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之前寫過一篇文章：從留存率業(yè)務(wù)案例談0-1的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，以留存率結(jié)合實際公司業(yè)務(wù)講訴了如何構(gòu)建完整的指標(biāo)體系，今天給大家分享【指標(biāo)體系篇】好文第二彈。

一共分4部分，如何理解指標(biāo)體系、如何設(shè)計指標(biāo)分析、指標(biāo)管理方法、正確認(rèn)識指標(biāo)體系，建議細讀。

01 如何理解指標(biāo)體系

講道理，雖然今天互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)已經(jīng)足夠的數(shù)字化，但看清楚公司的運行情況，依舊是一件很難的事情?？辞宄?，不僅包括看清楚企業(yè)的投入情況，也包括看清楚業(yè)務(wù)的運行情況。

比如，投入了幾百萬的預(yù)算，帶回來多少DAU的增長？這其中每個階段的轉(zhuǎn)化情況怎么樣？1/7/30天后留存的有多少？本次活動各個渠道的質(zhì)量如何評估？

當(dāng)下的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，很多決策可以說是“無數(shù)據(jù)不決策”，不論是運營對活動效果的分析，還是高層對商業(yè)走勢的判斷，沒有成熟的分析看板，臨時做需求是接不住的。

但本文，要講述的，是數(shù)據(jù)看板的靈魂部分：指標(biāo)體系。

什么是指標(biāo)體系？用一句簡潔的話闡述，就是“對業(yè)務(wù)有幫助的統(tǒng)計結(jié)果”，什么是有幫助？即“描述發(fā)生了什么”、“度量發(fā)生了多少”以及“拆解發(fā)生的原因”，從而為業(yè)務(wù)提供幫助。

關(guān)于指標(biāo)的分類，個人傾向于兩種分類方式，一種是原子指標(biāo)，不加任何修飾詞，比如PV、UV、訂單量；一種是派生指標(biāo)，也叫復(fù)合指標(biāo)，通過四則運算或修飾限定得出，比如平均交易金額、購買轉(zhuǎn)化率、近N天訂單量。

以下兩個圖是網(wǎng)上講指標(biāo)最常用的兩個圖，這里供大家參考：

指標(biāo)體系要做的，技術(shù)從不同的“維度”梳理業(yè)務(wù)過程，將零散的、有關(guān)聯(lián)性的指標(biāo)，系統(tǒng)化的組織起來，通過數(shù)據(jù)看板或接口形式，提供給運營、算法等不同的業(yè)務(wù)方使用。對于使用指標(biāo)體系的人來說，指標(biāo)體系能夠把業(yè)務(wù)體系化的展示出來，提高發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題的效率。

02 如何設(shè)計指標(biāo)分析

“指標(biāo)體系”，代表的是對業(yè)務(wù)的分析思路?？偟亩?，大體有三個階段：

1、圈定業(yè)務(wù)目標(biāo)

2、建立分析模型

3、統(tǒng)計及展示數(shù)據(jù)

定義指標(biāo)體系，首先且最重要的一步，是要與高層的戰(zhàn)略目標(biāo)達成一致，不能“你說你的規(guī)劃、我玩我的數(shù)據(jù)”。在實際工作中，指標(biāo)與KPI是強相關(guān)的，數(shù)據(jù)是提高績效的一種利器。

比如今年的電商業(yè)務(wù)，目標(biāo)是提高收入，那么平臺的交易量就要上去，指標(biāo)體系就要圍繞訂單量來展開；比如今年的企業(yè)業(yè)務(wù)，希望能夠獲得更多的潛在客戶，那么如何提高平臺的注冊用戶量，就是指標(biāo)體系的設(shè)計目標(biāo)……

