica (M) es la frecuencia de los pedidos realizados por los usuarios.
El modelo OSM descompone objetivos generales y abstractos en una serie de comportamientos específicos, implementables y medibles, y es aplicable a muchos escenarios, como operaciones de productos, operaciones de usuarios, gestión del rendimiento y operaciones comerciales.
Tomando como ejemplo el escenario de análisis de usuarios, mediante el uso combinado del modelo OSM y el modelo de mapa de viaje del usuario de la UJM (User-journey-map) , los operadores pueden cuantificar la experiencia completa del proceso de los usuarios desde hacer clic, navegar, agregar compras, colocar pedidos y gestión compartida, descubra los enlaces clave que afectan la tasa de conversión de compra final de los usuarios y optimícelos en consecuencia.
Para otro ejemplo, en el escenario de operación del producto, el personal del producto combina el modelo OSM con el modelo HEART para cuantificar y evaluar la experiencia de los usuarios con funciones específicas del producto a través de una serie de indicadores y proporcionar soporte de datos para actualizaciones iterativas del producto.
Clasificación del índice
El diseño del sistema de indicadores de datos es una tarea relativamente complicada, y también requiere que las empresas lleven a cabo una clasificación de indicadores de arriba hacia abajo de acuerdo con sus propios objetivos estratégicos, organización y procesos comerciales , de modo que los diferentes roles, como la administración y el personal comercial, puedan comprender. Los datos de manera más eficiente El significado de los indicadores de datos y localizar rápidamente los problemas relacionados a través de la fluctuación de los indicadores de datos.
En términos generales, dividimos los indicadores de datos en tres niveles: el primer indicador clave (también conocido como "Indicador de la estrella polar"), el indicador de primer nivel y el indicador de segundo nivel . Por ejemplo, el primer indicador clave de las aplicaciones de taxi-hailing es la tasa de finalización de pedidos. Al desmantelar la tasa de finalización de pedidos, se pueden obtener dos indicadores de primer nivel, a saber, el número de pedidos emitidos y el número de pedidos completados; Indicadores secundarios como el número de pedidos cancelados y el número de pedidos cancelados por los pasajeros. Para el personal de servicio al cliente, es más necesario prestar atención a los indicadores secundarios, hacer un seguimiento para comprender las razones por las cuales los conductores y pasajeros cancelan pedidos y resolver problemas de experiencia de usuario para conductores y pasajeros. Para los operadores de aplicaciones de taxis, deben prestar más atención a los indicadores de primer nivel, como la cantidad de pedidos emitidos y el número de pedidos completados, y mejorar los indicadores correspondientes a través de medidas de operación e incentivos.
Diseño de indicadores
Antes de diseñar un indicador, debemos comprender varios componentes principales del indicador: dimensión, medición, ciclo estadístico, condiciones de filtro , etc. Las dimensiones son datos descriptivos, que se refieren al entorno estadístico de indicadores como regiones, nombres de productos y tipos de productos; las métricas son datos numéricos, como ventas de productos, saldos de cuentas, etc.; los períodos estadísticos se refieren al rango de tiempo para calcular indicadores , como Este mes, este trimestre, este año, etc.; las condiciones de filtro se refieren a las restricciones condicionales para el cálculo de indicadores, como estado válido, días no laborables, etc.
Los elementos constitutivos del indicador determinan la lógica de producción del indicador. Según los diferentes componentes y la lógica de producción, los indicadores de datos se pueden dividir en indicadores atómicos, indicadores derivados, indicadores compuestos y otros tipos. Entre ellos, los indicadores atómicos se refieren a la medición de un determinado evento de comportamiento comercial, como el número de transacciones, el monto de la transacción, el número de usuarios de transacciones y el saldo de la cuenta; los indicadores derivados se refieren a la derivación de dimensiones, períodos estadísticos o condiciones de filtro. basado en indicadores atómicos, como la cantidad de consumo de la cuenta en la última semana, el saldo de la cuenta del año anterior, etc.; y el índice compuesto es más complicado, generalmente se calcula sumando, restando, multiplicando y dividiendo múltiples indicadores, como como el GMV promedio mensual en 2022, los ingresos de inversión anualizados, etc.
Metadatos de métricas
De acuerdo con los diferentes tipos de indicadores y la lógica de producción, las empresas pueden clasificar claramente las fuentes de datos requeridas para los indicadores de producción y qué tipo de modelo de datos se debe construir para calcular los resultados del indicador. Para administrar el ciclo de vida del indicador de manera más estandarizada, sugerimos que las empresas puedan generar una especificación de metadatos del indicador, que enumere claramente el nombre del indicador, el código del indicador, el catálogo del indicador, la clasificación del indicador, el calibre comercial, el calibre técnico, la persona responsable del indicador y el indicador. El contenido importante, como la frecuencia de actualización y la información de descripción, proporciona una guía y una referencia más detalladas para los desarrolladores de datos, los usuarios de indicadores y los mantenedores de indicadores.
Revisión y desarrollo de métricas
Después de completar el diseño del modelo de indicador, el contenido del indicador, etc., el analista de datos/arquitecto del almacén de datos llevará a cabo una reunión de revisión de indicadores para discutir completamente y llegar a un acuerdo con el personal comercial/de desarrollo de datos sobre la definición de indicadores, calibre comercial , calibre técnico, ciclo de actualización, etc. Opinión.
