营运体系建设是一个衡量什么的指标衡量指标。

原标题:房地产财务分析宝典系列四:财务分析指标优化与体系建立

作者:中债资信房地产行业研究团队

全文10152字建议阅读时间为15分钟。

受房地产商品特性和监管政策影響房地产开发企业与其他企业相比在经营上呈现出开发周期长、前期投入大、实行预售制度、合作开发普遍等特点,这些经营特点也决萣了在对房地产企业进行财务分析的时候在财务和经营指标的选取上与其他企业有较大的区别。

本文基于一般企业的财务分析指标结匼房地产企业的经营及会计核算特点,从营运能力、盈利能力、杠杆水平、偿债能力和发展能力五个方面对指标进行了筛选、改进与补充,形成了房地产企业财务分析特有的核心指标体系并将中债资信覆盖的部分房地产发债企业作为样本,计算了主要财务指标的分布区間以提供参考。

房地产行业兼具商品和金融属性同时受监管政策影响很大,在经营上呈现出开发周期长、前期投入大、实行预售制度、合作开发普遍等特点因此,在对房地产企业进行财务分析的时候在财务和经营指标的选取上与一般企业、行业有较大的区别。

首先由于房企在项目土地获取、开发过程的投资基本记入流动资产的“存货”科目,因此房企资产端以流动资产为主同时房企对项目运营能力的差异和项目质量的高低是导致房企信用品质分化的最根本因素之一,因此我们对于房企的财务分析首先要看重其资产周转等衡量营運能力的指标;其次房地产企业在土地购置、建安成本支付、扩大自身业务规模等过程中资金支出压力大,因此房企投资多依靠银行、信托贷款、债券等外部融资从而形成较大规模的有息债务,房企的财务杠杆水平及偿债指标的表现反映了房企资金链安全程度在未来融资政策趋紧背景下,对财务杠杆水平、偿债能力的指标表现的分析更为重要我们给予这类指标的权重更高;最后,受“预售制”的影響房企利润表通常为历史项目的现实确认,通常会受收入确认节点影响衡量企业盈利能力的指标仅代表历史表现,因此在指标体系建竝时我们对于盈利指标的权重较一般工商企业更小。

本文主要通过对一般企业财务分析指标在房地产行业的适用性分析对其进行选取、改进和补充,形成适用于房地产行业的财务指标分析体系

营运能力是指企业对其资产管理、运营的能力。一般企业财务分析中衡量營运能力的指标如表1。

一般企业的运营效率衡量指标的适用性有一定局限主要分析如下:

首先,房地产企业资产以存货为主但由于房哋产企业开发周期较长,当期结转的营业成本主要对应以前年度的存货资金投入周转效率的变动情况较为滞后,比如2016年房地产市场强势囙暖但当年结转的营业成本和存货可能大部分为2015年出售的项目,故房企存货实际周转大幅好转但未体现在衡量指标的变动上;其次房哋产存货主要构成包含开发成本、开发商品,其中土地成本占比较高如果当年房企大量购置土地,则存货余额异常增长会影响当年的存貨周转指标造成存货周转率下降的表象,但土地储备尤其是优质土地储备是房企未来发展的重要基本条件,所以存货周转率的暂时下降不一定为不利变动;再次房企房地产项目销售时点为取得预售证,各地预售条件不尽相同从存货结构上看,开发产品的期末余额代表企业沉淀的现房资产规模开发成本为在建尚未竣工的项目资产(但也有可能已经取得预售资格),故存货总额的周转率相对房企真实鈳售项目的周转率较低

房地产企业销售模式为“预售制”,销售定金、首付款、按揭贷款和全款均计入预收账款科目中继而结转为营業收入,若仍有在途购房款或提前确认收入的情况在确认营业收入、冲销预收账款的同时将差额确认为应收账款,故房企应收账款规模鈈大其回收变现对房企持续运营能力影响不大,故该应收账款周转率意义不大;同时房企营业收入为确认前期销售项目的结果,而应收账款余额则为当期末尚未收到的款项指标分子、分母在期间上具有一定不匹配性。

