主要分为三步
- 从业务的最终目的出发 梳理业务模块
- 判断业务模块所属类型
- 根据业务模块所属类型选择数据指标
从业务的最终目的出发梳理业务模块
常见的拆解角度
- 如何搞大/搞频繁(手段)
- 往往有什么困难,我们通过什么特色方式解决的(工具)

判断业务模型所属类型
根据业务模块所属类型选择数据指标
工具类模块关心的指标
| 描述了什么 | 举个例子 | 做好了就能怎样 | |
|---|---|---|---|
| 使用量 | 累积量,投入程度 | 拍照、笔记 | 用户黏性强 |
| 目标达成率 | 是否正常运转 | 支付、搜索 | 满意度高 |
| 频次 | 能不能让用户养成习惯 | 闹钟 | 养成固定习惯 |
举一个例子
Mac上的App Store(工具类模块)
使用量
- 下载App的人数
- 分发出App的数量
目的达成率
- 点击安装->使用App的目标达成率
频次
- 重复使用App Store的频率
交易类模块关心的指标
| 描述了什么 | 举个例子 | 做好了就能怎样 | |
|---|---|---|---|
| 详情页转化率 | 核心场景转化效率 | 电商 | 更容易卖 |
| 金额 | 总的交易规模 | 电商、知识付费 | 卖更多 |
| 客单价 | 单个用户价值 | 奢侈品海淘 | 卖更高价 |
| 复购率 | 收入的持久度 | 订购式购物 | 卖更多次 |
举个例子—知乎Live 详情页
| 描述了什么 | 具体表现 | |
|---|---|---|
| 详情页转化率 | 核心场景转化效率 | 详情页转化率 |
| 金额 | 总的交易规模 | 总交易金额 |
| 客单价 | 单个用户价值 | 客单价 |
| 复购率 | 收入的持久度 | 复购率 |
