商业平台 · 面向业务的数据产品负责人
广告数据产品：指标体系、驾驶舱与采集底座
一句话定位
在小米商业广告数据分散、口径不一、看数和排查靠人工的阶段，作为面向业务的数据产品负责人，规划“L2 工具化 + L3 自动化”两层数据产品：工具化复用集团能力做好 BI、看板与行为分析，自动化自建广告特色的诊断平台和分发罗盘；之后从头搭建以 OCPX 为核心的指标体系（5 大专题、300+ 指标），0 到 1 建设移动端管理驾驶舱，治理 BI 需求（日常需求每季度 60→9 个），并推动全媒体 26 个端的广告打点迁入集团统一埋点 SDK，上报率提升增收 11 万/天。
以 OCPX 为核心的 5 大专题指标；OCPX 占效果收入 93%
日常 BI 需求，每季度新开发数（−85%）
管理驾驶舱一期指标、5 个维度，商业平台首个移动端看板
广告打点迁入集团统一埋点 SDK；头部四大媒体 100%
统一埋点后上报率提升带来的增收
业务背景与问题
看数分散、排查靠人、管理层没有统一视图、底层采集还是两套
广告团队各自维护数据工具，形成数据孤岛。我的打法是先统一指标，再用统一的指标牵引统一的数仓，让人和算法用一套尺子。
看数分散、口径不一
一次收入或效果问题要查 3 个以上看板；诊断时最多涉及 5 个平台、8 个看板，指标对不上，口径没有注释
排查靠人、效率低
行业同学排查问题占工作时间 40%—50%，平均一个 case 1—2 小时；排查 SOP 四千多字，新人难上手
管理层缺统一的经营视图
大盘指标沿用集团看板，年久失修，缺转化目标和客户效果数据；重点项目缺评估指标，做得好坏难量化
BI 需求失控、人力紧张
零散需求多、烟囱式开发；2022 年人力流失后 3 个方向全部交接
采集底座两套打点
媒体侧用集团统一埋点，广告侧用自己的 SDK；集团升级底层采集服务时，曾让广告打点丢了半天数据
改前：各用各的数
- 一次波动排查最多跨 5 个平台、8 个看板
- 不同看板指标对不上，口径没有注释
- 人看的数和算法、调价用的数不是一套
改后：一套尺子
- 以 OCPX 为核心建 5 大专题、300+ 指标
- 转化指标全部入仓，统一命名与计算
- BI、EMI、算法、实时调价用同一套口径
外部环境与用户
对标头部厂商的数据产品，按用户的原有阻碍对应产品
外部对标与内部现状
- 对标：诊断平台对标腾讯观星台、字节 find；广告 BI 对标字节风神、Turnilo；行为分析对标神策；管理驾驶舱对标字节商业产品数据平台的“指南针”
- 数据产品的定位：借鉴一位头部电商数据产品负责人的分享：数据产品要参加业务战略会，从数据角度发现可以产品化的问题
- 先摸查再规划：2021-10 用两周摸清 BI、诊断、行为分析、A/B、pivot 各由谁维护、用了哪些数据源、业内采集什么，再出规划
- 横向部门的处境：数据平台是横向部门，需要种子用户把需求写进 OKR，一起站在业务角度优化产品
- 人力：整个时期虚线带 2—4 人
用户 → 原有阻碍 → 对应产品
- 销售运营、行业运营：客户收入波动要跨多个平台排查→诊断平台的收入与效果波动诊断
- 行业同学、算法产品：排查流程长，配置平台的操作记录查不到→自定义诊断、操作记录整合
- 商业平台管理层：看数分散在各个群里的报表→管理驾驶舱（PC + 移动端）
- 产运全员：多维分析慢、看板重复建设→BI 2.0、需求治理、自助看板培训
- 销售、行业：不了解客户在外部渠道的投放→分发罗盘
- 算法、引擎、媒体：打点不稳定、两套 SDK→统一埋点迁移
整体打法
两层数据产品 + 指标体系牵引数仓
L3 沉淀广告专业的分析流程，做自动化、智能化洞察；L2 复用公司级能力。BI 后来改为自建。
两层产品
L2 工具化（A/B、BI、看板、行为分析）复用公司级能力，做好共建和需求牵引；L3 自动化（诊断、分发罗盘）沉淀广告专业、特色的分析流程，做自动化、智能化洞察。
指标体系牵引数仓
从顶层把指标分类盘点、按模块补齐缺失环节，再用统一口径的指标牵引统一数仓建设。
用户分层
从“定制咨询”到“通用自助”分层设计：管理视角和重点项目优先，其余推动自助；以“节省时间”作为需求价值的长期评估指标。
数据治理四件事
安全（敏感数据、角色权限）、质量（数据分级、上线流程、血缘展示）、效率（命名与释义）、成本（下线不需要的数据）。
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想一想 · 01自建还是复用点开看当时怎么选+
