产品运营规划之“数据运营规划”_理念及方法概要介绍
数据运营方案
数据运营方案数据运营是指通过数据的收集、分析和运用，为企业提供决策支持和业务优化的过程。
数据运营方案是指在数据运营过程中的具体操作方案和策略。
一、数据收集1.明确数据需求：根据企业的业务目标和需求，明确需要收集和分析的数据类型和指标。
2.选择数据来源：确定数据的来源渠道，可以通过用户调研、网站统计、社交媒体监测等多种方式进行数据收集。
3.数据采集和整合：使用相应的工具和技术，将数据进行采集、清洗和整合，确保数据的准确性和一致性。
二、数据分析1.制定分析策略：根据业务需求，确定数据分析的目标和方向，选择合适的分析方法和模型。
2.数据探索和处理：对收集到的数据进行探索和处理，包括数据清洗、数据转换、缺失值处理等。
3.数据建模和预测：使用统计学和机器学习算法，构建数据模型，并进行预测和分析，为业务决策提供依据。
三、数据运用1.制定运营策略：根据数据分析的结果，制定相应的运营策略，包括产品优化、市场推广、用户服务等方面。
2.数据化运营：将数据结果应用到具体的业务运营中，监测和评估运营效果，并及时调整和优化策略。
3.数据报告和沟通：定期生成数据报告，向相关部门或管理层进行数据沟通和解读，提供有益的决策支持。
四、数据保护和安全1.合规和隐私保护：遵守相关法律法规，保护用户隐私，确保数据的合法、合规和安全。
2.数据备份和恢复：建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失和损坏，保证数据的可靠性和可用性。
3.风险监测和处理：建立数据安全监测机制，及时发现和处理数据安全风险，保障数据的安全性。
数据运营方案的目标是通过数据的收集、分析和运用，为企业提供决策支持和业务优化。
在具体实施中，需要明确数据需求，选择合适的数据来源和采集方式，进行数据的清洗、整合和分析，制定相应的运营策略，并将数据运用到具体的业务中。
同时，还要保护数据的安全和隐私，遵守相关法律法规，建立数据备份和恢复机制，监测和处理数据安全风险。
通过有效的数据运营方案，企业可以提高决策的准确性和效率，优化业务运营，提升竞争力。
产品运营常用的数据分析方法
产品运营常用的数据分析方法数据分析是产品运营的重要工作之一，通过对用户行为数据的分析，可以帮助产品运营人员更好地理解用户需求，优化产品策略和用户体验。
下面将介绍一些产品运营常用的数据分析方法。
1.用户行为分析用户行为分析是通过对用户在产品中的行为数据进行分析，了解用户的偏好、习惯和行为路径，识别潜在的问题和瓶颈，并据此进行产品优化和改进。
常见的用户行为数据包括浏览量、点击量、转化率、停留时间、跳出率等指标。
通过对这些指标的分析，可以发现用户使用产品的痛点和需求，进而进行改进。
2.基于统计的数据分析基于统计的数据分析方法主要是通过对产品的关键指标进行统计分析，发现产品存在的问题和改进的潜力。
常见的统计分析方法包括平均值、中位数、最大值、最小值、标准差等。
通过对这些指标的分析，可以了解产品的整体情况和变化趋势。
3.渠道分析渠道分析是通过对不同渠道带来的用户数据进行分析，了解不同渠道的质量和效果，进而进行资源优化和投放策略的调整。
常见的渠道分析方法包括渠道流量、注册量、留存率、付费率、ROI等指标。
通过对这些指标的分析，可以评估每个渠道的效果，优化投放策略和资源分配。
4.A/B测试A/B测试是一种常用的数据分析方法，通过对不同版本或策略的对比分析，确定哪种版本或策略对用户更有效。
通过随机将用户分成不同组，对比不同组的数据指标，可以得出结论。
常见的A/B测试包括界面设计、功能模块、营销活动等。
5.用户画像分析用户画像是产品运营的重要工作之一，通过对用户数据进行综合分析，深入了解用户的需求、兴趣和行为模式。
常见的用户画像分析包括用户属性、兴趣偏好、消费行为、社交关系等。
通过对用户画像的分析，可以制定精准的用户营销策略和产品优化方案。
6.市场竞争分析市场竞争分析是通过对竞争对手的产品、市场份额、用户群体等进行分析，了解市场竞争环境和自身的优势和劣势。