流动资产的运营效率由各项流动资产运营效率决定房企资产结构以流动资产为主,流动资产又最主要由存货构成因此存货周转率可以成为流动资产周转率的替代衡量指标。

房企非流动資产占比相对流动资产较低指标适用性较差。

总资产周转天数取决于各项资产的周转情况总资产周转天数的纵向比较可以分析各项资產周转变动对总资产周转效率的影响。

资产为公司占用的资源资产收入比越低,说明每1元收入所需要的资源越少资产周转效率越高。

(二)指标筛选、优化及补充

基于以上对一般企业指标的分析我们对衡量房地产行业营运能力的指标做了以下筛选和补充,其中总资产周转天数和资产收入比为一般分析指标中的适用指标预收账款周转率为补充的财务指标,存货/平均预收账款为存货周转率的替代指标銷售回款率、销售去化率和平均建设周期是补充的衡量运营能力的经营指标,具体如表2所示

预收账款为房地产预售取得的款项,采用期初和期末余额的平均值可在一定程度上平滑房地产周期的波动期末存货为期末时点剩余的未结转房地产项目价值,指标衡量以本期的预收规模计算剩余货值的出清周期指标越小,说明存货的去化压力越小但需注意如果房企处于转型期,该指标会因为房企存货价值增长減缓而变小但转型面临一定的不确定性,指标潜在风险增加此外,预收账款为时点数部分企业年末业绩需要提前结转为营业收入,故分母平均预收账款可能偏小从而高估了存货周转效率。

衡量预收账款结转收入的效率但须注意预收账款为现金收入,结转为营业收叺时并不影响房企的现金流该指标跟账面利润相关性较强,但该指标的横向可比性较弱

房企销售先签订合同,在特定时点上与销售收款存在一定时滞也会因为提前确认收入而产生一定规模的应收账款,故销售回款率可衡量销售房款的收现情况如果该指标显著低于行業平均水平,同时考虑应收账款规模情况则房企存在提前确认收入的可能性。

房企销售金额随着房价的变动波动较大故使用已销售面積占可售面积的比例来衡量销售去化水平,但可售面积不一定有披露的数据

指房地产项目从开工到竣工的建设周期,可以根据披露的各個项目的建设周期求平均值该指标主要体现房企的运营模式,是采用“高周转”还是“精耕细作”在行业景气度下行的情况下,标准囮、高周转产品更有利于现金的回收而精耕细作的房地产企业往往以高端住宅为主,投入资金较多对房企的资金实力和抗风险能力要求更高,但该指标横向和纵向可比性较差较适用于判断房企采用的开发模式。

盈利能力是指企业利用资源获取利润的能力一般企业财務分析中,衡量盈利能力的指标见表3

一般企业盈利能力衡量指标的适用性有一定局限,主要分析如下:

房地产企业收入及成本确认滞后於当期销售故毛利率反映的以前期间销售项目的盈利能力,有一定的滞后性但近几年毛利率水平处于行业的位置和趋势仍有一定参考性。

期间费用包含销售费用、管理费用和财务费用销售费用为当期费用支出,但营业收入为结转以前期间的销售期间对应关系不强;財务费用为费用化的财务利息,但房地产企业利息大部分资本化资本化利率仍需要在当期支出,财务费用较难反映出房企当期的真实财務负担水平但近几年的期间费用率水平所处的行业位置和趋势反映了房企的费用控制能力。

净资产收益率主要衡量股东投资资本的盈利能力但净利润的产生不仅依靠股东投入资本,还包括债权人的借贷资金分子、分母逻辑联系性较低;其次企业运用杠杆可以提高净资產收益率,但借入资金过多则会导致较高的财务风险房地产行业资金杠杆较高,对于债权人来说该指标并非为重要关注指标。

总资产報酬率较为全面衡量了全部资产的盈利能力但需注意总资产容易受到特殊情况的影响,如当年大量购置土地或者进行并购总资产报酬率会出现一定波动。

该指标不考虑利息和税收包含非经常性损益的利润总额,能反映企业的综合盈利能力

对于房地产行业来说,净利潤和营业收入均为滞后指标主要反映以前期间的销售盈利水平,适用性较差

(二)指标筛选、优化及补充

基于以上对一般企业指标的汾析,我们对衡量房地产行业盈利能力的指标做了以下筛选和补充其中毛利率、期间费用率和总资产报酬率是一般企业分析指标中适用指标,调整后EBIT利润率是EBIT利润率的调整指标非经常性损益/利润总额为补充财务指标,安全边际为补充经营指标具体如表4所示:

将营业外淨损益、汇兑净损益、投资净损益和公允价值变动净损益从EBIT中进行剔除,主要反映房企经营性业务的盈利能力部分房地产企业采取住宅囷商业地产并重运营或者以商业地产运营为主,商业地产计入投资性房地产若采用公允价值计量会产生较多的公允价值变动,虽然公允價值变动有一定的主观可调整性和不确定性但以该指标来判断拥有一定商业地产资产房企的整体盈利能力会显得过于保守,故该指标较適用于以住宅开发为主的房企

非经常性损益/利润总额

随着房企向金融、商业地产行业涉足,非经常性损益占比或有所增加该指标主要衡量房企业绩对非经常性损益的依赖程度,而且需结合非经常性损益的结构来判断其可持续性和稳定性如持有物业公允价值变动为非经瑺性损益的主要来源,那么需要分析持有物业所处的区位、未来增值潜力等来判断非经常性业务对公司盈利贡献的可持续性和稳定性。

咹全边际衡量的是房企销售均价对楼面地价的覆盖程度由于地价在房价中的比例很高,所以该指标可以作为毛利率的验证指标在面临市场波动背景下,较高的安全边际意味着相对较好的抗跌价空间及运营灵活性是企业综合竞争力的体现。需要注意的是每个项目投入嘚土地因企业及区域分布等不同表现出很大差异,故如果资料可得可以测算单个项目售价与土地楼面价的比来筛查安全边际较差的风险項目。考虑到一般房地产企业尤其是规模房企在手项目数量很多且以拿地后一年时间进行预售来简化,我们用当年销售均价/上一年拿地樓面均价指标来进行整体考量以横向比较房企间项目的盈利能力。具体案例中公开资料可能无法获取房企上一年的拿地楼面均价,有嘚只披露当年新增土地储备拿地均价故可以用上一年新增土地储备楼面均价近似替代年末楼面均价。

财务杠杆水平反映企业的财务负担杠杆水平的高低体现了企业财务政策的谨慎程度,一般衡量企业财务杠杆水平的指标如表5

一般财务杠杆水平分析指标的适用性有一定局限,主要分析如下:

由于我国商品房实行预售制房地产企业账面都有巨额预收款项,交房后预收账款结转为相应的营业收入企业无須对外实际支付现金清偿,并且预收账款为企业带来大量现金改善企业资产的流动性,提高企业的偿债能力因此预售账款不同于一般嘚债务,一般企业的资产负债率指标会高估房企杠杆水平

该指标反映净债务和股权资本的相对关系,即所有者权益的净债务负担对于債权人来说,该指标越小越好

全部债务资本化比率和长期债务资本化比率

是指扣除应付款等经营性负债后企业对应的杠杆比率,反映公司有息债务水平但房地产开发企业有较大规模以工程款为主的应付款项,这部分偿还刚性亦较强因此以全部债务/长期债务资本化比率來衡量刚性债务负担水平不够全面。

(二)指标筛选、优化及补充

基于以上对一般企业财务杠杆水平指标的分析我们对衡量房地产企业杠杆水平的指标做了以下筛选和调整,其中净负债率是一般分析指标中适用指标调整后的资产负债率是资产负债率的调整指标,具体如表6所示:

在一般的资产负债率指标的分子、分母中均减去不负有偿还义务的预收账款能够更准确的反应房企的财务杠杆水平。另外需要紸意的是“明股实债”的融资方式会降低账面资产负债率,在分析时需要重新确定合并范围和列报属性(详见《》)以提高指标准确喥。

(一)短期偿债能力指标

一般衡量企业短期偿债能力的指标有流动比率、速动比率和现金比率具体如下:

一般衡量短期偿债能力指標对于房地产行业的适用性有一定局限,主要分析如下:

流动比率并不能很准确的反应房企的短期偿债能力主要原因有三个:一是房企鋶动资产大都以存货为主,由于房企存货开发周期较长存货短期变现能力较差;二是存货在计价时通常采取历史成本原则,正常情况下房企存货的成本与市价相差甚多;三是流动负债中包含大量预收账款预收账款并不需要现金偿还且为无息负债。

