
“数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而言,数据指标体系的搭建至关重要。一个完善的数据指标体系不仅能够帮助我们全面获取行业信息,还能精准识别在分析和决策过程中的风险与机会。
数据指标体系要围绕业务流程进行构建。“数据岗的核心职能,在于产出数据资产,提升信息的价值密度。”而指标体系就是一个组织最为重要的数据资产。
数据指标是用于衡量和评估业务的量化单元,能够帮助企业描述、度量和拆解业务目标。它们既可以是绝对数值,也可以是比率或百分比。
常见的数据指标有PV(页面浏览量)、DAU(日活跃用户数)、GMV(商品交易总额)、ROI(投资回报率)等。
指标体系是一套完整的、相互关联的数据指标集合,可以从多个维度全面反映业务状态和发展趋势,帮助企业从不同角度分析和理解业务。
没有体系的指标,所传递的信息是零散的、杂乱的。指标体系应贴近业务实际需求,做到“够用即可”。根据当前的业务重点搭建关键简洁的指标体系,根据核心业务场景简化指标,用最小的指标集合完成关键监控和优化。
一个完整的数据指标体系通常由三部分构成:指标库、关联关系,以及指标体系的使用指南。
以最基本的“利润 = 收入 - 成本”为例,我们来具体聊聊一个完整的指标体系是如何产生。
首先,已知我们有利润、收入、成本这三个指标,以及这个等式(他们之间的关系),那么这三个指标是否构成一个指标体系呢?
答案是不构成,因为还缺失在具体场景下的使用方法。
假设我们用“利润、收入、成本”去衡量某公司的经营情况。五月份的收入是8000万,成本是6000万,利润是2000万。请问这个公司的经营状况如何?这里可以得出四种结论:
不知道—— 因为没有参照标准。
非常棒,利润同比增长100% —— 和自己比,趋势向好。
还可以,至少是盈利的。—— 和目标比,表现比盈亏平衡好。
非常糟糕,经营效率低下。—— 和市场比,同业竞对以同样的成本可以创造4000万的利润。
可见,分析指标不同,得出的结论是截然不同的。所以说:
【√】使用方法对于指标体系而言是不可或缺的。
【×】指标体系不是指标的罗列。
【★】“和自己比、和目标比、和市场比”的三板斧是非常基础、非常有效、非常落地的比较方法。
如果我们把数据指标体系视作为一个产品,指标库就是这个产品的硬件,指标间的关联关系就是这个产品的软件,而使用指南就是这个产品的说明书。
数据体系化的本质是将数据指标系统性地组织起来,具体会按照业务模型、按标准对指标不同的属性分类及分层。
所谓数据指标体系,就是需要通过各项数据和指标,对业务需求进行进一步抽象,通过埋点进行数据采集,设计一套计算规则,并通过BI和数据可视化呈现,最终能够解释用户行为变化及业务变化。
一个完善的数据指标体系对企业的发展和决策至关重要。比如,某公司定义了用户流失率指标是“连续三个月不消费”,可业务看到这个指标却很懵:
业务员的困惑
知道了用户流失率是30%,所以呢?能干什么?
知道了用户流失要召回,可召回划算吗,值不值得干?
为啥一定要等到用户流失了才干活?不能早干点事吗?