常见的市场竞争分析方法包括市场调研、竞品分析、用户调查等。
数据化运营服务方案
数据化运营服务方案数据化运营是指通过收集、分析和利用大量的数据来实现企业运营的决策和优化。
数据化运营服务方案可以帮助企业快速、高效地实现数据化运营，提升企业的竞争力和业务效益。
1. 数据收集和整合首先，我们将帮助企业建立起完善的数据收集系统。
通过互联网、手机APP、传感器等渠道收集各种数据，包括客户行为数据、市场数据、竞争数据等。
同时，我们将利用技术手段将不同来源的数据进行整合，以便更好地分析和挖掘数据价值。
2. 数据分析和挖掘我们将运用先进的数据分析技术，对收集到的数据进行深入挖掘和分析。
通过数据挖掘、机器学习、统计分析等方法，揭示出数据中的规律和趋势，为企业提供决策依据和业务优化方向。
同时，我们还将从数据中发现潜在的商机和机会，为企业创新和发展提供支持。
3. 数据可视化和报表为了便于企业管理层和决策者更好地理解和利用数据，我们将数据可视化成直观、易懂的报表和图表。
通过数据可视化，可以直观地呈现数据的变化趋势和关联性，帮助决策者及时发现问题和决策方向。
我们将根据企业的需求和特点，提供各种形式的报表和图表，包括折线图、柱状图、饼图等。
4. 数据驱动的决策和优化我们将帮助企业建立起数据驱动的决策和优化机制。
通过数据分析和挖掘，我们将为企业提供基于数据的决策建议和优化方案，帮助企业做出准确、科学的决策，提升业务效益和竞争力。
同时，我们将持续监测数据的变化和趋势，及时调整和优化企业运营策略，实现持续改善和创新。
5. 数据安全和隐私保护在数据化运营的过程中，数据安全和隐私保护是非常重要的。
我们将采取各种措施，确保企业的数据安全和隐私保护。
我们将建立安全可靠的数据存储和传输系统，采用数据加密和访问控制技术，防止数据泄露和滥用。
同时，我们还将遵守相关法规和隐私协议，保护用户的个人隐私不受侵犯。
6. 数据化培训和支持为了帮助企业快速上手和运营数据化运营方案，我们将提供专业的培训和支持服务。
我们将为企业培训相关技术和知识，帮助企业了解和掌握数据化运营的方法和工具。
产品运营方案
产品运营方案产品运营方案是指运用策略、技术和资源，控制、优化和推广产品的全过程，以实现产品市场化、用户增长和盈利增长的目标。
作为一名知名学者，我认为，产品运营方案需要从以下几个方面着手：一、市场分析产品运营的第一步是进行市场分析。
在此过程中，要明确目标市场、竞争情况，并了解用户需求。
其次，根据分析结果制定目标定位和市场策略，包括产品差异化和市场推广。
二、产品设计与优化在了解用户需求的基础上，对产品进行设计和优化，包括界面设计、功能升级、性能优化等方面。
此外，要进行用户体验测试，从而发现问题并及时改进。
三、渠道合作在市场推广中，渠道合作是非常重要的一环。
要选择适合自己产品的渠道，比如社交媒体、平台合作、广告投放等等，以达成最佳的用户获得成本（CAC）和用户生命周期价值（LTV）。
四、数据分析与优化数据分析是产品运营中的重要环节，能直接影响产品的发展策略。
因此要借助大数据分析工具进行用户行为分析，了解用户的兴趣和需求，以反馈到产品和市场策略的优化中。
五、增长黑客增长黑客技术是一种产品快速增长的技术，通过提高用户的留存率、用户的参与度等方面，达到产品快速增长的目标。
因此在产品运营方案中，要尝试应用增长黑客技术来促进产品的增长，比如黑客营销、社交传播等。
六、用户留存用户留存是保证产品长期生存的重要因素之一。
因此，要推出一系列激励措施，比如优惠券、折扣等等，以提高用户的参与度和留存率。
以上是我对产品运营方案的建议。
在实际运营中，需要深入分析市场、用户群体，不断迭代优化产品和市场策略，最终实现产品的可持续发展。
数据产品运营规划方案
数据产品运营规划方案一、背景随着信息时代的发展，数据已成为重要的资源。
数据产品是基于数据资源的产品，通过对数据的采集、存储、加工、分析，最终从中挖掘出有价值的信息和知识，提供给用户，帮助用户更好地决策和创造价值。