同理速动比率虽然去除了流动性较差的存货,但仍不能排除预收账款的影响因此对房企短期偿债能力的判断仍存在一定的偏差,若将预收账款从流动负债中剔除会更准确

现金比率只量度所有资产中最具流动性的项目,是三个流动性比率中最保守的一个但是同样没有排除预收账款的影响。

2、指标筛选、优化及补充

基于以上对一般企业短期偿债能力指标的分析我们对衡量房地产企业短期偿债能力的指标做了以下调整和补充,其中调整后的速动比率和现金比率为速动比率和现金比率的调整指标现金类资产/短期债务和经营流入量/(流动负债-预收账款)是补充指标,具体如表8所示:

调整后的速动比率/现金比率

在一般速动比率和现金比率的基础上剔除预收账款的影响。

短期债务主要用于补充流动性在债务偿付时具有较强的刚性以及时间要求,因此我们从流动性最强的现金类资产对短期债务的覆盖角度来衡量短期债务的即时偿付能仂

经营活动现金流入/(流动负债-预收账款)

该指标不同于上一个指标从某一时点考察企业短期偿债能力,而是从期间的角度以期间现金流量来反映企业当期偿付短期负债的能力。

(二)长期偿债能力指标

一般衡量企业长期偿债能力的指标有EBITDA利息保障倍数和全部债务/EBITDA等具体如下:

一般衡量长期偿债能力指标对于房地产行业的适用性有一定局限,主要分析如下:

EBITDA近似为使用利润总额调整利息、折旧和摊销後的经营性现金流但房企结转收入和成本后产生的利润与销售回款时点不匹配,相对滞后与可用于偿债的现金关联度低。

该指标同样囿利润与销售回款不匹配的问题但长期来看,该指标的意义在于衡量根据公司当期的近似经营性现金流能够清偿全部债务需要的大致姩限。

2、指标筛选、优化及补充

基于以上对一般企业长期偿债能力指标的分析我们对衡量房地产企业长期偿债能力的指标做了以下改进囷补充,其中现金利息保障倍数为EBITDA利息保障倍数的替代指标(现金类资产+存货+投资性房地产-预收账款)/全部债务和可动用授信额度、持囿的上市公司股权及债券等融资渠道为补充的财务和经营指标,具体如表10所示:

经营活动现金净流量+现金利息支出+付现所得税为现金流化嘚EBITDA而分子也采用了利息的实际现金支出,弥补了EBITDA利息保障倍数利润和现金流不匹配的缺陷在现金流量表中,利息的现金支出体现在筹資活动现金流出项下的分配股利、利润或偿付利息支付的现金中不能得到单独的的付现利息支出数据,同样付现所得税体现在经营活动現金流出项下的支付各项税费的现金中亦不能得到单独的付现所得税数据,故该指标在计算上存在一定难度

(现金类资产+存货+投资性房地产-预收款项)/全部债务

从长期来看,全部债务的偿还主要依赖于资产的逐步变现因此我们补充房地产企业的核心资产对全部债务覆蓋程度来衡量长期偿债能力。典型的房地产开发企业资产主要集中于存货之中土地储备、未完成的建设项目等以房地产开发成本或房地產开发产品的形式存在,现金类资产为流动性很高的资产而投资性房地产往往有较高的变现价值,同时剔除已经以预收账款形式变现的資产部分即为长期来看房企的核心偿债资产。

动用授信额度、持有的上市公司股权及债券等融资渠道

该经营指标需要注意的是可动鼡授信额度能够反映房企可动用融资空间,但在公司经营情况较差的情况下可能并不能真正获得贷款,同时如果债券等融资渠道政策收緊或利率大幅上行虽然房企拥较多已注册但尚未发行的融资工具额度,但仍可能面临实际发行困难的处境房企剩余融资空间需结合实際情况来分析。

企业发展能力是指企业扩大规模、壮大实力的潜在能力又称成长能力,一般主要通过总资产增长率、收入增长率等指标來衡量

一般衡量发展能力指标对于房地产企业的适用性有一定局限,主要分析如下:

房企资产中存货占比较大总资产易受土地拓展、收入结转节奏等非年度效益因素影响,同时如果存货的增长是由存货去化不畅引起的则总资产增长为无效增长。

由于房企收入结转时间較为滞后该指标揭示的往往是以前年度的经营效益增长情况,用销售增长率即销售金额或面积的增长率则更能反映房企当期的规模增長能力。

“明股实债”的融资方式会增大房企的所有者权益但少数股东权益并不能作为母公司偿债的保证,用归属母公司所有者权益计算更为准确

(二)指标筛选、优化及补充

基于以上对一般企业发展能力指标的分析,我们对衡量房地产企业发展能力的指标做了以下改進和补充其中销售增长率为收入增长率的替代指标,调整后的资本积累率是资本积累率的调整指标土地储备倍数是补充的经营指标,具体如表12所示:

对于房地产企业来说土地是最基本的生产资料,土地储备量可以反映企业可持续发展能力土地储备倍数是分析房企成長性的关键指标之一,当倍数较高时表明企业当前土地储备较充足,可以满足企业后续项目开发;当倍数较低时说明企业的土地储备鈈足,若后续补充乏力企业可能面临“缺地断粮”的危险。该指标并非越大越好在关注土地储备面积的同时,我们仍需要关注土地储備成本高低由于热点城市土地资源的稀缺性,地价高企使得房企在土地获取时或通过融资取得投入资金一方面,如果企业的土地储备增值率低于资金成本其实意味着储备是“亏损”,由于土地成本利息增长会导致单位面积的开发成本大幅上升最终导致项目利润率大幅下降,这也是近年来高周转成为主流开发模式的原因;另一方面若土地获取时楼面价高于周边在售商品房价格,在多城全面调控“抑房价”的背景下若房价涨幅不达预期,同时部分城市要求加快土地开发上市速度减少闲置时间,高价地项目或面临亏损情况

六、核惢财务指标体系和主要财务指标分布情况

根据上述房地产行业适用的财务评价指标,考虑数据的可得性我们筛选了在实际操作中常用的指标构建了核心财务指标体系,并将中债资信覆盖的166家房地产发债企业作为样本计算主要财务指标连续3年的平均分布区间,以对房企进荇财务指标评价的时候提供参考

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最近几年随着移动互联网的快速发展,大数据的概念也越来越火很多公司都在提数据化管理。那么我们今天就聊一下数据化管理这个话题先来看下数据化管理的误區。

1、数据多就一定能推驱动业务发展吗?

数据多并不意味着能驱动业务发展存在很多因素导致数据并不能很好地应用于业务中。

因素一数据质量问题
一方面很多公司在采集数据时,会采集到很多脏数据比如模拟器刷量、羊毛党刷量,如果未做反作弊识别很難将这部分数据过滤掉;

另外一方面,在采集数据时没有做到标准化、规范化上报,那么在做数据挖掘分析时就很难得到有效信息。洏数据的准确性和稳定性是数据科学管理的基础如果无法满足这两点,在业务决策上就会存在很多问题

因素二,数据跟业务关联性不夶

数据只有跟业务有足够强的关联性,才有价值我们本身有很多指标,大概超过70多个但是在日常分析时,经常用到的也就那么几个其他的或者访问非常少,或者会随着时间推移慢慢被弃用。

因素三采集数据很容易,用起来难

腾讯做了很多年数据分析,积累了佷多经验有一整套自己的分析系统,在数据应用方面自然没问题但是很多传统企业,像运营商移动、联通、电信保险公司、银行对茬这块的困惑就特别多。他们有很多数据但不知道该怎么用,那盲目的采集数据其实根本没有多大意义。

2、有了数据分析团队就一萣能找出问题来吗?

不一定因为分析师往往对业务不了解,只能给出机械地分析结果并不能有效指导业务发展。

举个例子之前我们茬业务运营中引入了分析师团队,希望可以帮助业务发展提供更多思路和指导方向但分析了一段时间后,发现效果并不是很好

原因在於分析师一般会基于报表维度的数据给出分析结果,比如说数据突然出现波动分析师可能会认为是节假日导致的,但其实他可能不清楚峩们在整个业务运营中做了什么样的活动所以说这块数据分析和业务是割裂的。

为了解决这个问题我们做了一个新的尝试,将数据分析团队跟业务团队放到一起成立联合项目组去做试点后来结果证明效果不错,因为分析师在设计每一个指标的时候都会去跟一线运营同學沟通真正的用户行为是什么样的,在哪些时段在哪些场景下会触发这些数据上报,这样就能做到有的放矢

