数据看板建设,我的案例复盘


近期在带着团队落地数据看板,就如何进行数据埋点、数据清洗、数据看板建立做一个案例复盘。过程中遇到的坑与难点也汇总在这里。


数据看板我们可以通过可视化数据工具或者自己建立数据后台完成。针对不同角色所代表作用也不同


领导:看到自己的业务发展,指出业务更改建议与风控


数据BP:图表模型、数字字段更新、数据查看效率、核心数据挖掘


产品经理:产品优化建议


运营经理:活动优化建议



难点一:定义数据字段



数据报表不管是图形化还是表格的方式,都需要理清楚所需要的字段与边界才可以组成。但字段由数据需求方给出,同一个数据字段有可能开发人员与需求方的理解是不同的。


一旦双方理解不同,就造成了数据报表建设无法启动或数据错误。


因此,数据埋点文档过程就显得非常重要,需求方需要说明埋点字段的意义与背后的逻辑。有的字段比较简单:如某个页面uvpv,但有的字段是背后涵盖逻辑:成功交易,指的是订单中成功的订单。


围绕埋点数据字段,要清楚3个关键词:事件、参数、数值


事件:用户的行为或本次的操作是什么


参数:埋点的数据是什么,比如是订单、还是页面的点击


数据:具体的数值大小:是多少。


数据可采与不可采


有的数据通过埋点后可以存储在团队服务器中,是最快方便分析的。但需要注意的是类似公众号、小程序这样的微信生态产品。无法把前端对应的数据进行导出,要与对应的转化、电商数据链接,就要求后台开发配合。


要么是自己做数据扒取、要么是用第三方工具。网上也有很多开源的方法论



汇总数据进入到数仓,才可以完成数据报表的建设与清洗工作。


什么数据自己负责



每一个团队产品下的数据都有不同的纬度,所以可以组成的数据报表也有多种,因此有的时候在数据报表搭建期间,我会认为过多的纠缠于数据报表会让工作变得没有底线,就像一个无底洞。


要知道,数据报表的核心需求是能够查看当前产品的好与坏并给出优化建议即可


但要清楚的是什么样的数据需求应该由产品经理负责、什么样的数据需求由BP负责。


通常我建议团队中若有专门的数据产品经理或数据分析师,那么产品经理负责自己模块或产品线的数据需求即可,其他产品线的数据都统一汇总在大报表中。


由数据产品经理、BP整理,站在业务线上查看。



换句话说:


运营侧:活动类数据需求


产品侧:自己的产品线或模块数据需求


业务侧:业务侧自己所需的数据需求


注意的是通常产品侧数据需求其实已经满足了业务侧。一个报表不仅是产品上的数据还有渠道、交易量、转化数等,同样是业务方(市场、销售)所需要的数据。



好啦,今天的原创就在这里。我会坚持每周原创2篇


四川省成都市武侯区锦悦西路

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