数据产品的运营，是指对数据产品的推广、销售和维护，以实现数据产品的商业化价值。
本文将重点探讨数据产品运营的规划方案。
二、数据产品运营的意义1、提升数据产品的市场价值：通过运营，让更多的潜在用户了解数据产品，并愿意购买和使用，提升数据产品的市场竞争力。
2、优化用户体验：运营团队可以通过用户反馈不断优化数据产品的功能和体验，提高用户满意度，增加用户黏性。
3、提升数据产品的品牌价值：通过专业的运营策略，提升数据产品在行业内的知名度和影响力，提升数据产品的品牌价值。
4、增加数据产品的收益：通过有效的销售和推广手段，提高数据产品的销售量，增加数据产品的盈利。
三、数据产品运营规划方案1、目标定位要明确数据产品运营的目标，包括推广目标、销售目标和用户体验目标。
在制定目标时要确保目标的可量化，以便进行有效的评估和调整。
2、用户定位根据数据产品的特性和功能，明确用户定位。
不同的数据产品可能针对不同领域和不同用户群体，要明确数据产品的主要用户群体，以便进行更有针对性的运营策略。
3、推广策略推广是数据产品运营的重要一环，要制定全面的推广策略。
可以结合线上和线下渠道，包括广告投放、内容营销、社交媒体推广等，要根据目标用户群体的特点和行为习惯，选择合适的推广渠道。
4、销售策略销售是数据产品运营的核心环节，要制定合理的销售策略。
可以采用定价策略、优惠活动、渠道分销等手段，鼓励用户购买数据产品。
5、用户体验优化用户体验对于数据产品的成功至关重要，要通过用户调研和数据分析，不断优化数据产品的功能和体验，提高用户满意度。
6、数据分析与评估数据产品运营过程中要注重数据的分析和评估。
通过对用户数据、销售数据和市场数据的分析，及时发现问题并进行调整，确保数据产品运营的效果。
数据运营管理方案
数据运营管理方案一、引言数据运营是指通过对企业数据的收集、整理、分析和利用，发挥数据的价值，实现企业运营目标的过程。
随着互联网和大数据时代的到来，数据运营在企业的决策和战略规划中扮演了重要角色。
本文将详细阐述数据运营管理方案，包括数据收集、数据整理、数据分析和数据利用四个方面。
二、数据收集数据收集是数据运营的首要环节，它包括内部数据和外部数据两个层面。
1. 内部数据内部数据是指企业自身所拥有的数据，包括用户行为数据、销售数据、客户数据等。
企业可以通过系统记录用户的浏览、购买、评论等行为数据，并对其进行分类和整理。
同时，企业还可以通过CRM系统和其他工具来收集客户的个人信息、喜好和需求等数据。
2. 外部数据外部数据是指企业从外部渠道获取的数据，包括市场调研数据、竞争对手数据、社交媒体数据等。
企业可以通过调研机构进行市场调研，获取业务环境、消费趋势等方面的数据。
同时，企业还可以通过监测竞争对手的活动、社交媒体的讨论等方式，获取相关的数据。
三、数据整理数据整理是将收集到的数据进行清洗、归类和标准化，使其能够为数据分析和决策提供可靠的基础。
1. 数据清洗数据清洗是指对数据进行去重、剔除无效数据和修复错误数据等操作。
通过数据清洗，可以减少数据分析和决策过程中的误差和偏差，提高数据的可信度。
2. 数据归类数据归类是指将数据按照一定的规则和标准进行分类和整理。
通过数据归类，可以方便地对数据进行查询和筛选，进一步挖掘数据的潜在价值。
3. 数据标准化数据标准化是指将数据按照一定的规范和格式进行整理，以保证数据的一致性和可比性。
通过数据标准化，可以方便地进行不同数据集之间的比较和分析。
四、数据分析数据分析是对整理好的数据进行挖掘、分析和验证，以揭示数据之间的关系和规律，为企业决策提供支持。
1. 数据挖掘数据挖掘是指通过各种算法和工具对数据进行筛选、过滤和判断，从中发现隐藏的信息和规律。
通过数据挖掘，可以帮助企业发现用户的需求、行为习惯等，提供个性化的产品和服务。
品牌销售数据运营工作计划
品牌销售数据运营工作计划一、背景及目标随着互联网时代的到来，品牌销售数据运营成为了企业数据化发展的必然趋势。
