数据指标体系建设方法

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数据

数据是指未经过处理的原始记录。

数据的本质是利用数学观察、记录、理解世界；数据分析的过程就是人类从定性到定量、模糊到精准过程。

大家都喜欢看数据，而不是通过一堆的文字、现象进行决策判断。

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指标

指标=数据+业务场景，能够指导业务制定下一步行动方案。

例如：【体重】是一个数据，120KG不代表胖，60KG也不代表瘦，这个数字的或大或小并不能从说明什么问题，因为还有身高的因素。而【体脂率】是一个衡量人体内脂肪含量的多少的指标，对男性而言3-4%左右的体脂是必须脂肪，对女性而言10-12%的脂肪是必须脂肪，低于这个标准就会影响健康。另外，男性体脂高于25%、女性高于35%则属于肥胖，不但难看还会影响健康。因此【体脂率】是一个可以指导人们下一步行动的“指标”，而【体重】只是一个数据。

一个好的指标的应该能够解决以下5W的问题：

1、使用场景（who、when、where）

解决指标的维度问题，通过定义维度可以明确指标所能支持的分析场景，例如【体脂率】可以支持性别、年龄段、地区等维度，那对应的可以支持对不同性别、年龄段、地区人群的分析。

2、指标定义（what）

解决指标的计算口径问题，大多数情况下需要解决的是同名不同义、同义不同名的问题，如下图的销售额、上架数量两个指标所示。

3、指标用途（why）

解决指标的逻辑问题，明确指标与指标之间的逻辑关系，如：销售利润=销售额-采购成本-头程税费-退税差额，毛利润=销售利润-呆滞计提-资金占用利息。

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指标体系

明确了指标应该解决的问题，接下来就是如何把指标构建成为一套指标体系。这里给出两套比较常用的指标体系建设方法论，一个是海盗指标法，另一个是关键指标法（现在也叫北极星指标，名称不同但是理念是一致的）。

海盗指标法（AARRR）：

2007 年，500 Startups 创业孵化器的创始合伙人 Dave McClure 针对创业公司应该关注哪些指标，提出了一套模型—— PirateMetrics，即海盗指标法，思想如下。

它将创业公司应该关注的指标切分成了获取、激活、留存、收入、推荐等5个环环相扣的模块，在每个模块中需要关注的指标都看过《增长黑客》的朋友对这个模型应该不陌生。AARRR模型的每个层级所衡量的关键指标是不同的。

这个模型对于流量→收入转化的指标建设有相当的指导意义，适用于大部分的互联网公司。但对于传统电商这类关注供应链、管理成本的企业来说，这套指标体系并不能覆盖所有的场景，因此我们主要采用的是关键指标法作为指标体系建设的理论基础。

关键指标法：

关键指标法的核心思想，不是说一个公司只为一个指标负责，而是说在任意一个时间点，肯定只有一个关键的指标，但随着业务的发展关注重点会有变化。所处商业模式一般有电子商务、SaaS、移动APP、双边市场、媒体、UCG等，所处阶段从大的阶段可以分为MVP、增长、营收三个阶段，往细了分又可以再拆分为5个阶段，每个阶段的指标体系需要解决的问题都有差异。

指标体系建设过程（以某公司为例）：

1、确定关键指标

在项目建设期间，公司已经成为国内跨境电商领域的巨头之一，相比起用户规模，在这个阶段公司是上下更关注的是营收（以更低的成本获取更多的用户和营业额），各事业部的OKR也是以销售额作为考核点。因此，虽然销售额是一个所谓的“虚荣指标”（销售额的高低并不能直接说明公司的经营状况），但是我们仍然将该指标作为关键指标，在此基础上进行指标体系的梳理。

2、划分模块

在销售额这个关键指标的指导下，需要关注的不只是用户转化、留存率的情况，还需要关注采购、仓储、物流等各个环节的成本、时效等，因此将指标模块划分如下。

3、梳理指标逻辑关系

确定各个模块的核心关注指标之后，我们从关键指标开始，从上往下梳理指标之间的逻辑关系。

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总结

不同行业在不同发展阶段，终绘制出来的“指标树”可能有很大的差异。不同的指标体系方法论适用场景不同，建议结合不同的方法论进行指标梳理，但不管是关键指标法还是海盗指标法，重点都在于如何让指标为公司经营提供决策依据。

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原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/g-eFLfKujUaMCE-yP1K4jQ