数据统计口径是什么意思数据统计口径是什么意思( 二 ) _知识分享

陷阱一的应对建议，这是一个管理问题，管理问题管理手段才能解：
1) 制定一个名字与含义相符的、全平台适用的统计口径；
2) 协调可以管理各个平台的部门，以行政&财务手段，推行上述统计口径；
3) 相关职位新员工的入职培训和转正考核，统计口径均为必选项。
PS：想看现成的名字与含义相符的、全平台适用统计口径的朋友，记得留言告诉我，并关注及时查看更新，让你成为圈子里最像数据专家的那个人。
陷阱二：业务并未全面量化。
大数据已经聊了快10年了，完全不做量化的基本没有了，但量化不完整的，还是屡见不鲜，让人甚是惋惜。
例如，一个购物流程是：活动页>详情页>购物车>结算页>订单页>支付页>成功页， 7个页面，但只有活动页、详情页和支付页进行了详细量化，其他页面没有量化。这些页面就成了“黑盒” ，我们根本无法了解到底发生了什么，也就没法凭据十足的制定优化策略，更谈不上推动我们希望的优化方案落地了。
再举个例子，一波广告活动，要投放很多渠道，但有些渠道没有详细量化单元、计划和素材；结果只知道总转化，却不知道具体哪个单元、计划和素材效果更好，这事成“黑盒”了，没法把好钢用在刀刃上，提升投入产出。
为什么会出现部分业务并未全面量化的情况呢？一方面是不同平台业务流程并不完全相同，且很可能是不同的产品经理独立迭代，不同平台间有差异的地方，就特别容易在量化时遗漏；另一方面是虽然大家都能意识到可能存在这个问题，但这个事不是任何人的KPI ，且都已经996了，谁还有余力做“分外”事呀。
陷阱二的应对建议：归根究底是这事没人负责，找能负责的人来管。注意，这里分产品里的业务流程和广告投放两部分。
1) 找能统一负责同一个产品， APP、网站和各小程序整体效果的人（一般是产品总监或产品VP）。负责产品业务流程的全面量化；或者这个事是数据分析师负责，但允许数据分析师协调这个能对产品整体负责的人推动这个事。
2) 找能统一负责同一个产品所有广告投放的人，负责产品广告投放的全面量化；或者数据分析师负责，但数据分析师可以协调能对该产品所有广告投放负责的人推动这个事。
PS：先找负责人，再说怎么推动，否则就是踢皮球，无解。
陷阱三：不与财务数据挂钩。
一切不与财务数据挂钩的业务量化，都是耍流氓。
我们看看下面这组数据：
渠道
访问量
转化率
A
2,021
4.5%
B
1,010
1.5%
这时，多数人会判定A渠道的价值更高，但加上一个成本数据后呢？
渠道
访问量
转化率
CPS
A
2,021
4.5%
12
B
1,010
1.5%
3
现在，你觉得哪个渠道的价值更高呢？再加上收入看看。
渠道
访问量
转化率
CPS
收入
A
2,021
4.5%
12
10,000
B
1,010
1.5%
3
2,000
你和你老板说， A渠道转化率是B的3倍，他不一定会有反应。但你和他说， A渠道的成本是B的4倍，他很可能会皱一下眉。要是你能再告诉他， A渠道赚的钱是B渠道的5倍，且成本不到5倍，相信他会觉得A渠道比B渠道好。
这个场景只是些基础数据，但你应该能感受到，不考虑财务数据的量化，其实没有什么价值。任何一个财务数据的加入，都可能改变最终的分析结果。
陷阱三的应对建议：量化的时候，一定要和财务数据挂钩才全面，后续的分析才有价值。哪怕你是toB或者大C企业、单价高、线下成交，也要做这种关联。虽然，中间经历了很多环节，成本容易被低估，收入的归因可能不准确，但好过不做任何关联。
陷阱四：掉进钱眼里了。

数据统计口径是什么意思 数据统计口径是什么意思( 二 )

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