品牌销售数据运营通过对企业销售数据的收集、分析和运用，可以帮助企业更加精准地把握市场需求，优化产品和服务，并制定更有针对性的销售策略，提高销售业绩。
本文旨在设计一份品牌销售数据运营工作计划，帮助企业利用数据进行销售决策，提高销售业绩。
二、数据收集1. 确定数据需求：明确需要收集的销售数据内容和指标，包括但不限于销售额、销售渠道、销售区域、产品分类、客户分类等。
2. 设计数据收集方式：选择合适的数据收集方式，可以通过网站访问日志、CRM系统、销售人员报表等途径收集数据。
3. 确保数据准确性：建立数据收集的规范和流程，确保销售数据的准确性和完整性，避免数据的重复和遗漏。
4. 数据存储和管理：建立统一的数据存储和管理系统，保证数据的安全性和可用性，方便后续分析和运用。
三、数据分析1. 数据清洗和处理：对收集到的销售数据进行清洗和处理，筛选出有效的数据进行分析，删除重复数据和异常数据。
2. 数据可视化：利用数据可视化工具（如Excel、Tableau等），将销售数据转化为直观的图表和报表，便于分析和解读。
3. 数据关联分析：对不同维度的销售数据进行关联分析，寻找销售数据之间的关系，包括产品与销售额的关系、渠道与销售额的关系、区域与销售额的关系等。
4. 数据趋势分析：通过对历史销售数据的分析，发现销售的发展趋势和规律，预测未来销售的趋势，为销售决策提供参考依据。
四、数据运用1. 客户洞察：通过对销售数据的分析，了解客户的购买偏好、需求和行为，制定更有针对性的产品和服务策略，提高客户的满意度和忠诚度。
2. 销售渠道优化：通过对渠道销售数据的分析，找出销售渠道效益的高低差异，优化渠道结构和布局，提高销售效率和效益。
3. 销售策略制定：根据销售数据的分析结果，制定更具针对性的销售策略，包括但不限于产品定价、促销活动、营销渠道选择等，以提高销售额和市场份额。
数据运营 方案
数据运营方案一、前言在如今信息化和数字化的时代，数据已经成为企业发展的核心资源。
通过对数据的有效管理和运营，企业可以更好地理解和满足客户需求，提升运营效率，优化决策过程，进而实现可持续发展。
本文将围绕数据运营的定义、价值及运营方案设计展开详细阐述，旨在帮助企业更好地进行数据运营。
二、数据运营的定义和意义1. 数据运营的定义数据运营是指通过对企业内外部数据进行收集、整理、分析和运用，为业务决策提供支持和指导的过程。
数据运营涉及到数据收集、处理、分析和应用等环节，旨在从数据中发现商业价值、实现商业目标。
2. 数据运营的意义企业数据是企业运营的重要资产，从数据中获取的信息和知识对企业的决策和发展至关重要。
数据运营可以帮助企业实现以下目标：（1）深入了解客户需求，提升客户体验：通过数据分析，企业可以更好地了解客户的喜好和需求，从而提供更个性化、更贴合客户需求的产品和服务。
（2）优化运营过程，提高效率：通过数据运营，企业可以实现对运营过程的全面监控和优化，从而提高效率、降低成本，提升企业竞争力。
（3）支持决策，降低风险：通过对数据的深度分析，企业可以更加准确地预测未来发展趋势，帮助企业进行科学决策，降低经营风险。
（4）创新产品和服务：通过数据运营，企业可以发现市场需求的新变化、新趋势，从而更好地创新产品和服务，满足市场需求。
综上所述，数据运营的意义在于帮助企业深入了解市场和客户需求，优化运营，支持决策，提升竞争力，推动企业可持续发展。
三、数据运营方案设计1. 数据收集数据收集是数据运营的第一步，也是最关键的一步。
企业可以通过内部系统收集各类运营数据，也可以通过外部渠道收集市场、客户数据。
为了确保数据的准确性和完整性，企业应该建立完善的数据收集系统，并且要保障数据的安全和隐私。
（1）建立内部数据收集系统：企业可以通过现有的信息系统，如CRM系统、ERP系统等，收集内部运营数据，包括销售数据、客户数据、供应链数据等。
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经验分享：问题总结
问题1：平台产品越来越多，但对产品缺乏监控与评估，各功能 对用户的需求与满意度，贡献度无定期反馈与评估机制。
