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2.1 指标背后的要素:时间粒度和口径

《产品经理数据修炼30问》本书立足于国内互联网行业,面向全体产品经理,结合作者5余年从事数据产品经理的工作经验,围绕日常数据工作的4个维度(产品数据、数据产品、数据运营、数据技能)提出并讨论30个常见却又值得玩味的问题。本节为大家介绍指标背后的要素:时间粒度和口径。

作者:R.D.来源:电子工业出版社|2019-01-04 15:22

第2问 怎样理解产品中那些酷炫的数据指标?

日登录用户数、日活跃用户数、日均每用户收入……产品中形形色色的数据指标都在发挥怎样的作用?每一个指标又是如何定义的?借助对这些问题的讨论,我们可以尝试将产品核心数据指标进行解剖,充分理解每一个指标的数据来源、规则和意义。

2.1 指标背后的要素:时间粒度和口径

包括日活跃用户数、日均每用户收入,我们耳熟能详的这些数据指标几乎都是围绕用户和收入设定的,似乎在绝大多数产品中通用。事实真的如此吗?我们可以稍稍追问几句。

“日活跃用户数”中的“活跃”在产品中有什么含义?

为什么用“日活跃”,而不用“周活跃”或者“月活跃”?

如果“日活跃”“周活跃”“月活跃”都在使用,那么它们各有怎样的侧重?

“用户”是怎样定义的?若一个人拥有多个账号,算作一个用户还是多个用户?

是不是感到有点语塞?是不是隐约感到数据指标背后存在着许多“坑”?

不要急于回答这些追问,实际上,“日活跃用户数”这个指标未必适用于评估你的产品。正因如此,你可以与同事们探讨是否存在更合适的评估指标?

解读一个数据指标,可将它分解为时间粒度和口径两个要素。

时间粒度表示一个指标所纳入统计数据的时间范围,例如一天、一周、一个月,或者自产品发布以来的所有时间。时间粒度可以认为是数据指标在时间上的限定。

在日活跃用户数指标中,“日”就是时间粒度,通过这个名称,几乎所有人都会知道这项指标统计的是一天(从0 点到24 点)的数据。

如此直白的时间粒度还会暗藏玄机吗?恐怕会。

考虑这样一种情况:你的老板希望能够在每一天下班的时候获得刚刚过去的24小时的数据情况,而你和老板不可能每天都熬到24 点才下班。这时你最应该考虑的就是,在“日活跃”这个“日”字上做点文章,是不是可以将一日的定义改为“前一日的18点至当日的18 点”?同样是24 个小时,既能反映出一天的数据表现,也不至于让大家为了一个数据熬成夜猫子。假设老板也欣然接受了,这样一来,时间粒度“日”就不再是以往大多数人理解的“自然日”了。

口径[1]表示一个指标所纳入统计数据的来源和计算规则,是对指标在空间上的限定。

在日活跃用户数指标中,“活跃用户”可以被认为是指标的口径。然而,名称中的
口径用语是精炼过的,必然会掩盖原本复杂的含义。这里的“活跃”是什么意思?或者
说,什么样的用户才算是“活跃用户”?

不同的产品对“活跃用户”的定义往往是不同的,比如在一款像微信或QQ 那样的社交产品中,要求用户在规定的时间范围内要有至少3 次主动的交互行为才算作活跃;而对于一款在线音乐或视频产品而言,活跃用户至少应是主动打开并播放了音乐或视频的用户;如果是综合性产品,用户会有更加多元化的活跃途径。当然,如果一款产品的功能非常单一,把“活跃用户”等同于“登录用户”或“App 打开用户”,也无可非议。

从表面上看,口径对产品数据的意义似乎更大,有时甚至完全可以把时间粒度也列入口径中,与数据来源和计算规则一同定义,也许你和同事们一直是这样认为的。实际上,调整一个数据指标的口径,其数值也会随之变化,可用来反映产品各方面的运营情况;而口径不变,调整其时间粒度同样可以多方位评估产品。

我们来看这样一个例子:现有产品A与产品B,二者在同一领域互为竞品,已知二者活跃用户的口径相同,请观察表2-1 中的数据并思考,两款产品中哪款产品对用户的影响力更大呢?


你可能会说产品B,因为产品B 的月活跃用户数比产品A 多了近100 万,说明产品B 的用户总规模比产品A 的大,也表明产品B 有更广泛的市场覆盖率;但也有人会说,产品A 的日活跃用户数比产品B 的多了42%,说明用户使用产品A 更加频繁,用户对产品A 较产品B 有更强的依赖性。

这两种观点都有理有据,并且也都阐明了事实,然而结论却完全相反。这就是将相同的口径置于不同的时间粒度中,所体现出的不同的评估效果。因此,当我们再次讨论数据指标时,请区分时间粒度与口径,这不仅可以帮我们更好地理解产品与用户,而且便于我们观察同一口径在不同时间粒度下的表现。


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