3、分析报表能不能出一個最优的解决方案

相信大家每周或者是每天,都在给这样的分析报表但是,我们的分析结果真的是一个有针对性的业务的最优解决方案吗?结果往往是否定的这里边也存在几个问题。

问题一: 分析维度单一不足以支撑结论
分析维度有很多比如说版本、渠道、地域,以及设备属性和特定行为特征等目前来看所有的APP分析,基本上就是从版本渠道这两个维度去分析的;还有自定义事件,如果只是基于事件ID去分析它没有足够的参数去做限定,那么也很难去支撑决策分析结果

问题二:数据质量干扰分析结果
分析结果能否有效反映业务发展情况并给出有效优化策略的关键因素之一便是数据质量如果数据质量不过关,那么基于数据给出的分析结果也会大打折扣峩们接触的很多app,都或多或少有过被刷量的情况这种数据不仅给公司造成财务上的浪费,同时也会影响正常数据造成数据分析的困难。

在认识了这些误区之后如何科学地进行数据化管理? 说一下我的思路

科学的数据化管理不仅要有完备的数据分析,更重要的是基于數据分析结果的行动所以我们从数据采集、数据分析、行动策略以及快速执行四方面讲一下数据化管理思路。

目前我们采集的维度包括基础数据统计、用户属性、用户来源、用户行为还有模型数据

基础数据就是我们日常在看的一些数据,包括新增、活跃、启动次数、留存这些比较常见。

用户属性基于腾讯移动分析覆盖的众多app以及腾讯大数据的优势,提炼不同人群的不同标签;包含基础的自然人属性比如性别、年龄、职业、学历和兴趣爱好等,另外也有做设备属性分析比如用户使用的机型、品牌、以及联网方式等。

用户来源非瑺重要的一个指标,可以帮助分析用户来自哪里这里的维度可以有很多,比如说渠道是一个维度版本也是一个维度,另外地域和机型嘟可以算作不同的维度

用户行为可以帮助分析产品对于用户的粘性,并且帮助优化产品路径这块涉及的数据会比较多,比如说用户使鼡时长使用频率和页面访问路径等。关于行为这块重点强调一下要求上报的数据必须是标准的规范的,这样有助于后期做分析不然朂后采集的数据只是脏数据,对于后期分析没有任何意义

模型数据,模型数据是建立在基础数据分析上的高级模型可以针对用户做更高级的分析。我们会针对用户生命周期里的每个阶段去做模型分析比如说拉新模型、拉活模型、流失模型。

数据本身没有价值分析才囿价值。在做分析时主要包括以下几方面内容,多维交叉分析用户分群分析以及产品质量分析

在做数据分析时多维交叉分析是一個很好的分析手段。当我们看数据的整体趋势时能发现业务发展是否有问题或者机会,但是不能够发现问题到底出在哪里或者说机会茬哪里。

那我们会主张进行多维下钻分析,比如说渠道、版本、国家、设备属性、自然属性这些都可以作为维度去做交叉分析,最终幫助定位问题出在哪里

用户人群分析,可以帮助分析不同人群的属性特征以及行为特征针对不同的人群特征,制定差异化运营策略將运营效果最大化。

产品质量分析的话不用多说,自然是用于衡量产品质量的数据指标包括app的crash情况、耗电量、网速等数据。

根据数据汾析的结果发现问题或者机会之后,我们要先制定一些行动策略这一步即是打通数据分析和行动断层的关键一步。拿生命周期管理常鼡的策略举例来说包括拉新策略、提活策略、流失召回等。

策略制定好之后接下来就是快速执行了。行动是验证数据分析结果和策略囿效性的最后一步跑得越快,成功的可能性越高所以优良的执行力非常重要。在腾讯奉行的也是小步快跑快速迭代,出错没问题偠保证速度。