问题2： 现有的产品指标，大多是记录部分原数据，对产品的衡 量缺乏立体化维度，缺失部分关键指标。
问题3：目前产品的数据上报需求， 对上报条件与规则描述不太 清楚，导致与技术、测试的沟通中常出现理解不一致。
立体化的产品评估
除了结果的把握外，把影响产品产出结果的因素进行分解，通过立体化的产品指标设计， 较全面的衡量产品效能, 提高对产品的监控深度。有利于发现并解决潜在问题。
提高产品运营管理效率
通过建立产品运营统计的管理模版，来把握对产品运营结果的把握。 通过建立数据上报模 版，帮助提高产品需求的质量，提高与开发测试方沟通的效率，节省沟通成本。
常用维度与案例
希望PMM……
能力上： 理解产品指标体系的意义 具备基本经营分析的能力
意识上： 尽早做数据采集，但要回归数据采集的目的 系统做数据积累，因为积累是要时间的 定期做数据监测，趋势对产品管理很重要
只有更好地理解产品，才能做好产品数据运营
学以致用！
问题4：产品 的需求往往没有经过评估与评审，对其必要性，完 备性，准确性缺乏评估，不利平台整体运营效率。
目录
1 为什么要做产品数据运营规划
2
产品数据运营的一般方法
3
QQ上功能（产品）运营的案例
4 业务分析维度介绍与案例分享
产品经理的职责
角色：从运营结果看待产品 明确需求 决定要什么分析 决定要什么数据
2
产品数据运营的一般方法
3 QQ度介绍与案例分享
案例1： 离线传文件---原 效果
产品运营分析中一般存在的问题：
（一）产品指标设计问题 指标缺乏提炼，要么过于简单，或者过于繁多： 指标层次混乱，重点与层次不清晰： （大多是将数据列举出 来，至于相互关联性，层次性表现较弱）。 指标的分析维度过细，或者过笼统：
经验分享： 即通产品经理 曾经的疑惑
原话： “有时候都是为了上报数据而提上报数据需求，尽可能多的提，如果不提，
哪一天老大问，‘连数据都没有？ 或者要下个版本发布之后N天才给结果， 肯定是不行的’”
“那么提全也就是多写几句话，不费什么劲，至于目的？ 肯定是有用的。 至 于什么时候用，必要性，资源冲突，带给技术开发测试后台运营的工作量压 力，考虑的很少。”
产品运营规划之：
“数据运营规划” 理念及方法概要介绍
即时通信产品部 研究规划组 JackieLiao, Olivetan, Superye, Yiminlong 2008年7月
序：产品数据管理(PDM)
产品数据管理(PDM): 管理与产品相关的所有数据, 提高企业竞争力和产 品创新能力的管理手段
序：数据运营规划的位置！
上报与分析的闭环管理
关键角色 PMM Client/Server OSS OSS/PMM
数据运营模板
各个环节 数据需求 数据采集 数据存储 分析输出
上报的要点： 指标集 数据定义 数据来源
分析的目标 ： 衡量产品的好坏健康与否 优势与不足
产品的分析输出模板
产品管理中，产用的横向指标层次分类，以及纵向对各指标常用的统计方 式，分析纬度
价值产出类：价值产出类为每个业务（功能）整体衡量指标（一般为必要指标），该指标为类财务的经济价值指标，直接衡量该业务运营好坏。 规模类： 根据Y=N*MOU的分解，提出产品市场规模类指标。 用户活跃度类：用来衡量该业务用户的活跃程度，代表以用户为中心的角度，看单个用户活跃价值变化。 用户体验设计：用来研究用户的习惯偏好，体验等。由交互设计师和产品经理提出。 性能质量类：评估软件质量情况，性能等。由技术开发同事提出 一般情况下，对需要持续监控的指标给出总数值的tracking，观察整体的变动趋势。 特定情况下若需要展开专项分析时，提出对各个纬度的深入分解。
提高数据上报的前瞻力
上报需求与运营指标呼应，结果引导需求
方法一： 数据运营指标集归纳
经营类指标
1(如QQ总沟通价值)
产品的结果衡量指标 对象：产品经理 产品价值指标的分解
（Y= N * MOU， Y表示产品总经济价值，N为总用户，MOU（arpu）表 示户均价值）
2 体验设计类
(UED)
产品操作体验的衡量指标 对象：产品经理、设计中心