通用能力（BI、看板、行为分析）复用集团平台，广告特色流程（诊断、分发）自建
全部自建，或全部依赖集团
通用能力有集团投入，诊断、渠道分发是专业场景
形成 L2 / L3 两层产品规划；BI 后来改为自建
阶段一 · 面向业务的数据产品实验、诊断、BI 三条线起步，规划两层
先做 A/B 实验平台；2021 年秋起梳理整个广告数据平台，规划“工具化 + 自动化”两层数据产品。
阶段一 · 诊断平台
重新定位与升级：先一站式查询，再沉淀排查流程
接手时它“几乎就是一个大看板”。重新定位为优先解决内部运营问题；收入波动按投放类型、计划、广告位等 4 个维度叉乘定位，覆盖整体波动的 80%；诊断按召回→过滤→竞价→曝光→点击→转化的漏斗展开，环比变化超过 10% 的环节标红；加上提价获量预测（回放过去两小时竞价、逐步模拟提价）。2021-12 上线自定义诊断，三张看板融合为一站式查询。
收入波动按投放类型、计划、广告位等 4 个维度叉乘定位，覆盖整体波动的 80%；同环比变化超过 10% 的环节标红。
想一想 · 02诊断平台先做什么点开看当时怎么选+
先做一站式自由查询，把分散的指标、操作记录、广告信息组织起来，再沉淀排查流程
一开始就做自动结论
数据分散、口径不清是第一道障碍
自定义诊断上线：三张看板融合为一站式查询
想一想 · 03诊断平台先服务谁点开看当时怎么选+
先解决内部运营的问题，再扩到全业务线
继续只做销售视角
销售侧使用率不高，行业同学大多不知道这个平台
规划漏斗查询、配置查询两项基础功能，并上线平台自身的埋点
阶段一 · BI 与分发罗盘
BI 指标重构，分发罗盘打破外部渠道的黑盒
BI 与指标重构
0 到 1 设计 OCPX 相关指标，一次规划上线 21 个，一站式满足展、点、消、转全链路分析；首次梳理统一 BI 指标体系并分类；为重点项目做针对性数据方案。
分发罗盘 1.0（自动化产品）
利用手机系统全系统采集的优势，打破外部安装渠道的黑盒：分发主题看板看应用在各渠道的安装、激活、次留，异动主题看板自动打“启动投放 / 快速上涨 / 快速下跌 / 停投”标签；挖掘的新客线索占实际成单的 40%。
团队与规划
岗位空缺 2 人已招满，四季度起带队；2022 年规划两个目标：统一视角建设工具化产品矩阵，沉淀方法论、建设自动化产品。
方向规划、产品定义与跨部门推动由本人主导；具体需求文档多由组员撰写；平台开发由大数据、信息部及广告研发完成。
阶段二 · 指标、驾驶舱与采集底座统一指标与数据出口，管理层看数产品化，升级采集底座
2022 年 8 月回到商业平台，团队因人力流失 3 个方向全部交接。重新梳理数据平台：统一指标与数据出口，把管理层看数产品化，升级采集底座。
阶段二 · 指标体系
从被动接需求到主动拆指标：先盘点、再补齐、再统一口径
37 个广告维度，约 90% 口径不一
梳理 BI 全部 37 个广告维度后发现的问题，推动广告数仓新建维表，统一命名与计算方式。
OCPX 为什么是核心
OCPX（按转化出价）广告占总效果收入的 93%。指标体系先围绕它的转化链路建：转化计算逻辑升级，形成命名规范和高复用框架，游戏指标重新设计后入仓，全部转化指标统一入仓。
指标，5 大专题
计费点 + 转化点
BI、数仓、A/B 平台都支持
首次覆盖曝光前的链路
0 到 1 搭建竞价数仓，支撑排序指标体系等 6 个 BI 看板
素材也能查效果
首次支持按线上投放的素材文件查询效果、预览组图
补全转化与维度
新增 90 余个转化指标，补全 4 个核心维度
阶段二 · BI 需求治理
分类、设门槛、按提效时长排序：日常需求每季 60 个降到 9 个
2022 年四季度先比三季度砍 40%，2023 上半年再降 50%
常用多维分析的查询成功率
查询提速；服务端计算压力降 70%+
低频看板下线，每月省 1 万元以上
想一想 · 04BI 需求怎么管点开看当时怎么选+
分类、设门槛，按提效时长排优先级，双周排期，发版公告
来者不拒、按先后排
人力紧张，零散需求挤占基础建设
需求先砍 40%、再降 50%；日常需求每季度 60 → 9 个
阶段二 · 管理驾驶舱
0 到 1：先访谈、再盘点，先上数仓已成熟、需求最急的模块
怎么做出来的
8 位管理者
部门负责人和各业务主管，梳理他们日常要看什么。
指标维度全景
先盘全，再锁定 1.0 的范围；验收标准是和其他看数平台的数值差异低于千分之一。
一期上线：5 个维度、22 个指标
