‖驅動力
目錄‖
前言
在大數據時代的浪潮中，數據指標體系作為數據價值的挖掘器與業務決策的指南針，其構建與設計顯得尤為重要。本期《驅動力》雜志以“數據指標體系”為主題，集結了多篇探討數據指標體系建設的精彩文章。這些文章不僅涵蓋了理論框架的搭建，還涉及了實際操作的技巧與方法。
數據如同龍，指標則是引領龍騰飛的翅膀。在這個信息爆炸的時代，建立有效的數據指標體系不僅是一項挑戰，更是一次機遇。希望本期《驅動力》雜志能為你提供啟示，助您在數據世界中航行如龍，駕馭風向。愿與你共同探索數據指標的奧秘，驅動企業騰飛！
“
”
目錄
終于有人把數據指標體系講明白了
如何搭建一套完整的數據指標體系
數據指標體系搭建指南：讓數據說話，讓決策更明智
搭建數據指標體系，我總結了標準化全流程
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‖驅動力
數說‖
終于有人把數據指標體系講明白了！
要搞清楚指標體系為什么重要，很自然的想到的就是，為什么要有指標體系？要回答這個問題，我們就要回答一個更根本的問題，為什么要有指標？
我們需要指標是因為，如果沒有指標，我們能夠知道的信息就會變得很少，亦或是獲取信息的成本會變得很高。
那么是不是有了指標就夠了呢？實則不然，如果只有指標，而沒有體系，我們能夠知道的信息就會變得很窄，亦或是獲取的信息就會變得很亂。
來 源：知乎/作 者：好好的分析師
鏈 接：//mp.weixin.qq.com/s/h6wPafCTIEf82Pdj9jVkTg
“數據崗的核心職能，在于產出數據資產，提升信息的價值密度。”而指標體系就是一個組織最為重要的數據資產
那么：
- 為什么指標體系這么重要？
- 什么是指標體系？
- 指標體系的衡量標準是什么？
- 如何去搭建一套好的指標體系？
只要弄清楚了這4個問題，指標體系的搭建工作就迅速地開展、快速地落地，精準地產生業務價值。
以上是對于數據同學而言的工作。此外，對于指標體系的使用者而，例如業務方、管理者等，還有一個重要的問題：
指標體系應該怎么用？
首先，回答第一個問題。
圖1：指標與指標體系的異同
#01.
指標體系為什么這么重要？
進而，體系的缺位會導致組織的“數據指南針”失效。越是在大型組織當中，指標體系越為重要，因為決策者離一線業務較遠；公司的業務虛擬屬性越強，指標體系越為重要，因為公司與客戶的距離較遠。
簡而言之，建立指標體系的目的就在于獲取全局性的、有體系性的信息；進而通過這些信息去驅動業務的發展，達成組織目標，這就是指標體系之所以重要的原因。
回答完“Why”的問題，我們接著回答“What”的問題。
#02.
什么是指標體系？
我們剛剛說沒有體系的指標，所傳遞的信息是零散的、雜亂的。那么是什么使得指標成體系了呢？
是指標之間的關系，以及指標的使用方法。
‖驅動力
數說‖
標準源自目標，目標源自問題。數據分析通常要解決的4類問題，分別是：描述現狀、分析原因、預測未來、改善未來。
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。
所以，指標體系由三部分構成：指標庫、關聯關系，以及指標體系的使用指南。
快問快答：以最基本的“利潤 = 收入 - 成本”為例。請問，有了這三個指標，以及這個等式（他們之間的關系），是否構成一個指標體系？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？
- 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。
【√】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”的三板斧是非常基礎、非常有效、非常落地的比較方法。
如果我們把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。既然是一個產品，用戶體驗就有優劣之分。那么評價一套指標體系的用戶體驗的標準是什么呢？
#03.
