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数据产品的KPI怎么定?

显然,数据产品的KPI不能简单从UV和需求完成数量来确定,要把用户使用情况和产品价值两个维度综合考虑,数据产品的价值可以分为:决策支撑、降本提效、数据赋能, 决策支撑:一般是可视化报表、数据分析类产品,...通过数据产品帮助业务发现经营问题,调整业务策略 降本提效:工具类数据产品,提升数据获取&分析效率,节省开发时间&人力成本 数据赋能:个性化推荐、AI产品、CDP/DMP平台等,通过数据产品,促进用户转化...系统性能:数据处理效率、数据时效性、接口QPS、接口响应时长 PGC类型的产品:平台生产内容,业务直接使用或者调用,如定制化主题报表、交互式数据查询&分析系统、数据服务接口等。...内)、故障时长、故障频率、数据异常次数 效果提升:分析效率提升(交互式分析、智能分析时长VSSQL取数或离线excel分析时长)、临时取数频次变化(定制化报表上线一般为了解决常态化的数据获取需求,一个报表上线...讨论:关于数据产品KPI,你还有哪些思路呢?欢迎在留言区交流。

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    你的KPI?是你的KPI

    电商公司产品经理KPI指标会更加偏向于交易数据。比如交易额,销售指标等数据。社交类的产品经理会注重用户留存,活跃度等。公司文化偏向运营的话,KPI会偏向运营指标,比如UV/PV、转化率等。...一般来讲,用户体验的工作大致可以分为四个阶段: 在产品前期,用户体验研究、设计和产品经理一起收集分析用户需求、策划检验产品概念; 在产品中期,用户体验设计和产品经理、核心研发工程师一起探索、检验、确定产品设计...但同样地,就和上文中分析产品经理KPI部分时提到的一样,根据不同的公司文化,不同的产品形态以及不同的产品阶段,对于运营,同样也有不同的考核侧重和内容。...另外,对于电商产品的阅读量和转发量以及评论数而言,还应注意到以下几个数据监控: ▍阅读量真正关注的KPI数据 (1)阅读量要转化成有效关注 阅读量的真正要转化成对我们的产品上的关注。...▍评论数真正关注的KPI数据 (1)用户真正的有效评论传播 评论是可以带来内容上的正确性和传播性在里面。 (2)传播给页面的阅读量和转发量的贡献 评论是给整体的阅读量和转发量进行贡献数据的。

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    KPI Indicator:表现多种形式的KPI

    零售业务的KPI可能有多种形式,比如: 业绩达成-当然业绩做的越高越好,制定指标时,100万的业绩指标,销售完成120万是好事。...Power BI的自定义图表KPI Indicator可以满足多种类型的KPI表达需求。...假设我们有1-6月的数据,各项KPI使用KPI Indicator可作如下表现: 绿色代表达标,红色代表不达标; 左上角是1-6月的总业绩金额,超额2.7%达成; 右上角单独数字是6月的库存周转天数...实现过程如下: 业绩达成图的实现: 1.将实际业绩和目标业绩拖动到KPI Indicator相应字段区域 2.banding type设置为Increasing is better,越高越好;banding...以上我们即完成了四种形式的KPI展现形式,无论是实际值越高越好的KPI,还是越低越好的KPI都可表现。该图表还有其它细节设置可按需使用。

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    海量Web日志分析 用Hadoop提取KPI统计指标

    大型或超大型的网站,可能每小时就会产生10G的数据量。 对于日志的这种规模的数据,用Hadoop进行日志分析,是最适合不过的了。...目录 Web日志分析概述 需求分析KPI指标设计 算法模型:Hadoop并行算法 架构设计:日志KPI系统架构 程序开发1:用Maven构建Hadoop项目 1....少量数据的情况 少量数据的情况(10Mb,100Mb,10G),在单机处理尚能忍受的时候,我可以直接利用各种Unix/Linux工具,awk、grep、sort、join等都是日志分析的利器,再配合perl...Hadoop的出现,大幅度的降低了海量数据处理的门槛,让小公司甚至是个人都能力,搞定海量数据。并且,Hadoop非常适用于日志分析系统。...2.需求分析KPI指标设计 下面我们将从一个公司案例出发来全面的解释,如何用进行海量Web日志分析,提取KPI数据。 案例介绍 某电子商务网站,在线团购业务。每日PV数100w,独立IP数5w。

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    电商流量分析实践:如何根据基准,制定和合理分析KPI

    摘要:作者通过实例演示,如何根基情景基准设定KPI。 作为一个数字营销人员,我深究数据。不做分析的时候,我会向客户或者初级同事解释数据的重要性,或者与客户或资深同事争论数据的重要性。...通过基准,营销人员可以将数据进行语境化处理,找出表现不佳的元素并增强那些表现优异的元素。他们可以专注于那些重要的KPI,并识别到他们是否可以实现。 基准也给那些不熟悉数据的人提供了语境背景。...虽然我们认识到它能够与实时数据进行基准对比(比较特定位置的流量激增或季节性需求),但我们仍然缺乏正在寻找的关键数据洞察力。 我们需要那些基于用户行为的、可信赖的KPI数据。...更为重要的是,我们想要知道哪些参与度指标与转化率相关,这样我们可以缩小分析的范围,努力地追寻更加健康的底线。 这就是为什么我们要研究分析数据并撰写这篇电子商务KPI报告的原因。...我们以每个网站为基础对数据进行平均,以便流量较高的网站不会影响统计数据。我们研究分析的对象中,零售商参与者比旅游参与者多,所以平均电子商务数据不是旅游和电商之间的中点,而是所有研究参与者的平均数字。