其次，選擇合適的分析模型，常見的有OSM方法、PLC模型、AARRR等。

OSM是一種如何將大目標(biāo)拆解到小行動的方法：

O：目標(biāo)——用戶使用產(chǎn)品的目標(biāo)是什么？產(chǎn)品滿足了用戶的什么需求？

S：策略——為了達成上述目標(biāo)我采取的策略是什么？

M：度量——這些策略隨之帶來的數(shù)據(jù)指標(biāo)變化有哪些？

例如在云計算行業(yè)，OSM的拆分可以按照下面的示例進行：

PLC模型則是另一種常見的方法論，即產(chǎn)品生命周期理論，將產(chǎn)品分成了探索、成長、成熟和衰退四個周期。

探索：關(guān)注用戶的關(guān)鍵行為，比如PV、UV、轉(zhuǎn)化率等；

成長：關(guān)注用戶的留存情況，比如留存率、自傳播量等；

成熟：關(guān)注用戶的活躍與商業(yè)化，比如DAU、付費用戶數(shù)等；

衰退：關(guān)注用戶的流失情況，比如流失用戶數(shù)、召回量等。

根據(jù)業(yè)務(wù)形態(tài)不同，可以自己定義相關(guān)的指標(biāo)，周期示意圖如下：

其他的如AARRR、RFM等，就不一一介紹了。

接下來，有了分析的目標(biāo)，我們就需要把相應(yīng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計出來，統(tǒng)計及展示數(shù)據(jù)，這里涉及到的就是數(shù)據(jù)建模理論/數(shù)據(jù)看板搭建等我們接觸比較多的內(nèi)容。

但有一些不同的是，數(shù)據(jù)建模理論，通常是把數(shù)據(jù)的采集與指標(biāo)的統(tǒng)計分開來，例如CDM針對業(yè)務(wù)過程做統(tǒng)計，而ADS才是面向各個分析體系做統(tǒng)計的，CDM與ADS的區(qū)別，就在于是否存在跨業(yè)務(wù)域統(tǒng)計的情況。

關(guān)于這部分內(nèi)容，可以參考之前的文章：數(shù)據(jù)建模實踐。其實分析問題的思路，或者說是“套路”，還是比較重要的，我們需要用報表的形式來展示統(tǒng)計好的結(jié)果，關(guān)于這部分內(nèi)容，可以參考之前的文章：如何從0到1搭建一個數(shù)據(jù)報表。

綜上，不論是做報表也好、搭指標(biāo)體系也罷，都是分析問題環(huán)節(jié)中的一部分，需要工程同學(xué)來搭建平臺，需要數(shù)據(jù)同學(xué)來維護數(shù)倉，需要分析同學(xué)來定義思路，也需要運營同學(xué)來實現(xiàn)KPI。根本的根本，依舊是如何“提升價值、降本提效”，要么發(fā)現(xiàn)新的商機，要么自動化現(xiàn)有工作。

03 指標(biāo)管理方法

指標(biāo)體系并不是說建好了，就可以直接用，同樣需要一些工作，來管理和解釋這些指標(biāo)。

讓我們體驗一個具體的場景。

某次促銷活動中，運營同學(xué)希望統(tǒng)計爆款率，在分會場中，分子是專場中銷量超過20件的商品數(shù)，分母則是專場內(nèi)的總商品數(shù)。

那么，爆款率 = 銷量超過20件的商品數(shù) / 商品總數(shù)，按照會場劃分維度。看起來沒什么問題，其實坑很多，比如：

為什么爆款是銷量超過20，有沒有分析師來分析下歷史專場的銷售分部情況？

如何定義“銷量”，是加入購物車量、下單量還是支付量？退款情況要不要考慮進來？

銷售的商品件數(shù)是按商品銷售的件數(shù)還是按照商品下SKU的銷售件數(shù)？運營不關(guān)心這個事，但是影響到模型的設(shè)計。

然后，還有其他的問題，比如我們統(tǒng)計的維度是什么？統(tǒng)計的周期是什么？這個指標(biāo)有什么用？這個指標(biāo)給誰用？

雖然是一個看起來很簡單的場景，但如果解答不好，不僅會產(chǎn)生非常多的數(shù)據(jù)返工情況，爭吵甚至投訴，也就在所難免。

再比如，以網(wǎng)約車業(yè)務(wù)為例，今天的收入下降了50%，為什么？

分析師經(jīng)過一頓操作，解答到：受疫情影響，乘客下單量降低20%。但問題是，還有30%，不知道什么原因，因為指標(biāo)體系沒有體現(xiàn)出來。經(jīng)過又一頓的分析，發(fā)現(xiàn)接單率也降低了，但因為之前指標(biāo)體系沒有做，于是臨時倒排需求就來了。

其實，并不是我們算的每一個指標(biāo)，都有實際的意義，但每個指標(biāo)，都需要投入實實在在的人力資源。

這個時候，作為數(shù)據(jù)團隊，計算某個指標(biāo)的投入產(chǎn)出比，以及所消耗的機器資源，就是一項必備工作。運營的工作要支持，但也不能亂支持，數(shù)據(jù)本身不管是存儲還是計算，都是非常費錢的。