怎么評價一套指標體系的好壞？
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。
快問快答：那么是不是說一開始搭建一個指標體系，就要搭建一個對所有業務細節都清晰量化的大而全的指標體系呢？
- No！這會導致分析癱瘓的現象出現；即決策分析的機會成本，將超出做出決定可獲得的收益。
而且大多數時候，好的指標體系是隨著實踐的深入、認識的提高，逐漸生長出來的；而并非是起初就完美設計出來的。
快問快答：那么當我們搭建一個指標體系的時候，應該將目標層次設定為“改善未來”嗎？
- Yes！我們應該在有限的時間、精力、技術資源下，產出盡可能高價值的數據資產。事實上，只要掌握了科學的指標體系建設方法和數據探索方法，不需要太多的指標，就能構建出一套可以“改善未來”的指標體系。
總而言之，一套好的指標體系，能夠幫助我們實現4個目標：描述現狀、洞察原因、預判未來、尋某人行某事。
接下來，讓我們開始實踐。
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數說‖
圖3：指標體系搭建過程
以“業務理解”為起點，縱向出發，我們可以往4個方向深入對業務的理解：
① 業務目標：包括要創造的價值，以及要交付的結果等。
- 以呼叫中心的運營為例，運營提效的主要目標是——在保證服務水平的基礎上，用同樣的人力資源，承接更多的服務請求。
② 業務的運營模式：包括參與主體以及主體之間的關系等。
- 以傳統保險業務為例，參與的主要主體有6個：保險人（保險公司）、保險業務員、投保人、保險標的（被保人/被保財產）、受益
“正確地開始，功成已近半。” —— 亞里士多德
對于建立指標體系而言，近乎真理的起點在于“理解業務”。
以“理解業務”為起點，我們分別從縱向與橫向兩個方向思考，就能搭建起我們的指標體系。
#04.
如何搭建一套好的指標體系？
人、其他第三方。
- 在營銷場景下，主要是保險人、業務員、投保人之間的關系較為緊密；而在理賠環節，則是保險標的、受益人、保險人、投保人、其他第三方之間的關系較為緊密。
③ 可控因素：對業務目標有重要影響的、可控的內外部影響因素。
- 以貿易公司為例，影響業務發展的內部環境因素可能有：庫存狀況、定價策略、銷售團隊等。
④ 不可控因素：對業務目標有重要影響的、可控性較差的內外部影響因素。
- 還是以貿易公司為例，匯率變動、原材料價格等都是可控性較差的外部影響因素；是值得監測的風險點。
以“業務理解”為起點，橫向出發，我們可以經過3個步驟，完成數據資產的交付：
(1)量化業務：將上述的四類業務事實，依次轉化為對應的指標；業務目標 → 結果指標，運營模式 → 運營指標，可控因素 → 過程指標，不可控因素 → 監控指標。
(2)建立體系：建立上述指標的聯系，以及整個指標體系的使用方法。
(3)交付資產：將指標體系轉化為數據資產交付。例如，一套指標體系的說明文檔、數據表格、報表、看板、報告等。
舉個例子。
光說不練假把式。當代打工人，健康（身材）最重要 ，我們以“身材管理”這個業務場景為例，演練一下指標體系的搭建過程。
‖驅動力
數說‖
以上簡單回答了數據同學的4個問題：搭建指標體系的原因、標體系的定義與組成、搭建的方法、衡量的標準。
現在來回答業務崗、綜合管理崗位同學關心的問題：指標體系能幫助組織做什么？該怎么用？
一個好的指標體系對于組織而言，可以是一把統一溝通語言的尺子，可以是一臺統一方向的司南，可以是一個持續發現問題、預警風險的智庫。
#05.