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    运维KPI如何考核

    在众多软件职业中,一直以为运维的KPI事最难考核的,所以也谈谈自己的理解。。。...SRE开发了一个系统,增加了系统自动化的程度,KPI优秀。。。SRE处理了一个故障,发现了系统的一个BUG,推广到所有的系统,反馈经验给研发部门,彻底修复BUG,KPI优秀。。。...如果我不会开发,我怎么提高我的KPI,如何到达优秀? 配合研发提高系统的可靠性。。。...可以观察监控系统的性能,进行分析,提供相关的数据给研发,从而进行改进,例如观察各种慢SQL,研发进行修改优化。。。可以观察监控系统的告警数量,反馈给研发,进行改进,从而减少系统告警的数量。。。...运维的KPI的出现,是为了打造一个可靠性达到预期的系统;运维的KPI出现,是为了打造一支强力之兵。。。以战养战,还是休养生息?

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    KPI考核存在的问题

    很多企业都在使用KPI考核,那它到底是怎么出现的?这种考核方式存在什么问题呢? KPI考核的关键是能够通过数据量化结果,这种思维方式是甭管黑猫白猫,抓住老鼠的就是好猫。比起主观判断,客观数据更精准。...这场革命用数字测量和分析,取代了原来主要凭经验和直觉的判断,用指标考核,取代了仅凭领导的个人好恶来考核。不可否认,在很长的时间里,这是推动社会进步的力量。...比如一家上市公司,为了数据符合预期,进行数据造假。瑞幸咖啡就是这样出事的。在公司里有一句话,叫“你考核什么,就能得到什么”。你考核用户增长,我多找几个渠道提高用户注册量。...什么好用就用什么,我知道有些公司总经理,每次上班第一件事情,就是看数据。但习惯于数据化决策的人,如果缺乏数据,就慢慢失去了决策的能力。而事实上,对于一个复杂系统,很多东西是没办法量化的。...世界远比数据要复杂,所以除了客观数据,还需要培养看透事物本质的能力,而这靠的是具体的经验。

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    聊一聊数据仓库的 KPI 怎么定

    但是,数据仓库一般又不直接对接于业务,而更多地对接数据分析系统、用户画像系统和推荐或广告系统等。因此不容易用业务指标来衡量数据仓库的效果。 那么我们可以换一个角度,从数据仓库要解决的问题来考虑。...简单地讲,数据仓库要做的是提高数据能力、提高数据分析效率、提高数据质量的。 那么,怎样既体现了服务业务,又体现了提高了整体的数据服务能力呢?这就是下面要讨论的 KPI 怎么定。...0x02 怎样定 KPIKPI 在某种程度上也可以理解为工作的评价标准。对于数据建设来讲,我们可以从工作内容是否可量化的角度来考虑。...对于这部分内容,居士建议可以通过写文档的形式体现,最终统计出这些工作带来的效果(KPI 之一): 比如说需要写多少和数据仓库设计相关的文档 有哪些业务相关的表将会按照你的设计来卡发 优化了多少数据分析的流程...具体到点的话,大致可以总结出下面的一些内容(KPI 之二): 将要解决哪些业务问题(多少业务、多少报表用了你的中间表) 将会替换多少原始表的使用频率(比如数据分析查询你的表的次数,以前都是查原始日志的)

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    从概念到工具,一篇文章读懂UX数据分析的重要性【深度KPI

    以上四种类型的分析过程中都会使用一些度量指标,这些度量指标通常基于关键绩效指标(KPI),亦或者或者和KPI相关。关键绩效指标是一个可测量的行为或者信号,它关乎商业的成败。...理想情况下,针对某一经营目标应该有多重KPI,从而增加数据的可靠性。 ? 通用方法 虽然分析学可能令很多设计师感到复杂难懂,但其实一些基本方法通常简单明了、直接明确。...这些KPI都和该项目要达到的用户体验目标密切相关,这也就是为什么UX从业者和数据分析师一起共同协作进行分析工作是非常有价值的。...比如说,如果一个公司的目标是成为一个全球性的公司,他们的一个KPI就可能是来自世界各地的用户访问量,或者是国外的产品销售数量。...最后要说的是,仅仅报告KPI是不够的,分析工作意味着解释关键绩效指标的含义,并根据对这些指标的理解给UX团队提出建议。