這其實就是阿里的OneData方法論希望做的事情：統(tǒng)一口徑、減少分歧、準(zhǔn)確衡量效果，但更重要的是，降低投入的成本。

在超大規(guī)模數(shù)據(jù)量 + 超大業(yè)務(wù)復(fù)雜度情況下，《阿里巴巴大數(shù)據(jù)實踐》這本書，才能看出一些門道來。

正常規(guī)模的公司，其實用不到復(fù)雜的指標(biāo)管理方法。但“量變都會引起質(zhì)變”，當(dāng)數(shù)據(jù)表的數(shù)量達到千萬級別時，就需要專門的方法論來治理數(shù)據(jù)，以及相應(yīng)的指標(biāo)了。

我們通常把這些工作，稱之為“數(shù)據(jù)治理”。

因此，指標(biāo)體系的管理方法，與數(shù)據(jù)治理類似，需要平臺來管理，也需要數(shù)據(jù)來維護數(shù)據(jù)。詳情見文章：《數(shù)據(jù)資產(chǎn)治理概要：用數(shù)據(jù)來治理數(shù)據(jù)》。

04 正確認(rèn)識指標(biāo)體系

很多人碰到“指標(biāo)體系”四個字，都覺得是個不錯的東西，想要一個模板來實踐一下。

但，指標(biāo)體系并沒有一個“放之四海而皆準(zhǔn)”的模板，就像管理體系沒有具體的拆解圖一樣，不同的業(yè)務(wù)，對于指標(biāo)的需求是不同的，而這其中的差異，就像管理一樣，需要日積月累的深刻洞察，才能做出匹配業(yè)務(wù)需要的體系。

當(dāng)然，像電商這種發(fā)展了很多年的業(yè)務(wù)，其體系相對成熟，照抄大公司的模板，不失為一種走捷徑的方法。

“指標(biāo)體系”，難在管理上，而不是技術(shù)上。

這里捎帶提一句，在互聯(lián)網(wǎng)的從業(yè)者，對于很多問題的定義，其實是不同的，大家學(xué)的都是同一套技術(shù)，但并沒有一套標(biāo)準(zhǔn)來約束你怎么使用這些技術(shù)。像財務(wù)等一些學(xué)科，對于問題的定義和分析，都是有明確定義的，總賬、資產(chǎn)、負債、利潤，等等，不論你在哪個國家、哪個學(xué)校，學(xué)到的都是同一套知識。

因為電商的興起，互聯(lián)網(wǎng)對于分析業(yè)務(wù)（電商、廣告等），衍生出了自己的學(xué)科，比如數(shù)據(jù)運營，分析問題的思路，是近些年才逐步成熟的。

過去數(shù)據(jù)開發(fā)崗位比較熱門，是因為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)技術(shù)與分析體系不成熟，但最近這幾年的數(shù)據(jù)從業(yè)者，分析師崗位與算法崗位是大熱選擇，其趨勢也是在技術(shù)不斷成熟、分析體系不斷完善的大背景下，逐步的發(fā)展起來的。

從這個角度看，指標(biāo)體系，雖然對外透出的是各種指標(biāo)與報表，但其內(nèi)在的核心，是對于一個行業(yè)成熟的分析方法，這些都是在歷年的積累中打磨出來的。

久而久之，這些分析方法沉淀之后，指標(biāo)體系的歷史使命，大約也就完成了。因此，不建議在這個問題上花費過多的精力投入，而應(yīng)該扎根到細分的行業(yè)之中，打行業(yè)專家的牌。

當(dāng)行業(yè)增長到天花板，過去電商游戲這種躺著賺錢的業(yè)務(wù)，逐步的被其他玩家所掌握時，我們會喊著：“狼來了”，每個人都在焦慮行業(yè)的未來發(fā)展；但自然界總是處在動態(tài)的平衡之中，這時候，一些新的機會，也就悄然冒了出來。

上一個時代，是“人人都是產(chǎn)品經(jīng)理”的時代；這一個時代，是“人人都是數(shù)據(jù)分析師”的時代！

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我真設(shè)計了一套數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

大家好，我是寶器！

02 如何設(shè)計指標(biāo)分析

03 指標(biāo)管理方法

04 正確認(rèn)識指標(biāo)體系

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