El personal comercial son los demandantes y usuarios de los indicadores de datos, y pueden presentar opiniones constructivas sobre temas como cuáles son las dimensiones del indicador derivado, cuál es el ciclo estadístico y qué indicadores se procesan a partir de indicadores compuestos; los desarrolladores de datos tienen una mejor comprensión de las fuentes de datos de la empresa De acuerdo con la situación actual, es posible brindar asesoramiento profesional sobre cuestiones técnicas, como qué modelos de datos en el almacén de datos para los indicadores derivados se procesan y emiten.
En función de los comentarios de varias partes en la reunión de revisión de indicadores, el analista de datos/arquitecto del almacén de datos responsable del desarrollo de indicadores puede optimizar e iterar los metadatos del indicador y la lógica de producción del indicador, y comenzar oficialmente el desarrollo del indicador.
Resumen de la Experiencia
El sistema de indicadores de datos es un activo de datos muy importante de una empresa Combinando nuestra experiencia acumulada en el proceso de gobierno de datos y construcción de sistemas de indicadores, le recomendamos que comprenda los siguientes tres puntos clave en el proceso de construcción de un sistema de indicadores de datos:
①Seguir un conjunto de metodologías de construcción de indicadores estándar y estandarizados, y diseñar un sistema de indicadores de datos a nivel empresarial;
② Existe un mecanismo de control de procesos unificado para controlar y gestionar integralmente el ciclo de vida de los indicadores de datos;
③Construir una plataforma de gestión de indicadores unificados, realizar una gestión centralizada de indicadores de datos y acumular activos de indicadores.
Preguntas y respuestas destacadas
Durante la transmisión en vivo, todos intercambiaron puntos de vista sobre el contenido del curso. Este artículo seleccionó las maravillosas preguntas de la sala de transmisión en vivo para la clasificación de preguntas y respuestas.
P1: ¿Cómo usar datos no estructurados y datos semiestructurados para construir un sistema de indicadores?
Esto requiere un análisis específico de cuestiones específicas. En términos generales, cuando establecemos un sistema de indicadores, apuntamos a datos estructurados. Para los datos no estructurados, primero debemos gobernarlos y convertirlos en datos estructurados, y luego proceder a la construcción del sistema de indicadores.
Por ejemplo, para los datos en formato de video, necesitamos usar algoritmos de reconocimiento de video para convertir los datos en formato de video en datos estructurados, incorporarlos en todo el sistema de almacenamiento de datos y luego construir un sistema de indicadores de manera específica.
P2: ¿Cómo medir la calidad del sistema de indicadores?
Un sistema de indicadores de alta calidad no solo puede reflejar claramente el estado actual de las operaciones de la empresa, sino que también puede ser utilizado por personas de diferentes niveles para ayudar a las empresas/organizaciones a desarrollarse mejor.
En la actualidad, muchas empresas han creado tableros de datos y cabinas de datos, que combinan y muestran varios indicadores de datos de acuerdo con diferentes temas, lo que ayuda a la gerencia, a los líderes de nivel medio y al personal comercial a ver el estado comercial de la empresa, analizar y juzgar los problemas comerciales. y medir el desempeño y el logro de los objetivos comerciales.
Con el fin de ayudar a las empresas a analizar y utilizar los datos de manera más conveniente y eficiente, DIOS, una plataforma de administración de datos diarios, adopta un concepto de diseño de código bajo, de modo que el personal comercial en diferentes departamentos como marketing, recursos humanos y finanzas también pueden crear datos de manera flexible. Los tableros y portales de datos y otras aplicaciones de datos resaltan el valor del sistema de indicadores de datos y responden a las diversas necesidades de datos que se encuentran en los escenarios comerciales de una manera más oportuna y rápida.
P3: ¿Se pueden crear métricas utilizando datos no estructurados en el lago de datos?
DE ACUERDO.
El lago de datos ha cambiado la forma en que el almacén de datos primero procesa los datos y luego los usa. El lago de datos enfatiza el almacenamiento de los datos primero y luego considera el método de procesamiento de datos específico cuando se desea usar los datos más adelante.
Una gran cantidad de datos semiestructurados y no estructurados, como imágenes, voz y video, se almacenan en el lago de datos. Cómo extraer de manera eficiente información valiosa de datos no estructurados es la dificultad para que usemos datos no estructurados en el lago de datos para establecer un sistema de indicadores.
Preste atención a la cuenta pública de WeChat de Getui Technology Practice,
El fondo responde con "indicadores" ,
Obtenga el material didáctico en vivo de este problema ~
Aviso de próxima edición
¡La cuarta fase del TechDay Numeracy Training Camp llegará pronto!
El 30 de noviembre (próximo miércoles) de 19:30 a 20:30 de la noche , el gerente senior de productos de datos del Departamento de Plataforma de Gezhishu resolverá en detalle la metodología y la estrategia central de la construcción del sistema de etiquetado de la empresa y compartirá los beneficios de datos de etiquetado en profundidad.Experiencia capitalizada en operación y gestión, interpretación de los casos de aplicación de la escena del sistema de etiquetas de retrato.