产品数据管理(PDM)在企业中的分析应用：
• 统计指标设计 • 数据上报采集 • 数据存取与组织 • 数据展示与检索 • 数据分析与挖掘 • 实时监控与管理 • 工作过程控制
目录
1 为什么要做产品数据运营规划
2
产品数据运营的一般方法
3
QQ上功能（产品）运营的案例
4 业务分析维度介绍与案例分享
经验分享：为什么QQ指标 集在变化？
产品的数据上报模板
•对于需要通过数据统计实现的分析输出，需要在产品设计与开发之初 就考虑到率其数据来源与实现方式。一般通过提出数据上报的需求来实 现。 •后台数据来源的一般分类：（用户资料库，用户帐单，流水记录，逻 辑数据） •数据上报需求的质量（内容充分性，必要性，准确性描述）
目录
1 为什么要做产品数据运营规划
3 性能质量类
从产品功能实现的技术角度观察潜在问题与改善空间 对象：技术人员
案例分享： QQ的数据层次集
方法二：做好数据统计与上报管理
消除统计项与上报项的误解： 误解1：上报项就是统计项 误解2：提了上报需求就有统计结果 误解3：做上报的测试，不做统计的测试
统计项与上报项的关系： • 统计是果，上报是因 • 上报只是统计分析的数据来源之一 • 上报是数据采集，统计是数据分析
职责：需求发起 运营指标集 数据定义 驱动数据需求的实现
回归需求 决定要什么分析 决定要什么数据
运营改进的目标
提高对产品的结果的评价
各个产品功能特性与产出都有不同，因此无法用统一指标来直接衡量各个产品的好坏。 但 是每个产品在用户中的需求与满意度，会反映到其行为上，因此每个产品是可以提炼出一 个自身的结果指标，以此来跟踪监控产品自己的发展与进步情况，可以通过各个产品进步 的情况来相互比较其运营的效率问题。
该案例主要问题： 1. 指标过度穷举，简单罗
列，缺乏提炼。
案例2： 丰富状态功能---新效果
该案例主要修正点： 1. 提炼出关键指标， 2. 提炼出规模与用户活跃
类指标进行分解， 3. 增加用户体验类指标
案例3：数据上报原效果
该案例主要问题： 1. 统计项与上报项没理解清楚。
误解上报就是统计。 2. 统计项没定义。
（二）分析数据源问题 数据源缺失，源数据定义不清； 指标公式与定义不清晰
（三）分析方法问题 分析维度与粒度不恰当（分析粒度过细，如每日统计意义不 大，或者分析维度过粗，反映不出问题。 信息表达方式不恰当（表现方式，，）
案例1： 离线传文件提炼--关-新键指效标 果
指标分 解
分析 周期 调整 为周
案例2： 丰富状态功能--原效果
经验分享：QQ平台指标立体矩阵
平台IM沟通价值按立体维度分解： （暂以消息沟通量为例）
在线总 时长
活 跃 帐 户 数
账户每小时消息
月均在线时长 MOU
平台总消息=活跃帐户数*账户每小时消息*月均在线时长
经验分享：指标集的价值与作用
提炼关键价值指标，直接衡量衡量产品运营“好坏” 价值产出指标为每个业务（功能）综合衡量指标, 该指标为类财务的经 济收入指标，直接衡量该业务运营好坏。常用指标如：收入/消息量/ 时长/流量/使用次数等
案例3：数据上报新效果
该案例主要修正点： 1. 提炼出关键指标， 2. 区分统计指标如何通过
上报实现。 3. 给出定义与公式。
目录
1 为什么要做产品数据运营规划
2
产品数据运营的一般方法
3 QQ上功能（产品）运营的案例
4
业务分析维度介绍与案例分享
常用维度与案例
时间维度---即时切片、日、周、月 用户属性---性别、年龄、Q龄、地域、场景、 版本维度---版本号，产品类 接入方式---ISP, SP
将关键指标立体化分解，有利于产品的管理与调控 将关键价值指标，按照产品特征进行立体维度的分解，便于进行产品有 效管理与调控（如某产品根据市场阶段定位于是发展用户阶段，还是 提升活跃阶段等）
细分指标，有利与定位与发现问题，便于开展专项分析 当总价值发生波动时，可以从细分指标观察是市场发生变化（用户规模 减少或者用户活跃降低），还是产品自身存在问题导致使用下降（如 产品的性能，技术发生问题。度考察产品/功能其用户活跃情况