“數據為王”相信大家都聽說過。當前，數據信息不再僅僅是傳遞的媒介，它成為了驅動經濟發展的新燃料。對于企業而言，數據指標體系的搭建至關重要。一個完善的數據指標體系不僅能夠幫助我們全面獲取行業信息，還能精準識別在分析和決策過程中的風險與機會。

一、何為數據指標體系？

數據指標體系要圍繞業務流程進行構建?！皵祿彽暮诵穆毮?，在于產出數據資產，提升信息的價值密度?！倍笜梭w系就是一個組織最為重要的數據資產。

1.數據指標

數據指標是用于衡量和評估業務的量化單元，能夠幫助企業描述、度量和拆解業務目標。它們既可以是絕對數值，也可以是比率或百分比。

常見的數據指標有PV（頁面瀏覽量）、DAU（日活躍用戶數）、GMV（商品交易總額）、ROI（投資回報率）等。

2.指標體系

指標體系是一套完整的、相互關聯的數據指標集合，可以從多個維度全面反映業務狀態和發展趨勢，幫助企業從不同角度分析和理解業務。

沒有體系的指標，所傳遞的信息是零散的、雜亂的。指標體系應貼近業務實際需求，做到“夠用即可”。根據當前的業務重點搭建關鍵簡潔的指標體系，根據核心業務場景簡化指標，用最小的指標集合完成關鍵監控和優化。

3.數據指標體系要點

一個完整的數據指標體系通常由三部分構成：指標庫、關聯關系，以及指標體系的使用指南。

以最基本的“利潤 = 收入 - 成本”為例，我們來具體聊聊一個完整的指標體系是如何產生。

首先，已知我們有利潤、收入、成本這三個指標，以及這個等式（他們之間的關系），那么這三個指標是否構成一個指標體系呢？

答案是不構成，因為還缺失在具體場景下的使用方法。

假設我們用“利潤、收入、成本”去衡量某公司的經營情況。五月份的收入是8000萬，成本是6000萬，利潤是2000萬。請問這個公司的經營狀況如何？這里可以得出四種結論：

• 不知道—— 因為沒有參照標準。

• 非常棒，利潤同比增長100% —— 和自己比，趨勢向好。

• 還可以，至少是盈利的?！?和目標比，表現比盈虧平衡好。

• 非常糟糕，經營效率低下?！?和市場比，同業競對以同樣的成本可以創造4000萬的利潤。

可見，分析指標不同，得出的結論是截然不同的。所以說：

【√】使用方法對于指標體系而言是不可或缺的。

【×】指標體系不是指標的羅列。

【★】“和自己比、和目標比、和市場比”的三板斧是非?；A、非常有效、非常落地的比較方法。

如果我們把數據指標體系視作為一個產品，指標庫就是這個產品的硬件，指標間的關聯關系就是這個產品的軟件，而使用指南就是這個產品的說明書。

數據體系化的本質是將數據指標系統性地組織起來，具體會按照業務模型、按標準對指標不同的屬性分類及分層。

所謂數據指標體系，就是需要通過各項數據和指標，對業務需求進行進一步抽象，通過埋點進行數據采集，設計一套計算規則，并通過BI和數據可視化呈現，最終能夠解釋用戶行為變化及業務變化。