指標體系該怎么用？
- 尺子：當團隊使用一套指標體系時，就可以統一度量衡，減少轉化、翻譯（口徑解釋）等工作，降低組織內的溝通成本。承載的工具有：元指標模型、元數據模型、指標管理系統等。
- 司南：當團隊使用一套指標體系，開展工作時，就能聚焦工作目標。當指標體系內的各層級指標間建立起了清晰的關系，就能從指標體系出發，明確工作重點。承載的工具有：KPI指標體系、ORK指標體系等。
- 智庫：當一套指標體系，有了清晰且充足的使用指南，并且在組織內有一套可運行的信息反饋機制時，這套指標體系就能夠持續的發現問題、預警風險。決策者就能做到“謀定而后動，知止而有得。”承載的工具有：指標分析方法、信息反饋機制等。
所以如果你是一塊業務/團隊的責任人，當你覺得團隊之間溝通成本高的時候，當你覺得團隊內的同學對業務發展方向不明確的時候，當你覺得缺乏有效的、足量的信息的輸入的時候，都可以考慮一下——“指標體系”這個工具能否幫助你解決這個問題。
補充這部分內容的主要原因是，聽到身邊朋友們的一些討論：
- “數據組設計了一堆指標，但是那么多指標，該怎么用呢？哪個重要呢？”
- “我們公司其實挺數據驅動的。但同樣一個故障問題，我們團隊可能使用的是A指標，因為要體現因素1、因素2、因素3的變化。而小賈團隊也不知道出于什么考慮，用的是B指標。每次會議上一旦意見不同意，就要為指標、口徑的問題撕扯半天。”
- “我們知道數據很重要，但是有了數據指標，不代表就是有了好的產品。某個指標變好，也不意味著產品體驗就更好。”其中有產品經理、服務運營經理崗位的同學，也有銷售企劃崗位的同學，等等。
聽到這些聲音，好好就在反思：設計“指標體系”這個產品的時候，有沒有考慮到用戶的體驗？他們在工作中遇到了哪些問題？哪些問題是“指標體系”這個工具能夠幫助他們解決的？怎么樣幫他們解決？
‖驅動力
風向‖
- 建立指標體系的目的：獲取全局性的、有體系性的信息；進而通過這些信息去驅動業務的發展，達成組織目標。
- 指標體系的本質：指標庫 + 關聯關系 + 使用指南。
- 評價指標體系的標準：一套好的指標體系，應該能夠幫助我們實現4個目標：描述現狀、洞察原因、預判未來、改善未來。
- 搭建指標體系的過程：搭建指標體系的過程可以分為橫縱兩個方向；縱向是“深入的理解業務”；橫向是“工作流”，分為4個步驟：理解業務、量化業務、建立體系、交付資產。
- 指標體系對組織的作用：一把尺子（統一語言）、一臺司南（統一方向）、一個智庫（收集信息提煉價值）。
#06.
小結
-END-
如何搭建一套完整的數據指標體系
來 源：數據學堂 / 作 者：歪老師
鏈 接：//mp.weixin.qq.com/s/1fsgCFvXEtrLzCJ1IEG7-A
以上簡單回答了數據同學的4個問題：搭建指標體系的原因、標體系的定義與組成、搭建的方法、衡量的標準。
現在來回答業務崗、綜合管理崗位同學關心的問題：指標體系能幫助組織做什么？該怎么用？
一個好的指標體系對于組織而言，可以是一把統一溝通語言的尺子，可以是一臺統一方向的司南，可以是一個持續發現問題、預警風險的智庫。
#01.
指標體系是什么？
其實，現代企業和封建社會商幫（喬家大院時代）在管理方法上最大的區別就是引入了統計學（其它的諸如制度、股權、職業經理人制度等其實在古代商幫早就有，喬致庸就給手下的員工發了股份嘛）。
提起指標，我們總能想起那個著名管理學大師彼得·德魯克名言：“如果你不能衡量，那么就不能管理”。當然，也不能說古代的企業管理沒有統計學，至少是有統計的，要不然怎么知道每年掙了多少兩銀子呢。
隨著企業管理知識的進步，更多的數據和統計被應用到企業管理當中。從市場營銷到銷售售后、從客戶調研到CRM管理、從研發到物流。
以前，主要是用統計學（例如做一大堆抽樣調研）根據概率分布得出結論。
現在到了大數據時代，我們可以非常輕松地統計上億用戶的瀏覽、下單、評論行為，進而得出結論。
‖驅動力
風向‖
所以，所謂的指標就是對所觀察事物的一種量化統計。大到企業的收入利潤，小到每個一線銷售人員每天的客戶拜訪量、成單量等。
那么，什么是體系呢？