商业平台第一次有移动端看板；之后迭代 1.5、2.0、2.5 版。
驾驶舱列为集团数据培训营的亮点案例；汽车部也邀请过分享 BI 与驾驶舱的建设经验。同时沉淀的新项目评估指标框架推广到了部门其他项目。
想一想 · 05驾驶舱怎么做点开看当时怎么选+
1.0 先上数仓已较完善、需求最急的模块，用集团移动端的现成能力
一次做全景，或单独开发应用
资源极其有限，先跑通移动端看板的链路
2022-11 一期上线 5 个维度、22 个指标，之后迭代 1.5、2.0、2.5 版
阶段二 · 统一埋点
两套埋点曾丢半天数据：弃用广告自有 SDK，按收入优先级迁入集团统一埋点
没选：客户端交出去，服务端自己维护
- 迁移成本小
- 媒体与广告的数据之后仍然难打通
选了：完整融合
- 弃用广告自有 SDK，全面用集团统一埋点
- 和主要媒体统一采集规范，底层明细打通
- 代价：客户端、服务端打点都要重构，要大量跨业务和隐私沟通
迁移实验：实验组 50% 流量，跑一周
按收入优先级先迁头部四大媒体，用实验验证迁移带来的增收。
应用商店显著增收 +3.9 万/天。
迁移实验验证的上报率提升收益
全媒体迁移；头部四大媒体 100% 完成
埋点测试效率
实时性、准确性提升
迁入统一埋点后广告打点更及时、更准
想一想 · 06广告打点怎么迁点开看当时怎么选+
完整融合：弃用广告自有 SDK，全面用集团统一埋点，按收入优先级逐媒体迁移
只把客户端交出去、服务端自己维护；或继续两套并行
两套打点重复开发、有稳定性风险，也不利于媒体与广告数据打通
全媒体 26 个端迁移，上报率提升增收 11 万/天
管理驾驶舱的立项、规划与推动（产品经理为组员）；指标体系、需求治理机制和埋点整合方案的取舍与推动由本人主导。
成果汇总
300+ 指标一套口径，BI 需求每季 60 → 9，迁移埋点增收 11 万/天
应用商店显著增收 +3.9 万/天；全媒体合计上报率提升增收 11 万/天。
展开详情成果台账：每个数的基线、达成值和口径共 12 项+
| 指标 | 基线 | 达成 | 口径与时点 |
|---|---|---|---|
| 诊断波动定位覆盖 | — | 80% | 4 维度叉乘定位整体波动 |
| OCPX 指标体系 | — | 5 大专题、300+ 指标 | OCPX 占效果收入 93%；2023 |
| 驾驶舱一期 | 无 | 5 个维度、22 个指标 | 2022-11；移动端首次 |
| 日常 BI 需求 | 60 个/季 | 9 个/季（−85%） | BI 新开发需求数；2023 |
| BI 提效 | — | 412 小时/周 | 61 个需求累计；覆盖日收入千万级的查询场景 |
| BI 查询性能 | — | 提速 10 倍+、成功率 99%+ | 服务端计算压力 −70%+；2023 H1 |
| 低频看板下线 | — | 16 个 | 每月省 1 万元以上 |
| 统一埋点迁移 | 两套 SDK | 全媒体 26 个端 | 头部四大媒体 100% |
| 埋点上报率增收 | — | +11 万/天 | 由迁移实验验证 |
| 迁移实验 | 对照组 | 商店 +3.9 万/天 | 内容中心 +0.564%、浏览器 +0.7%、小米视频 +1.101%；50% 流量、一周 |
| 埋点测试效率 | — | +50% | 2022 H2 |
| 分发罗盘新客线索 | — | 占实际成单 40% | 2022 |
里程碑
- 2021 春
来到商业平台，先做 A/B，再扩到诊断、BI
- 2021-10
两周摸查后出《数据平台建设思路》，规划两层数据产品
- 2021-12
自定义诊断上线，三张看板融合
- 2021 年末
分发罗盘 1.0 首期上线，外部渠道分发首次可见
- 2022-08
回到商业平台，重整数据平台规划，驾驶舱、指标体系、统一埋点立项
- 2022-11
管理驾驶舱一期上线，商业平台首个移动端看板
- 2023
OCPX 指标体系 5 大专题 300+ 指标；统一埋点头部四大媒体迁完
佐证与影响力
驾驶舱成为集团数据培训营的亮点案例
荣誉
- 2023 年秋升 17 级材料“五个第一”中的三项：从头搭建 OCPX 核心指标体系、日常需求首次下降、广告历史最大的采集能力升级
对外影响力
- 管理驾驶舱列为集团数据培训营亮点案例，向全集团介绍
- 受汽车部邀请分享广告 BI 与管理驾驶舱的建设经验
被复用
- 新项目评估指标框架推广到部门项目
- 维度口径治理推动了后来的数仓统一
方法与能力关键词