二、數據指標體系能解決什么問題？

一個完善的數據指標體系對企業的發展和決策至關重要。比如，某公司定義了用戶流失率指標是“連續三個月不消費”，可業務看到這個指標卻很懵：

業務員的困惑

• 知道了用戶流失率是30%，所以呢？能干什么？

• 知道了用戶流失要召回，可召回劃算嗎，值不值得干？

& 為啥一定要等到用戶流失了才干活？不能早干點事嗎？

在這種情況下，就可以通過搭建一個用戶流失的數據指標體系，可以通過數據指標體系來全面反映問題，輔助業務決策。

數據指標體系的目的是為了幫助更好地理解業務，從而作出正確的決策和預判。對于建立指標體系而言，近乎真理的起點在于“理解業務”。

業務目標是業務最關心的東西，也決定了指標體系的主指標是什么。數據采集，得優先保證主指標有采集；指標體系的展開，也優先展示主指標的產生過程。

• 銷售目標達成→指標：銷售收入（金額）

• 銷售業績增量→指標：銷售收入增長率

• 銷售隊伍穩定性→指標：整體離職率/A級離職率

• 特定客戶開發數量→指標：整體離職率/A級離職率

• ……

梳理清楚這些，定下主指標，就能結合具體業務流程，看主指標是怎么實現的。這就是數據指標體系最核心的作用。

不同層次的數據指標體系所產生的效果顯然不一樣，一般來說，數據指標體系可分為四個層次：

① 描述現狀： 這套指標體系，可以幫助我們基本還原業務整體的運營現狀。

② 分析原因： 這套指標體系，可以幫助我們對業務的變化進行歸因，對問題進行定位。

③ 預測未來： 這套指標體系，可以幫助我們，進行假設分析，對未來做出一些預判。

④ 改善未來： 這套指標體系，可以幫助我們找到，改善業務的動作、策略、戰略。具體而言，這套指標體系，可以圍繞組織目標，找到某些人，驅使他們去做某些事（尋某人、行某事）。

一個可用的指標體系，至少要達到以上四個層次其中之一。能夠達到的層次越高，這套指標體系能產生的價值越大。

一個優秀的數據指標體系可以反映很多問題，無論是對于管理者而言，還是對于運營或者銷售而言，都能幫助我們更好地發現問題，解決問題。CDA數據分析師的考試中有很多是關于數據指標體系的，大家掃碼CDA認證小程序測試自己的數據分析技能掌握情況。

三、如何搭建數據指標體系？

在構建指標體系的過程中，首要動作就是明確指標的分類以及約束指標命名方式，使各個指標能夠做到見名知意、減少溝通成本。

1.數據指標分類

按照阿里對指標的劃分規范指標命名，數據指標可分為原子指標和派生指標。

原子指標=業務過程+度量

派生指標=時間周期+修飾詞+原子指標，派生指標可以理解為對原子指標業務統計范圍的圈定

整體而言，指標體系是按照自上而下演繹、自下而上歸納兩個方法結合，多維多層指標框架是對整個業務板塊指標的梳理，在每一個板塊里面橫向展開指標業務的維度，縱向基于整個指標的層級，從戰略指標展開至經營管理指標、業務執行指標。

2.搭建數據指標體系

要搭建一個業務用得起來的指標體系，需要考慮三個流程：業務流、管理流、數據流。

步驟一：梳理業務流

梳理業務流，即搞清楚業務上需要分幾步達成目標。有些業務流程是很清晰的，比如銷售流程，就是一個大轉化漏斗；比如客服流程，根據客戶需要，分類處理問題。

業務流程是數據指標的基礎。對用戶流失而言，常見的措施有：

• 事前預防：當用戶出現投訴/退貨，及時安撫

• 事前預防：當用戶消費一個月比一個月少，及時激勵

• 事前預防：當用戶1個月/2個月未消費（此時尚未達流失標準）進行刺激

• 事后補救：利用優惠活動/新品上市/爆款產品等進行召回，嘗試重新激活

可以先列出清單，然后讓業務選：希望從哪個方向下手。對于列出清單后，還是不知道如何選擇的情況，可以先把這幾種情況對應的數據撈出來，等看清楚大局再行動。

步驟二：梳理管理流

梳理管理流，即搞清楚管理層到底希望業務想做成啥效果。注意！即使業務流程很清晰，業務的目標也有可能是多元化的。

比如銷售流程，有可能有好幾種考核方法：

• 只考核銷售額

• 銷售額+毛利

• 銷售額+毛利+回款

• 銷售額+特定產品銷量

不同考核方式，決定了指標體系的主指標不同，當然會影響考察哪些子指標。因此搞清楚管理層意圖很重要。

步驟三：梳理數據流

梳理數據流，即明確業務的目標是否已量化記錄，業務的操作流程是否已量化記錄。這一步是確保前兩步梳理的內容，能落地成數據表報，而不是懸在空中?？疾斓氖?a href='/map/shujucaiji/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數據采集的功夫。

一個好的數據指標體系，可以指導業務實現工作閉環，用通俗的話說，是：我想干什么→我要針對誰干→我要怎么干→我干成了沒有，全流程都有數據監控。

數據分析能力現在越來越成為一項通用附加技能，數據分析與自己的主業相結合，更能發現問題，解決問題。CDA數據分析師一級考試特別重視數據分析思維、業務分析模型的考察，大家可以掃碼CDA認證小程序，獲取更多數據思維提升的資料。

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