1.为什么要有数据监控后台？随着创业潮的兴起，市场上很多初创公司往往在前期为了快速上线，只选择开发功能，却认为前期数据后台没有太大作用，认为这个不重要的东西后期可以补充，但真的是这样吗？
所以在这里我要讲一个健康企业的产品线运营理念:闭环产品系统设计。
所谓闭环产品系统设计，简单来说就是把产品生产和市场反馈联系起来，按照市场需求的方向进行迭代推广。
相应的互联网公司运营的最基本模式可以简化如下:
图1。闭环产品系统设计模型
从图中可以看出，我们正确的产品生产流程应该是在我们生产产品之后，及时修正我们的开发方向，完成迭代，以保证尽可能多的用户满意。
尤其是刚投放市场的产品，更迫切的是确认商业模式是否正确，是否是用户真正的痛点，以便及时发现方向上的问题，及时调整。
说到反馈，一般公司把职能放到市场上之后，真正有效的市场反馈声音无非是两个方向发展:“我不喜欢这种发展是什么”；“哦，我喜欢这个功能”。所以，在市场还没有做出统一的情感回应的情况下，如何快速迭代，引导用户向好的方向发展，是我们迭代的最大意义。
那么，如何低成本快速定位用户偏好呢？
这时，数据背景的作用就凸显出来了。在这里，我们无需做大量费时费力的用户访谈，就可以直接真实地看到用户的行为:产品的哪些部分被使用，是否有我们认为会流行的功能被用户残忍地抛弃，从而帮助我们快速定位市场声音。
哦，差点忘了说数据监控后台公司的运营模式变形成这样:
图2。无感产品设计
可以说，所有投放到用户市场的产品都需要有市场的反馈，否则就会自我满足。
二. 两步走设计平台要设计一个可靠的数据监控后台，其成败的关键在于数据索引范围的选择。只有真正选择有参考价值的数据指标，产品才能真正变成闭环设计。
为此，我们可以使用核心业务驱动因素来帮助我们定义数据指标的范围:
图3。驱动过程
为了扩展，我们可以通过以下两个步骤来构建我们的数据索引系统:
1. 核心数据指标选择闭环设计的核心是把握市场的反馈，所以最重要的是验证市场是否喜欢这个商业模式，然后第一步是准确选择能够反映问题的数据指标，我们称之为元数据。
这里经常遇到两种问题:
收集的数据粒度太细，导致应用程序运行缓慢
很多产品经理在定义元数据时，无法明确定位数据平台的使用方向，往往会因为害怕遗漏而将所有细节都埋没在产品中，导致在用户打开一个图形信息产品后，和看视频一样的流量消耗。你说我不卸载。
数据中统计点太少，找不到问题，但具体原因找不到
当然还有另外一个后台，为了避免应用人员臃肿，只收集日常工作、每月工作、留存等用户数据，导致无法定位是什么导致了用户数量的抖动变化。那时候说实话比不知道用户流失更难受。
