在运营工作中，我们接触到不同种类的数据指标，j2直播，这些指标往往都是已经设定好的，开奖，我们只需要根据指标推动业务发展。那么，我们如何分辨这些数据指标是否科学呢？这些数据指标体系是否符合业务发展需要呢？

　　平时我们接触的指标有多少呢？首先来看看电商指标、app指标、用户指标和金融类指标以及统计口径：

　　电商指标

　　APP指标

　　用户指标

　　金融指标（信贷）

　　这些指标已经非常多了，基本上列举出来的都是核心指标，当然这些核心指标会有一些遗漏，大家有什么要补充的欢迎留言。

　　我们的工作需要量化，在更广的角度来审视运营工作的效率，在这么多指标之中，怎么样才能系统、全局的制定我们的数据指标体系呢？

　　互联网发展到现在，有很多工具来帮助我们从不同维度分析数据：百度统计、百度指数、Google Analytics、友盟、ASO100、GROWINGIO、微指数等等，工具很多，但是我们依然没有头绪搭建指标体系，因为缺少方法论，本篇分享3个数据模型来帮助我们搭建运营数据指标体系。

　　以网站为维度来衡量指标的PULSE

　　以用户为中心衡量指标的HEART

　　以目标为导向衡量指标的GSM

　　PULSE模型介绍以及优劣分析：

　　Page view:页面浏览量

　　Uptime:响应时间

　　Latency:延迟

　　Seven days active user:7天活跃用户数

　　Earning:收益

　　PULSE模型是用来衡量用户体验的非常重要的指标，也经常被用来度量产品的整体表现。如果一款产品响应时间为10秒，我想大部分用户会放弃这款产品；如果一款产品7天活跃用户数仅剩下1%，那么产品经理一定已经上天台了；如果一款产品有很好的流量却没有办法变现，那么老板一定会带上小姨子跑路了。

　　PULSE模型的优点

能够评估产品的技术开发对于用户体验的影响

直观、具象的体现产品流程设计对于用户体验的影响；

通过用户和浏览数据衡量产品的体验；

　　PULSE模型的缺点和优点一样明显

维度单一，仅从页面浏览量和7天活跃用户来评估产品，很难判断数据的上升或者下降是由某一个原因导致的；

从用户的留存来说，7天已经满足不了现在的运营需求，日次留存率，月留存率都需要纳入评估的范围之内；用户来源，用户中新用户、老用户占比，活跃用户、流失用户占比等；

　　HEART模型介绍

　　Happiness：愉悦度

　　Engagement：参与度

　　Adoption：接受度

　　Retention：留存率

　　Task success：任务完成度

　　HEART模型是“以用户为中心度量的HEART指标体系，以及把产品目标与创建指标体系相互关联的过程”

　　愉悦度：交互设计给用户带来体验的满意程度，包括可用性、易用性、推荐意愿、视觉感受度等；

　　参与度：用户参与互动的程度，比方说访问频率、访问深度、页面停留时间、产生UGC的数量，日活跃度、周活跃度、月活跃度；

　　接受度：用户在一定周期内参与产品核心功能的使用，比如电商网站的购买、微信发消息发朋友圈、支付宝转账付款、游戏充值、新闻评论等等，接受度是以一定时间范围来看的；

　　留存率：顾名思义就是用户的次日留存率、周留存率、月留存率，这个要结合参与度和接受度综合来评估；