今天和大家分享的内容是通过四个步骤建立数据运营体系，通过数据支撑产品的迭代和运营，希望能够给正在数据泥潭中挣扎的产品同学和运营同学带来帮助。

本篇内容是产品设计系列的第三篇，在开始之前，我们先回顾一下之前讲过的产品定位和产品形态的内容。

对产品定位的思考值得花30%的工作精力；

对产品形态的设计值得花20%以上的工作精力；

绝大多数情况下，我们坚守用户价值；

产品经理的两副眼镜是用户视角和业务视角；

产品定位的理想描述：给谁（什么用户）解决了什么问题，同时为公司创造了什么价值；

听到用户的声音；

关注数据的反馈；

以终为始的思考，倒推，检验及澄清；

产品形态的确定，就是要明确为了达成产品目标，最重点要做好的几件事；

清晰的知道产品先做减法，是为什么减，什么时候能加；

用于做出你的判断，坚持你的选择。

今天和大家分享的内容是通过四个步骤建立数据运营体系，通过数据支撑产品的迭代和运营，希望能够给正在数据泥潭中挣扎的产品同学和运营同学带来帮助。

01 关注硬指标

产品经理进行数据运营的之一步，就是关注你的“硬指标”，只有明确自己的硬指标，才能够抓住在浩如烟海的数据类型中抓住对你最有用的哪一个。

1. 硬指标

大多数情况下不是产品的总活跃指标或总收入指标——总指标很难评估单次迭代的好坏。

那么硬指标具有什么样的特点？

一定是可以用来评估单次产品迭代的结果好坏的，是对用户体验或业务目标最核心的观测点和标志点。

2. 如何寻找硬指标

想要寻找我们的硬指标，一定是围绕产品定位和产品形态来的：

围绕产品定位设定产品硬指标——畅想产品成功的样子，牢记给谁解决什么问题，为公司带来什么好处；

基于产品策略设定产品硬指标——基于产品的核心体验要素、或者达成业务目标的核心路径，来设定产品硬指标。

需要注意的是：不论是大到APP，还是小到一个功能、一个页面的迭代，都拥有自己的硬指标，硬指标一定不是一个从大到小，从上到下的所有需求都通用的指标。

硬指标是基于你自己对产品和需求的理解产生的指标，它也不一定是我们常见的那些基础指标的形式。

我们拿常见的邀请好友拆红包活动来举例，如果你是一个电商产品面向C端的产品经理，在处理这个需求的时候，会把什么设置为自己的硬指标呢？

很显然，在这个产品不同的生命周期，其硬指标也会存在差异。

在产品发展的前期，我们需要通过邀请裂变的机制，大量地获取新用户，在这个时候，我们最最核心的硬指标，是“人均拉新率”，即平均每个进入活动的用户能拉来几个新注册的用户。

通过观测“人均拉新率”，我们可以最快地针对我们的核心业务目的——增加新用户数，来对产品进行迭代。

在产品获取了一定量的用户，建立起用户基础时，拆红包活动已经迭代了几个版本了。当然，我们也不能停止获取新用户，但是这个时候我们关注的硬指标，就变成了“人均拉新成本”——在有一定用户基础时，相比于用户增长的速度，我们更在意的事情是对成本控制，向利润看齐。

以上的例子，离我们最近的就是luckin coffee了，大家不妨回忆一下，随着用户量的增加，瑞幸的拉新活动有什么变化？

02 建立数据营销体系

根据上面举的例子，我们还是来分析这个拉新红包，假如你观测到的1月的拉新率是15%，2月份的拉新率是10%，可是你还没有对它进行迭代呢，这中间出现了什么问题？

你会发现，拉新率的降低，是因为2月份过年了，大家去工作的时间变少了，因此对于咖啡的需求整体下降，这导致你的拉新率也下滑，但是硬指标并没有表现出这一点，因此，单纯靠硬指标，也会出现偏差。

我们关注核心的硬指标，是因为它能够评估单次迭代的好坏，但是跳出来想，单次迭代的好坏，其实并不一定可以通过单一的指标来决断，任何一个产品的用户表现，都取决于各种因素的影响。

因此，在了解了硬指标后，我们还应当找出你当前需求中所有的硬指标，然后根据这些指标来建立一个数据监控体系。

1. 如何建立数据监控体系

其实知道了硬指标的概念，相应地建立数据监控体系也就简单了。

根据用户体验流程，利用纵向思维穷举出所有关联指标；

根据用户体验场景，利用横向思维穷举出所有关联指标；

在所有的关联指标中，找到各类硬指标，作为监控指标，并根据监控结果做体验复盘。