滴滴高级运营都在用的工作技能，建议收藏！

在运营工作中，我们经常会面对这两个问题：

• 现在的用户 / 产品状况是什么样的？

• 是否需要调整策略？

对这两个问题的回答方法，则会显露一个运营的专业水准和业务能力，到底是什么水平。

拿电商行业举例， 运营小白 可能会说：“大概卖了1万多单吧” “有很多人都申请了退款” “感觉咱们的产品需要优化”。

运营老手 则会说：

5月1日至3日xx产品共卖出13785单，距离目标还差8549单；

5月1日至3日申请退款用户3038，退款率为22.04%，其中60%的用户退款原因为质量不好；30%的用户退款原因为不喜欢、不想要了；10%其他原因；

根据用户反馈，初步结论为：产品质量需要进一步优化。

相比小白笼统的描述，运营老手则用 数据和指标 ，把现阶段的产品效果清晰地表述了出来， 并且通过 “退款率” 这一个指标，让人直观了解到用户退款情况。

在运营的实际工作中，类似“退款率”这样的一个指标，往往是不能解决复杂的业务问题，这就需要我们 使用多个指标，从不同维度来评估业务，也就是指标体系的搭建。

指标体系的构建，是为了让业务目标 可度量、可描述、可拆解 。

从而进行业务情况的监控、找到当前业务问题、评估业务可改进的地方，找出下一步工作的方向。

这就需要我们灵活掌握，以下几个在构建指标体系时会用到的方法：

• 北极星指标；

• 人货场指标体系；

• OSM+UJM 模型；

• OSM+ AARRR海盗模型。

运营，是一个需要数据来支撑业务的岗位。

掌握了指标体系搭建的方法，才能通过有效的数据分析，快速洞悉业务需求，得到产品正确优化方向。

基于此，今天为大家分享一节干货满满的公开课—— 《手把手教你指标体系的构建及应用》

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通过学习，你将收获：

• 利用“OSM+UJM”模型洞悉用户需求；

• 通过海盗模型拆解，提升产品ROI；

• 用6大准则高效确定公司的北极星指标；

• 通过人货场理论搭建业务指标体系。

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接下来重点说一下 OSM模型 在指标体系搭建中的具体应用：

首先，我们要知道OSM模型是什么：

• 业务目标（Objective）：公司/业务/产品存在的目的是什么

• 业务策略（Strategy）：未来上诉目标采取的策略

• 业务度量（Measurement）：用户衡量策略的有效性，反应目标达成情况的KPI、Target

接下来，以 滴滴 为例， 按照OS M 模型，来看 一下 它的指标是什么样的？

O：用户使用滴滴这个产品，目标是什么？

可以快速打到车，安全到达目的地。

那么，如何让用户感受到自己的需求被满足了呢？

S：滴滴做的策略是：

1）快车、拼车、优享等多种车型，解决不同用户诉求；

2）根据早晚高峰提高热点区域运力，减少用户排队时间；

3）司机准入机制、全程录音等方式提高安全性。

M：针对这些策略去做指标，得到的结果指标和过程指标分别是：

1）结果指标：渠道转化完成率、乘客取消率、供需比、司机服务分

2）过程指标：渠道发单数、渠道完单数、排队乘客数、乘客排队时长、司机好评率、司机接单量、司机取消数等

选取指标后，就需 要 通过不同维度，结合实际业务场景进行数据分析。

一般我们会结合使用 OSM+AARRR海盗模型或UJM模型 ，来系统性的选择不同阶段所需要的核心数据指标：

一、AARRR模型

AARRR海盗模型是用户分析的经典模型，基于产品角度来揭示产品的整个生命周期。

包括： 用户拉新(Acquisition)、用户激活(Activation)、用户留存(Retention)、商业变现(Revenue)、用户推荐(Referral)。

二、UJM模型

UJM模型是从用户角度出发，描述了用户进入产品的整个路径流程，即注册，登陆，加购，购买，复购链路流程。

通过OSM+UJM/AARRR模型进行分析，我们可以从更多角度和维度监控、分析业务问题，然后针对性地去调整运营策略或产品功能。

这些无痕老师都会在这节公开课中进行详细讲解，更有 指标体系后期落地的应用和管理拆解 ，包括：

事件分析、画像分析、漏斗分析、分布情况、用户留存、路径分析、异常分析等。

所以，这节干货满满的课程，千万不要错过！