KPI指標的預(yù)測、拆解及分析
KPI（關(guān)鍵績效指標）隨著公司戰(zhàn)略目標的發(fā)展演變而調(diào)整，來自于對公司戰(zhàn)略目標拆解，是對員工工作表現(xiàn)最直接量化。KPI 這一特點決定了 KPI 的意義，第一，為公司員工指引方向，確保大家努力方向一致。第二，提供了透明、客觀和可衡量的基礎(chǔ)。第三，通過定期追蹤和復(fù)盤關(guān)鍵績效指標，管理人員能夠及時診斷存在的問題并采取行動予以改進。
KPI指標如何預(yù)測
本文以電商行業(yè)為例，假設(shè)公司 KPI 為銷售額，需要根據(jù)預(yù)測的數(shù)據(jù)，提前做出合理安排，我們能采用哪些方法進行預(yù)測呢？
一、加權(quán)移動平均法
加權(quán)移動平均法，是對觀察值分別給予不同權(quán)數(shù)，按不同權(quán)數(shù)求得移動平均值，并以最后移動平均值為基礎(chǔ)，確定預(yù)測值的方法。采用加權(quán)移動平均法，是因為觀察期近期觀察值對預(yù)測值有較大影響，它更能反映近期市場變化趨勢。
已知 5 個月銷售額，第六個月銷售額根據(jù)前 5 個銷售額來制定，離的近權(quán)重越大，離的遠權(quán)重越小，6 月的預(yù)測值為 3195.3。
二、Excel趨勢預(yù)測
在 Excel 中也有相應(yīng)模塊可以進行預(yù)測分析，點擊圖表設(shè)計-添加圖標元素-趨勢線-線性，在其他趨勢選項勾選顯示公示和顯示 R 平方值。
根據(jù)公式可以推導(dǎo)出 6 月銷售額為 3305（47*6+3023）。
三、機器學(xué)習(xí)算法模型
機器學(xué)習(xí)中線性回歸、決策樹、SVM、xgboost 都可以進行連續(xù)型數(shù)據(jù)預(yù)測，機器學(xué)習(xí)的整體流程如下：
收集數(shù)據(jù)：找出影響銷售額因素，如店鋪訂單數(shù)據(jù)、店鋪商品數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、活動促銷數(shù)據(jù)；
數(shù)據(jù)預(yù)處理及特征工程：填補缺失值和刪除異常值，對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，提取有用特征或創(chuàng)造特征；
劃分訓(xùn)練集和測試集：由于最終模型會預(yù)測將來某時間段銷售額，為了更真實測試模型效果，以時間來切分訓(xùn)練集和測試集。假設(shè)我們有2020-06-01 至 2020-09-30銷量相關(guān)數(shù)據(jù)。以2020-06-01 至 2020-07-31銷量數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練，2020-08-01 至 2020-09-30數(shù)據(jù)作為測試；
建模：使用線性回歸、決策樹、SVM、xgboost幾種模型對數(shù)據(jù)進行預(yù)測；
模型評估：采用均方誤差對模型評估，均方誤差越小，模型訓(xùn)練越好。
KPI指標如何拆解
假設(shè)需要實現(xiàn) 1000W 銷售目標，如果只按照只追銷售額，這是一個結(jié)果指標，有一定滯后性，當發(fā)現(xiàn)結(jié)果不好的情況下，可能做不了什么改變，應(yīng)當將過程指標前置。我們都知道電商常規(guī)公式：銷售額 = 訪問數(shù) x 轉(zhuǎn)化率 x 客單價，轉(zhuǎn)化率和客單價這兩個指標相對穩(wěn)定，在已知銷售額的情況下，可以倒推需要多少流量。
按照新用戶和老用戶來拆解，我們有 1000W 銷售額，拆分新老用戶銷售額可以參考歷史新用戶和老用占比，根據(jù)基準轉(zhuǎn)化率和客單價就可以測算新用戶數(shù)和老用戶數(shù)了，最后動作就是如何刺激老用戶消費、新用戶如何拉新。
按照商品類別來分，分為主打商品和長尾商品，倒推需要多少流量，再去引流。
如果需要將大目標拆解到各區(qū)，需要根據(jù)業(yè)務(wù)特點進行拆解，同上述新老用戶拆分、產(chǎn)品分類，并配置對應(yīng)資源及人力。
KPI指標如何追蹤
統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑，確保數(shù)據(jù)準確；
開發(fā)報表，監(jiān)控 KPI 變化趨勢及各區(qū)完成進度，保證數(shù)據(jù)及時性；
按照業(yè)務(wù)場景，拆解 KPI 指標，快速定位 KPI 波動影響因子，比如銷售額 = 訪客數(shù) x 轉(zhuǎn)化率 x 客單價。基于維度拆解結(jié)果或分群，繼續(xù)下鉆，為業(yè)務(wù)提供“抓手”。
KPI指標如何復(fù)盤
查看目標完成進度和時間進度，對于完成率較差區(qū)部，要給到壓力，對于完成率好的區(qū)部，給到相應(yīng)激勵；
看完成率分布，是否偏離100%，是否符合正態(tài)分布，為下一次目標制定提供決策依據(jù)。