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    如何确定关键KPI量化指标

    在上周的线下课程中,当我们在讲绩效的数据分析的时候,很多同学问“如果我们是后勤部门,比如行政,财务等这些部门,我们如何去设计可以量化的KPI指标,因为这些部门不想销售有具体可以量化的销售数据,大部分都是行为...首先KPI的指标的设定是一个系统的过程,他是由一个流程构成的,所以我们先要知道如果我们要对一个岗位做一个关键KPI指标的设计,流程是怎么样的,在这么多年的绩效辅导过程中 ,我们总结出了KPI设计的流程...1、岗位职责分析: 首先KPI的方向来源我觉得有两个方向 公司,部门的绩效分解 这个方向一般是可以对KPI做量化分解的部门居多,比如销售,产品,市场,研发等岗位,根据公司的年度指标...岗位的任务职责 这个方向一方面是对可以绩效分解的KPI指标的补充,另一方面是对一些职能部门,就是对绩效不能直接做量化的部门,可以由岗位的职责为导向做KPI的拆解。...3、确定关键KPI指标 确定了关键的领域任务后,我们就要去分析,这些关键的领域后面有哪些关键的KPI指标,这这个时候我们就可以从5个维度来思考,在我们这些关键领域后面的KPI指标。 ?

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    Chrome团队:如何曲线拯救KPI

    对于Chrome团队成员来说,第一反应很可能是这两个指标(KPI): UX(user experience)用户体验 DX(developer experience)开发者体验 作为开发者,相信你能感受到诸多围绕这两个指标的改进...: 底层V8、webassembly引擎的迭代 lighthouse工具对UX、DX指标的定量分析 Chrome对ES标准新特性的快速支持 当一切都做到极致后,围绕这两个指标还有什么可挖掘的呢(KPI能写啥呢...这里的逻辑是这样的: 当今世界大部分web项目依赖开源工具 更好的开源工具带来更好的web体验 按照这个逻辑,只要我们(Chrome团队)与开源项目合作,让他们变得更好,那就是为更好的web体验做贡献(也就能拯救KPI...同时,LightHouse工具可以收集更多SSR相关数据供参考: ? 与Babel合作 我们常用@babel/preset-env根据目标浏览器版本将高级ES语法编译为ES5语法。...说人话就是:多去其他团队蹭蹭,KPI会有的。 你,学会了么? ----

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    OKR是新时代的KPI吗?

    要说对KPI的熟悉程度,非HR 群体莫属,KPI曾被许多组织作为绩效考核的首选工具,事实也证明,在绩效考核上,KPI在组多组织内也曾经取得了不错的成绩。...近几年,随着OKR的呼声越来越高,许多组织开始提出这样的口号:“去KPI,拥抱OKR!”,“KPI已死,OKR怎么立?”,“如何从KPI走向OKR?”,等等。 那么,OKR是新时代的KPI吗?...本文从三个方面来分析一下。...用一个流行的段子来总结一下OKR和KPI的区别: ? ---- 03 OKR和KPI的适用场景 从两种工具产生的背景来分析。...分析了它们的作用、差异和适用场景,通过一个对比来总结KPI和OKR: ? 回到最初的问题,OKR是新时代的KPI吗?答案已经很明显,并不是。

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    Apriso KPI配置和计算实现机制介绍

    概述 在MOM项目实施过程中,经常需要进行关键绩效指标KPI(Key Performance Indicator)的统计计算和分析,通过MOM系统中的数据统计和分析,从而实现实时决策和驱动改进。...Apriso提供了对应的解决方案,使我们能够创建、监控和可视化 KPls,为日常活动提供实时可见性,指导日常绩效监控和分析,从而提高生产力。...Apriso MOM解决方案中提供了完整的数据报表分析架构,包括MPI(ETL/CUBE)、PDA(Performance Dashboard Administration)、SPC、MTA/OMC、Dashboard...本文着重介绍PDA(Performance Dashboard Administration)KPI配置和计算实现机制,整个机制可以在实际项目实施过程中直接使用,也可以借鉴这种设计思路和机制,通过客制化定制开发来满足项目客户在数据分析的需求...FromTime、结束时间ToTime 2.2 分析KPI定义中需要用到哪些KPI Terms,并循环计算每个KPI Term 根据KPI计算表达式和KPI Terms返回值计算KPI结果 保存到KPI_Value

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    KPI关键指标的量化设计(2)

    我们在上篇文章讲到了如何根据岗位的工作职责进行KPI关键值的选择,那今天我们就来聊聊,如何进行量化的KPI指标的设计。...2、KPI量化指标的3大设计维度 在对KPI的设计中,我们根据数据的类型,我们一般会对KPI数据有三种形式的量化指标设计 ? ?...比如我们看到的这些指标,简历下载量就是一个绝对值,是一个单一的数据,新员工的转正率就是一个比值,但是不管绝对值还是差值,比值,我们都需要对KPI的指标进行3个层级的设定。...1、KPI的标准指标,这个指标的数值是指在月度我们达标的数据 2、KPI保底数据,这个数据指标是我们每月必须一定要完成的数据指标, 3、KPI期望数据,这个数据是我们超出达标数据,跳一跳可以够得到的数据...3、KPI的评分设定规则 •确定一个达标数据,目标值上下分阶段分布(A-B)/ B •确定一个极限的最小值 •目标值需要和权重数据关联 •如果是绝对值数据,根据绝对值数据的次数进行考评 •如果是能力评估

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