电商数据指标体系建设方法与实践（附指标体系模板）

指标体系的价值与建设方法论概述

在数据化运营中，指标体系对于数据分析和数据产品建设至关重要，并常出现在相关职位的面试中。指标体系的核心价值在于为业务提供健康度诊断能力，包含指标库、指标逻辑关系、分析维度及评价标准。

指标体系建设的关键概念

• 北极星指标：反映业务发展健康度的准确指标。
• OSM模型：包括目标(Objective)、策略(Strategy)和度量(Measurement)。
• AARRR模型：关注获取、激活、留存、变现及传播五个方面。
• UJM模型：用户旅程地图，强调从用户视角理解产品业务过程。
• MECE原则：指标分类管理时要求相互独立且完全穷尽。

电商业务指标体系建设实践

电商业务在产品成长期重视GMV指标，并以提升GMV为例，通过OSM模型的目标和UJM进行业务用户行为拆分。这涉及到广告点击、App下载、注册登录、浏览、购买等过程。将业务过程的关键节点与GMV分解，形成可监控的数据指标体系。实践中，不同业务部门根据自身需求细化指标，如广告投放部门会专注于漏斗分析中的流量和转化率。

完成指标体系梳理后，接下来是统计口径确认、数据获取方式处理，并融入日常数据分析和产品设计工作中。

最后，电商业务常用的数据指标已通过模板上传至数据产品知识平台，供实际使用者结合业务过程进一步细化。

文章结尾提到了一个免费直播《如何成功转岗数据产品经理》，供有兴趣的读者参加。