数据分析OSM模型

article/2025/8/26 13:08:44

People do not start out with the search for facts,they start out with an opinion.
——Peter F.Drucker

文章目录

  • 前言
  • 一、OSM模型是什么
  • 二、OSM模型的作用
  • 三、OSM模型的适用场景
  • 四、案例分享
    • (一)创业初期的打车APP
      • 1. 案例背景
      • 2. 目标
      • 3. 策略
      • 4. 度量
    • (二)电商线上活动
  • 总结


前言

分享数据分析OSM模型的理论知识和生产中的实际应用案例,供各位小伙伴参考。


一、OSM模型是什么

OSM模型是一套数据分析的基础模型框架。其中:

  • O:Object,目标。用户使用产品的目标是什么?产品满足了用户的什么述求?公司、业务、产品、功能存在的目的是什么?
  • S:Strategy,策略。用户在什么时候感到述求被满足?
  • M:Measure,度量。规划指标体系,追踪产品是否有效满足了用户的述求、达成目标。
    在这里插入图片描述

二、OSM模型的作用

OSM模型是数据仓库指标体系建设的指导思想,理解业务目标是OSM模型的核心;制定行动策略是实现业务目标的手段,度量是策略的支撑和监控。

三、OSM模型的适用场景

  • 有明确目标的场景,比如公司年初制定本年计划时确定了本年的目标,那么各部门需要共同努力去达成这一目标。各部门可能业务过程千差万别,需要用不一样的策略,但有共同的目标,只需要根据公司目标细分出自己的部门目标,再根据部门目标思考策略,选择度量即可。
  • 复盘场景,比如某部门业绩很差,也可以根据模型定位是哪个环节出现问题。部门目标是否为公司目标的细分(是否有助于公司目标达成),部门所使用的策略是否有效,使用的度量是否能反应问题。

四、案例分享

(一)创业初期的打车APP

1. 案例背景

一款打车软件初创期,刚有一大笔融资,但软件刚上线用户很少。

2. 目标

公司目标为推广打车软件,大量吸引用户。

3. 策略

  • 各平台广告推广。
  • 使用优惠券吸引用户使用、分享。

4. 度量

  • 新增用户数
  • 激活率
  • 第N日留存率

(二)电商线上活动

  • O:提升活动GMV
  • S:提升活动流量、提升活动页流量分发效率、活动商品运营
  • M:活动浏览人数/时长/退出率、活动入口流量、不同坑位商品点击率/加购/订单量、活动带来的GMV、活动商品的购买转化率、活动商品的点击率/加购/订单量

总结

People do not start out with the search for facts,they start out with an opinion.这句话出自管理学之父彼得德鲁克,意为有效的管理者都知道一项决策不是从搜集事实开始的,而是先有自己的见解。
数据分析这份工作的性质决定了它必然需要贴近业务,才能赋能业务,驱动业务。


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