就在最近第9期《21天数据产品经理训练营》，刚好有同学问：“怎么做数据指标和建立数据看板呢？有没有比较好的案例。”于是今天我拿出一个案例，对B站官方数据后台来做拆解。好的数据平台，不仅是提供了冷冰冰的数据，还能够帮助数据查看者迅速了解到业务的问题，比如通过B站的数据平台，怎么辅助我们日常的短视频运营呢。因此今天将B站的数据后台作为案例进行拆解，当做一个案例分享给正在做对数据指标发难的同学们。如果你正在做视频类数据指标，尤其是运营后台的数据看板搭建，是完全可以借用这块数据指标的，包含了观众、播放数据、视频数据、和数据总览4个维度。作为视频内容，其播放数据主要展示了用户对内容的消费行为，B站平台包含了人群分布和观看途径两类数据指标
视频数据是指的是内容本身的数据情况，帮助创作者知道自己本身的内容好坏，方便去优化和驱动。
- 我在各分区中占比排行百分比（作者在投稿视频的话题区占比排行）
以上是B站视频版块的数据，就没有包含B站的专栏文章了。很多产品的数据产品经理做指标往往过于站在运营视角了，却没想到用户只是一个游客的情况，他可能只是想了解下自己的视频播放量，并不需要那么复杂的数据模型。所以数据指标要用哪一些、怎么归纳、什么数据模型，我们可以通过拆解B站数据的数据指标得到答案。主要的维度是围绕着用户行为、用户画像、和内容3个对象去做数据分析，值得产品经理去借鉴，尤其是对于现在几乎你看到的主流产品都有视频元素，一定需要有和PV、UV、DAU一样的通识指标给视频博主和运营们去做数据分析。在这次B站的数据里，我认为有5点数据指标比较有意义。通过展示每个视频的完播率以及视频播放平均时间长度。作者可以直观的感受到不同类型、话题的内容下用户的完整播放的情况。比如产品经理系列课程就不要讲裂变了，几乎没人看下面图的波谷就是裂变主题。洞察用户观看视频的时间，更加方便做运营策略，方便去投放视频，增加推荐的机会。了解是什么人观看你的内容当然重要，可以看到产品经理课程在这里是男生为主，大部分用户在25-40岁左右，这样在课程内容的风格上更加需要去吸引这部分用户。
相比前面几个，最有特色的就是数据总览模型，可以大体的根据核心数据对比作者之间的数据好坏。因为在B站用户有各自的内容兴趣标签，可以看到观看内容的粉丝和用户主要是那些话题的用户。
通过以此来对自己的内容增加对应话题元素的占比，提升用户关注。
以上数据来源于我们团队于2022年6月份开始研发的公开课《Kevin带新人|产品60讲》，包含了我在产品经理工作中整理的基础知识点讲解，适合产品经理入门，下面是这套入门课的大纲。
视频截止到目前都是免费观看的（目前已经更新到41节，每周不定时更新）。
