5张图，搭建数据指标体系

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？

二、解题思路

会导致晕头转向的核心问题，在于：没有明确目标。如果是销售的业务场景，目标很清晰：销售收入/GMV。但是运营的场景不见得都有如此清晰、刚性的目标。特别是内容运营，本身就有“放水养鱼”的作用，有好的内容积攒粉丝、吸引关注非常重要。

无刚性目标，导致建立评价标准很难。如果只看一个指标，比如播放量，似乎有失偏颇。如果看两个、三个、四个指标，比如播放人数、10%跳出人数、人均时长，则指标间相互交叉，情况错综复杂，很难下结论。

更不用说，很多新手会习惯性忽略建立标准环节。于是导致了大量铺陈数据，然后不知道下啥结论的晕头鸭子问题。如何在无刚性目标情况下，建立评价标准，读懂数据含义，是搭建体系的关键。

三、认识问题，从单指标开始

想理清头绪，当然得从一个指标开始。连一个指标的走势都没看清楚，就扯上二三四个，只会越看越晕。选第一个观察指标的时候，尽量选简单、直接、不用计算的指标，这样更容易看清楚情况，避免牵扯太多。因此在众多指标中，可以先看播放次数/播放人数（选一个）。

假设先看播放次数，对单指标而言，肯定是越多越好。播放量是内容运营的基础，连看都没人看，其他的更谈不上了。但是这里要注意，观察：播放量指标是否有周/月/日的规律。如果有规律性波动，就不能简单地说：昨天比今天高，所以昨天好（如下图）

假设播放量有周波动规律，则可以建立单指标的简单评价标准：

1、以周为单位观察，数值越大越好

2、以日为单位观察，数值越大越好

3、超过自身类型月平均水平，超过越多越好

四、从单指标到多指标

五、从多指标到原因解读

首先想到的是视频本身的数据，视频本身可以有多种标签：

有了这些用户标签，可以查看：

六、小结

真正阻碍搭建指标体系的，是：