5张图看懂搭建考核数据指标体系ToB营销进化社

场景：某视频APP内容运营，每天会固定输出游戏主题节目，节目以介绍游戏为主，目前暂无带货环节，也没有其他KPI考核，就这么先做着。

每一个视频，有：播放次数、播放人数、人均播放时长、会员观看数、10%/30%/50%/90%播放完成数、单个视频发布后首日至第七日每日播放数据。还能分成：仅PC端播放、仅移动端播放，PC+移动端播放……同时由于是自己的平台播放，所以能统计到每个用户站内其他视频浏览行为。

问题是：这一堆指标有啥关系？该咋看？

目录

一听指标体系，很多同学会直接把一堆指标铺出来：

●PC渠道的播放次数、播放人数、人均播放时长……

●移动端的播放次数、播放人数、人均播放时长……

●本周的、上周的、上上周的、……

●本次的、上次的、最近10次的、……

一大堆指标摆完，发现个严重的问题：这一堆说了啥呀！

因为没有刚性考核的KPI，因此很难讲清楚到底多大算好。你说播放次数越高越好吧，播放次数本身是个经常波动指标，今天高了明天低了，这么分析法得弄死自己，还没分析完为啥不好，丫指标又变好了！

而且单看一个指标也显得不科学，比如有的视频就是播放很多但人均时长很短，还有一堆人涌过来看，然后秒退的情况。实际情况千奇百怪，连好/坏都没法评估，咋进一步分析：为啥好/为啥坏呢？

无刚性目标，导致建立评价标准很难。如果只看一个指标，比如播放量，似乎有失偏颇。如果看两个、三个、四个指标，比如播放人数、10%跳出人数、人均时长，则指标间相互交叉，情况错综复杂，很难下结论。

更不用说，很多新手会习惯性忽略建立标准环节。于是导致了大量铺陈数据，然后不知道下啥结论的晕头鸭子问题。如何在无刚性目标情况下，建立评价标准，读懂数据含义，是搭建体系的关键。

想理清头绪，当然得从一个指标开始。连一个指标的走势都没看清楚，就扯上二三四个，只会越看越晕。选第一个观察指标的时候，尽量选简单、直接、不用计算的指标，这样更容易看清楚情况，避免牵扯太多。因此在众多指标中，可以先看播放次数/播放人数（选一个）。

假设先看播放次数，对单指标而言，肯定是越多越好。播放量是内容运营的基础，连看都没人看，其他的更谈不上了。但是这里要注意，观察：播放量指标是否有周/月/日的规律。如果有规律性波动，就不能简单地说：昨天比今天高，所以昨天好（如下图）

假设播放量有周波动规律，则可以建立单指标的简单评价标准：

1、以周为单位观察，数值越大越好

2、以日为单位观察，数值越大越好

3、超过自身类型月平均水平，超过越多越好

这样就能对播放次数，这样的单个指标讲清楚：好/坏

经过这一步梳理以后，就能对两个指标情况做出判断。理论上播放次数越高越好，但人均时长不能低于一定水平，或者10%跳出用户比例不能超过一定水平，这样就能对每一期视频进行评价。有了评价，就能做出进一步分析。

评价了好/坏，就能进一步分析：为什么好、为什么坏。到这一步，就会发现，现有数据指标的问题：虽然看似一堆指标，可都是结果性指标。并不能直接从指标里推出：到底为啥用户喜欢看。这时优先考虑的是：补充数据，看看添加哪些数据能解释清楚问题。

首先想到的是视频本身的数据，视频本身可以有多种标签：

1、视频主题：讲哪一类游戏

2、视频内容：游戏八卦、玩法、比赛……

3、视频讲解：找技术高手还是找个美女亮腿……

4、视频时长：太长的可能中间关掉的多

做内容运营，首先得对自己做的内容有清晰的了解，打好标签，再做其他工作。有了标签，单纯地结合标签分析结果指标，也可能得出一些有用的结论，比如：

●5分钟比10分钟效果好

●美女亮腿比男主持人效果好

●讲比赛比讲八卦效果好

这些已经足够优化运营了。

更进一步的还可以结合用户画像来看，比如：

●观察用户看别的游戏类视频行为，给用户喜欢的游戏类型，游戏内容贴标签

●观察用户更喜欢技术宅还是美女

有了这些用户标签，可以查看：

●目前观看视频的用户群体是否是目标群体

●根据群体规模大的用户，制作新的内容

当然，并不见得投其所好一定有效，更有可能有“标题党蹭热度”的效果——播放次数很多但看一眼就跳出。所以最后还是得结合优化前后效果，做最终定论。

搭建数据分析体系可以很简单（如下图）

真正阻碍搭建指标体系的，是：

1、数据间没逻辑，写的越多，看得越晕

2、没有刚性KPI做统领，不知道怎么评价好坏

3、只有结果指标，不能解释原因。

因此在观察一个业务的时候，一开始宁可看的指标少一点，先观察出规律，再看指标间关系，这样更容易让众多指标关系清楚，读出含义。

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