世界美好季|如何制定产品的核心数据目标？( 二 )
在产品使用场景和业务范围没有拓展的前提下 ， 我们做的所有的东西其实都是想让更多用户 ， 更高频的使用产品的核心功能 。
再说第2点 ， 不少公司可能会按照业务或者功能模块来划分组织架构 ， 表面上是一个App ， 实际上相邻的两个页面可能就是两个不同团队做的 。
这种情况下很可能出现A功能数据涨了 ， B功能数据却跌了 ， 或者是A、B数据都涨了 ， 整体却跌了 ， 这些其实都不是我们想要的 ， 我们想要的是整体最优 ， 而不是局部最优 。
【世界美好季|如何制定产品的核心数据目标？】整体最优 ， 其实就是我们上面提到的北极星指标 ， 那衡量局部功能至少就有2个维度了 ， 功能本身的表现情况 ， 以及对北极星指标的影响情况 。
这部分会从定量和定性分析这2个角度来展开 。
1.定量分析
首先思考方式和全局数据指标是一样的 ， Why》What》How：Why：用户为什么要用这个功能；What：功能是怎么满足需求的 ， 有哪些流程 ， 涉及到哪些功能模块；How：用户是怎么一步步使用这个功能的 ， 不同用户之间有什么差异 。
其次是基于思考的东西 ， 来确定的一些数据指标：一级指标：对整体指标的影响；二级指标：功能本身的表现 ， 关联的影响；三级指标：细分数据 。
一级指标主要指的是对整体数据的影响 ， 也就是对北极星指标的影响 ， 有没有影响 ， 是正向还是负向？
二级指标主要指功能本身的表现 ， 以及可能会对其他关联功能模块造成的影响 ， 毕竟我们追求的是全局最优 。
功能本身的表现可以从功能本身以及对大盘的影响这两个维度来看：功能本身：使用人数、频次、转化率等；大盘影响：覆盖率、渗透率等 。
比如你做了个功能数据表现很好 ， 但只占到了DAU的1% ， 那功能表现到底算不算好呢 ， 覆盖率上去的情况下 ， 数据表现还会不会接着好呢？
关联影响主要指的是对其他功能模块的影响 ， 比如你最近新上线了新用户X天免广告功能 ， 大概率新用户留存会提升 。
但是新用户不展示广告肯定会导致广告收入降低 ， 降低的广告收入和新用户留存增长之间的ROI是否为正 ， 以及X天是否就是最合适的天数 ， 能不能再短一些？
三级指标主要指功能本身的细分表现 ， 常见的细分维度有这些：自然属性：性别、年龄、地域；终端属性：终端、系统、版本；行为属性：渠道来源、新老用户、用户行为等 。
我们看局部的数据指标的时候 ， 除了看本身和细分的数据 ， 千万千万不要忘记看关联模块 ， 以及对大盘的影响 。
局部数据指标再好 ， 对其他数据指标有负向影响 ， 或者是对大盘指标没啥作用 ， 也不能称之为好 。
2.定性分析
有时候我们可能陷在定量的数据分析里面了 ， 一直在看各种数据 ， 但回过头来看 ， 这个东西真的有必要么 ， 有多大价值？有没有可能最开始方向就错了？
我理解的定性分析其实应该是在决策做不做之前就需要想清楚的事情 ， 做这个东西的目的到底是什么 ， 对用户、对产品、对业务的价值是什么 。
在目标和方向不清晰的情况下 ， 数据只是为了辅助决策 ， 证实或者证伪猜想 。
比如同样是短视频 ， 微博的短视频和网易云的短视频有什么不同么？大家都在往App里面加直播模块 ， 我们要不要加？
三、最后
简单总结下全文 ， 我们制定整体和局部核心指标的时候可以从这几个问题着手：Why：用户为什么要用 ， 产品提供的核心价值是什么；What：产品是怎么满足需求的 ， 提供的解决方案是什么；How：需求是如何一步步被满足的 。
在定义局部指标的时候要先想清楚目标和价值 ， 然后再来关注不同级别的指标：一级指标：对整体指标的影响；二级指标：功能本身的表现 ， 关联的影响；三级指标：细分数据 。
以上 ， 就是本文的主要内容 ， 欢迎斧正、指点、拍砖 。
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