一、什么是数据监控体系？
数据监控体系，即将这些单一的数据指标体系与管理流程结合起来，来满足复杂的产品业务线的监控需求。而好的数据监控体系的重要性有：
1、能够反映过去的产品和业务的情况，对现在情况做对比和参考；
2、反映目前的产品业务线的状态的监控，是否数据异常等；
3、并及时发现业务指标的升高或降低，以及产生的原因；
4、更能够反映产品业务线未来的可能发生变化的趋势，再根据数据指标体系，控制成本等。
二、数据监控体系应用思路
1、要明确产品业务目标以及KPI和所处的产品阶段。
需要认清和明确目标（量化以及拆分目标，是数据分析的灵魂）。一个业务目标的达成可能是多个团队、多个地区、多个渠道共同促成的，所以，要注意了解整体目标的同时也要关注局部目标，增加分类维度，明确局部的好坏状态。而再判断业务走势是否正常，探索解决问题的办法，都是从计算目标和现状的差距开始的，这一点非常重要。而不同的产品阶段是有不同的产品目标业务的。
拆解目标，细分可以有多种类型，比如常见几种的：
①按达成时间为：年、季度、月；
②按服务对象为：各个部门、整个公司；
③按流程位置为：结果型目标/过程型目标；
2、根据业务目标，确定判断标准。
一个数据指标难以判别好坏的程度，需要一个相对严谨的判断标准，才能直观的做出判断。就可以依据判断标准，查看数据指标体系中的核心指标是否达标。没达标的话差多少，是亏空还是差一些，是什么原因造成的，问题大不大；达标了超出多少，为什么会超出，有没有更多的机会。
判断标准：
①与目标达成情况对比：达到没到达预期业务目标就是判断的标准；
②与历史数据同期对比：查看业务走势，不管是高是低，只要比去年同期表现好就是达标了；
③与过往经验对比：将过往的一些数据进行对比，结合实际情况，具体问题具体分析；
④与竞品情况对比：将竞争对手作为参考的指标，行情好的时候，是不是比竞争对手涨的多，行情差的时候，是不是比竞争对手降的少；
3、根据业务需求，从数据指标体系中挑选相应数据指标，进行拆解。
数据指标体系里有很多数据指标：日活DAU、月活MAU、下载量、激活量、新增注册量、活跃度（DAU/MAU）、次日留存率、次人均时长、首页访问率、停留率、人均充值金额ARPU、GMV，客单价等等。
针对不同的指标，拆分不同的层级。不一定要拆得太细，否则层级会过深，基本上3个层级就能够指导我们去做一些动作。
4、查看不同层级的数据指标，找出原因。
哪些数据指标为什么没达标，是什么原因，推广少、成本高、用户少还是转化率低或者付费率低等？
5、搭建以日、周、月为单位的数据指标监控体系报表。
监控每日、过去一周，上周，上月同周，上上月同周的数据报表，以图表展示，来反映产品的变化趋势，通过过去的一周数据反映产品现状，通过每日、周、过去的三个月的产品业务线数据变化趋势预估未来的变化趋势。
6、根据数据监控结果/数据指标体系，进行多维度分析，来明确管理流程，实现控制。
第一，先进行多维度分类分析。如：
①哪些区域、团队、渠道，完成目标是下降还是持续上涨；
②哪里没做好，是什么原因；
③看看是谁能力大，是谁掉队了影响整体；
第二，确定指标异常状态，明确运营策略执行者。如：
①GMV降了→客单价降低了→用户运营想策略；
②GMV降了→某类商品降幅大了→商品运营想策略；
③GMV降了→外部流量太少了→渠道运营想策略；
第三，再明确执行时间。要有时间状态和走向判断的。如:
①过去+负向→关注什么问题；
②过去+正向→发现什么经验；
③未来+负向→警惕什么风险；
④未来+正向→提示什么机会；
第四，明确需要多大力度，如：
①注意出现异常；
②要提高等；
③立即执行；
第五，复盘改善后效果。最主要环节就是效果的复盘。而且要先看是哪个层数据指标的效果，再看具体效果大小，并进行改善。
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