如果你不能衡量它，那么你就不能有效使它增长，无论是互联网产品运营还是我们日常生活中的减肥都是一样的道理。所谓衡量就是能够利用统一标准来定义和评价我们的业务，通过数据提升产品改进优化和互联网运营优化。
如果你不能用一定指标描述业务，那么你就不能有效使它增长。数据分析每个公司都是非常重视，但是我发现要么是以“数据报”的形式交给部门的ｌｅｄａｅｒ，要么就是被那些像应用商店曝光量等没有任何意义的数据所迷惑。如果数据分析仅仅是为了“交数据报”，而不是基于数据提升产品运营策略和产品优化改进，那么数据分析也就没有任何意义。
如何通过数据分析的结构化思维推进产品运营？
了解和使用数据指标是数据分析的第一步，接下来你需要建立指标体系，因为孤立的指标是发挥不出数据的价值的。最后就是了解自家产品所属阶段，可以从一定维度切入，进行数据分析。
核心指标不是写在周报上面的数字，而是整个运营团队和产品团队、研发团队统一努力的指标。
第一，确定哪些是我们产品的核心数据指标
好指标应该是核心驱动的指标，虽然指标很重要，还是有些指标更加重要，就像销量和利润，用户数量和活跃用户量，往往利润和活跃用户量更加重要。
核心驱动指标和公司的发展联，是公司在一个阶段内的重点方向。需要注意的是，是一个公司的不同发展阶段，它的关键驱动指标也不一样。不同业务类型的产品，关键的驱动指标也是不一样的。
互联网公司常见的指标是用户数和活跃率，用户数代表市场的体量和占有，活跃率代表产品的健康度。但这是发展阶段的核心指标。产品在1.0期，应该把产品放在产品功能打磨期，在大推广前，提高产品质量，这时留存率是一个核心的关键指标。而在有一定基数的产品后期，商业化比活跃数更加重要，比如广告点击率，利用率等等。
好的指标还有一个特性，他应该是比率或者比例。如果一个产品的日活跃用户是１０万，总用户量有１００万，那么说明这个产品的健康指数还可以，如果这个产品的下载注册有１０００万，但是日活跃仅仅有１０万，那么说明这个产品真的有很严重的问题。所以单纯的活跃用户数真的没有多大的意义，所以运营和产品会更加关注产品的活跃率。这个指标就是一个比率，将活跃用户数除以总的用户数。
坏指标有哪些特征的呢？就是那些虚荣的指标，如产品在应用商店有多少曝光量，有意义吗，没有意义！我们需要的是下载量，光下载也不行，我们需要的是产品的注册量。
坏指标的第二个特征是后验性指标，它往往只反映在已经发生的事情上，比如活动的ROI，一个活动成本付出后，其收益才会知道。可是这个有意义吗，活动成本已经付出，活动的好与坏已经注定了。第三个指标就是那些复杂性的指标，如日活跃、周活跃、月活跃等等。
第二，就是确定数据指标的结构
和分析思维的金字塔结构一样，指标也是有结构的，呈现树状。指标结构的核心是以业务流程的思路，以结构为导向。
假如你是内容运营，你需要对现有业务进行一次分析，提高内容相关数据，你会怎么样呢？
从内容运营的流程开始，它是：
建立完数据的指标结构后，就是这样的布局
第三，通过寻找数据维度进行数据分析
建立数据指标结构后，你可以利用维度进行分析，维度是说明和观察事物的角度，比如时间段维度，内容主题维度，主播维度等等
核心指标不是写在周报上面的数字，而是整个运营团队和产品团队、研发团队统一努力的指标。
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