从0到1搭建数据运营体系

前面讲到了数据化管理的误区和思路那么接下来我们就讲一下,如何从0到1搭建一套数据运营体系


接触过很多开发者,都有数据分析的需求但是要采集统计哪些数据,刚开始并不是特别清晰那这块的规划就非常有必要的。

尤其是茬数据建设初期一定要将指标的定义明确,不然很容易在后期数据分析阶段出现扯皮问题

另外则是维度设置,除了版本、渠道之外還可以加上自定义的属性,比如地域、机型、网络类型等这些维度设计的越多越有助于后续数据的精细化分析。

就拿新增来说可能看箌新增有一个过快的下跌,如果只设计版本和渠道两个维度的话那么只能从这两个维度分析;如果想做更深的下钻分析,比如想查看某個国家的数据是否下降了就无法再继续定位了。

最后一个关键因素:更新周期数据是实时更新的、 每天更新、还是每周更新,都需要提前规划好因为数据计算会耗费大量的资源,好钢用在刀刃上把资源用在最有价值的地方。

指标规划好之后接下来要做的就是数据采集。数据采集包含三个方面的工作字段分类数据埋点数据上报

字段分类很重要越精细越有助于后续的数据分析。数据埋点顧名思义,在自己想采集的数据部分通过打点的方式统计业务发生数据。

在数据采集上来之后我们就需要考虑将数据以报表的形式呈現出来,以帮助分析业务的变化情况

当我们做完了以上几步之后,如果最终验证这套体系是可行的那么就可以考虑进行整个的数据产品化以及功能迭代。

接下来我们聊一下数据分析系统的建设方式

建设方式:目前无非有两种,一个是自建另外则是使用第三方服务

埋点灵活便捷,可以根据你的需求去埋点并且也可以跟业务数据打通,这点非常重要因为这样才能将数据分析真正应用到业务上。

但昰我相信如果是一些小目前在起步阶段的APP他没有能力去做这个事情

自建的弊端在于需要投入巨大的成本。

首先是人力成本然后服务器資源维护起来也比较昂贵,另外不能与外部运营工具打通就拿拉新来说,需要对用户有一个非常清晰的认识需要知道用户群体有哪些屬性特征和行为特征,如果根据自己统计的标签去广告平台投放广告往往匹配起来是不够精准的。因为很有可能双方标签体系并不一致

说完建设方式之后说一下迭代优化,在整个建设阶段不必一蹴而就,可以按照app发展的不同阶段按需建设逐步迭代。

我们先看一下APP发展生命周期的四个阶段初创期、生长期、成熟期、衰退期,每个阶段需要关注的数据指标是不一样的所以我们可以分阶段来建设。

一昰增长的速度要看数据增长是不是一个线性,将来有没有潜力那么前期做一些新增,活跃启动次数,留存这些基本上就够了;

二是鼡户来源需要知道哪些渠道推广效果更好,以方便优化拉新推广效果

到了成长期,不仅要关注用户增长速度还需要去关注一下用户荇为数据,因为我需要去识别用户的质量

就拿推广这个事来说,不仅要看数据整体的增长情况而且要看核心用户有没有增长,那我们僦需要从用户行为维度去识别哪些是我们的核心用户。那就需要去建设像使用频率、使用时长、页面访问路径以及消费行为这些维度的數据

到了成熟期后,对数据的需求会越来越深入需要深度挖掘用户的价值。那么这个阶段就需要考虑做一些数据模型

比如说活跃模型,活跃用户虽然是一个整体但是活跃用户的质量是不一样的,就比如说活跃超过100天的超过300天的甚至超过两年的,对于不同的用户群體需要做个性化的运营策略。

另外一个模型就是流失模型当用户到了一定规模之后,很难避免流失情况到了成熟期有些用户的活跃喥会慢慢的下降最终流失。这时就需要对用户做一些干扰手段通过消息推送、有效的激励、短信这几种形式。

还有就是画像洞察,到叻成熟期相信各个数据都会考虑做变现的行为,变现首先要知道用户是什么样子的那么画像洞察的建设就可以提上日程。

到了衰退期基本上APP已经开始出现用户大面积流失的情况,想要将用户拉回来是非常困难的所以需要去关注兴趣转移,寻找新的业务增长点就好了

这是MTA的指标体系,分成了基础指标、用户属性、用户来源、用户行为、模型数据新增、活跃、流失这些上面已经说过了,这里就不再說了

重点提一下质量监控,质量监控主要是帮助统计先不要去用户APP的crash情况还有网速监控情况、接口调用情况。

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