在这种情况下,就可以通过搭建一个用户流失的数据指标体系,可以通过数据指标体系来全面反映问题,辅助业务决策。
数据指标体系的目的是为了帮助更好地理解业务,从而作出正确的决策和预判。对于建立指标体系而言,近乎真理的起点在于“理解业务”。
业务目标是业务最关心的东西,也决定了指标体系的主指标是什么。数据采集,得优先保证主指标有采集;指标体系的展开,也优先展示主指标的产生过程。
销售目标达成→指标:销售收入(金额)
销售业绩增量→指标:销售收入增长率
销售队伍稳定性→指标:整体离职率/A级离职率
特定客户开发数量→指标:整体离职率/A级离职率
……
梳理清楚这些,定下主指标,就能结合具体业务流程,看主指标是怎么实现的。这就是数据指标体系最核心的作用。
不同层次的数据指标体系所产生的效果显然不一样,一般来说,数据指标体系可分为四个层次:
① 描述现状:这套指标体系,可以帮助我们基本还原业务整体的运营现状。
② 分析原因:这套指标体系,可以帮助我们对业务的变化进行归因,对问题进行定位。
③ 预测未来:这套指标体系,可以帮助我们,进行假设分析,对未来做出一些预判。
④ 改善未来:这套指标体系,可以帮助我们找到,改善业务的动作、策略、战略。具体而言,这套指标体系,可以围绕组织目标,找到某些人,驱使他们去做某些事(寻某人、行某事)。
一个可用的指标体系,至少要达到以上四个层次其中之一。能够达到的层次越高,这套指标体系能产生的价值越大。
一个优秀的数据指标体系可以反映很多问题,无论是对于管理者而言,还是对于运营或者销售而言,都能帮助我们更好地发现问题,解决问题。
在构建指标体系的过程中,首要动作就是明确指标的分类以及约束指标命名方式,使各个指标能够做到见名知意、减少沟通成本。
按照阿里对指标的划分规范指标命名,数据指标可分为原子指标和派生指标。
原子指标=业务过程+度量
派生指标=时间周期+修饰词+原子指标,派生指标可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定
整体而言,指标体系是按照自上而下演绎、自下而上归纳两个方法结合,多维多层指标框架是对整个业务板块指标的梳理,在每一个板块里面横向展开指标业务的维度,纵向基于整个指标的层级,从战略指标展开至经营管理指标、业务执行指标。
要搭建一个业务用得起来的指标体系,需要考虑三个流程:业务流、管理流、数据流。
梳理业务流,即搞清楚业务上需要分几步达成目标。有些业务流程是很清晰的,比如销售流程,就是一个大转化漏斗;比如客服流程,根据客户需要,分类处理问题。
业务流程是数据指标的基础。对用户流失而言,常见的措施有:
事前预防:当用户出现投诉/退货,及时安抚
事前预防:当用户消费一个月比一个月少,及时激励
事前预防:当用户1个月/2个月未消费(此时尚未达流失标准)进行刺激
事后补救:利用优惠活动/新品上市/爆款产品等进行召回,尝试重新激活
可以先列出清单,然后让业务选:希望从哪个方向下手。对于列出清单后,还是不知道如何选择的情况,可以先把这几种情况对应的数据捞出来,等看清楚大局再行动。
梳理管理流,即搞清楚管理层到底希望业务想做成啥效果。注意!即使业务流程很清晰,业务的目标也有可能是多元化的。
比如销售流程,有可能有好几种考核方法:
只考核销售额
销售额+毛利
销售额+毛利+回款
销售额+特定产品销量
不同考核方式,决定了指标体系的主指标不同,当然会影响考察哪些子指标。因此搞清楚管理层意图很重要。
梳理数据流,即明确业务的目标是否已量化记录,业务的操作流程是否已量化记录。这一步是确保前两步梳理的内容,能落地成数据表报,而不是悬在空中。考察的是数据采集的功夫。
一个好的数据指标体系,可以指导业务实现工作闭环,用通俗的话说,是:我想干什么→我要针对谁干→我要怎么干→我干成了没有,全流程都有数据监控。
数据分析能力现在越来越成为一项通用附加技能,数据分析与自己的主业相结合,更能发现问题,解决问题。
随着各行各业进行数字化转型,数据分析能力已经成了职场的刚需能力,这也是这两年CDA数据分析师大火的原因。和领导提建议再说“我感觉”“我觉得”,自己都觉得心虚,如果说“数据分析发现……”,肯定更有说服力。想在职场精进一步还是要学习数据分析的,统计学、概率论、商业模型、SQL,Python还是要会一些,能让你工作效率提升不少。备考CDA数据分析师的过程就是个自我提升的过程。
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