體系，就是用一套邏輯把一大堆東西連接起來。比如，人的生命體系包括大腦、心臟、血液、各種器官等等，每一個組成部分都在這個體系中有自己獨特的功能，都是這個體系不可或缺的一部分。
而企業的指標體系，就是能夠將大到企業的總收入、利潤，小到每個銷售員的成交量等單個指標用一套邏輯連接起來（見下圖）。
在這套邏輯里，你能從局部看到整體，能從整體劃分到局部。
例如你頭疼（整體），醫生能夠按照人的生命體系一一檢查，直到發現你上呼吸道不正常，發生了感染（局部）；也能從你手扎破了（局部），如果不及時處理傷口，可能由于感染丟失了性命（整體）。
企業也一樣，通過企業的指標體系，也能看到企業利潤沒有達成，是哪個部門（個人）出現了問題，也可從一個銷售員的業績推斷出公司的整體情況。
由此可以看出，指標體系最重要的是“指標”和“邏輯”。
那么，如果我們想要搭建一套完整指標體系，就得有一大堆衡量企業健康狀況的指標，還得有一整套邏輯將企業的各個指標有機連接起來。
“指標”和“邏輯”雖然是指標體系的兩個組成部分，但是構造“指標”和“邏輯”的過程卻是同一個過程，那就是“自上而下，從大到小”，層層拆解，步步細分（業績目標的設定過程可能相反）。
首先，每個企業都有自己每年的整體目標，這個目標一般是營收、利潤、或銷量。
這個大指標的問題在于，它無法把責任落在某一個具體的人或部門（CEO不算，因為整個指標體系就是為了他達成大指標使用的管理工具，他又不能一個人把公司所有活干了），所以就需要把這個大指標進行拆解，直到拆解到責任可以落實到每一個部門（個人）頭上。
其次，就是如何拆解企業目標，這一步至關重要。一般來說，指標體系是按照本企業的業務流程進行拆解。
那什么是業務流程呢？它指的就是你要將從消費者（或者客戶）那里收到錢所經歷的所有的步驟進行拆解（也有人說按照消費者消費路徑來拆解的，個人認為主要是業務流程，因為一般公司的部門是按照業務流程設置的）。
例如一家汽車制造公司，要想從客戶手里收到購車款，大體來說需要經歷造車——>營銷——>物流——>銷售的環節。那如何將企業一年的收入在這些環節進行分解，這時可以就需要“將業務流程抽象為數學公式”，因為指標本質上還是數據，所以指標的拆解當然離不開數學。
以上汽車銷售的業務流程用數學公式表達出來如下：
汽車廠的銷售收入=Max{出廠車輛數，營銷產生的銷售線索數??銷售轉化率??門店數量}??單車利潤
因此，要達成營業利潤那么子指標就是銷售車輛數，而銷售車輛數的子指標就是出廠車輛數、銷售線索數、銷售轉化率。
#02.
指標體系如何搭建？
‖驅動力
風向‖
這是大指標的一級拆解，一級拆解，一般建議子指標可以找到一個具體負責的部門。因為說一千道一萬，企業是由各部門組成的，不論是傳統企業是互聯網公司，當然集團除外，我們這里主要說的是某一板塊業務。
這樣拆解的好處就是，雖然這個部門無法完全控制整個公司大指標，但是總可以控制部門的子指標。
例如，營銷部可能無法對整個公司的銷售收入負責，畢竟如果你車造的很爛，或者銷售人員不努力，即使我把產品吹上天，消費者實際到店一試駕，還是不會買不是嗎。但是，有多少人看廣告，有多人看了廣告愿意試駕（銷售線索）你總不能甩鍋吧。
第三，就是將每個業務流程的目標再次在本流程的子流程層面進行二級拆解（見下圖）。
例如，營銷部負責銷售線索數，但是你可能在很多媒介上做廣告，例如電視、門戶網站、移動端APP等等，那么每一個媒介上有多少銷售線索數，你總得有一個統計指標吧，或者每一個媒介都有一個具體的人員在負責，那么將“銷售線索數”這個子指標再細分，就是“XX媒介產生的銷售線索數”。
這樣，我們就可以看出這個媒介在整年的表現，如果責任到人的話，可以直接去看負責這個媒介投放的人員的業績表現，進而通過這個子指標看其對整個營業收入（公司大指標）的影響。
其實這方面沒有很好的方法，網上很多人都在鼓吹“OSM模型”，O就是Objective，S 是Strategy，M 是Measurement，其實它更多指的是一個概念框架，而且是高度抽象、大道至簡的那種，而在真實的應用上能夠參考的意義是有限的（就像 SWOT 分析一樣）。
因此，最好的方法，就是你對這個業務流程相當了解，這也是現實中為什么 HR 部門無法設置好的指標體系了，因為他們對業務流程的了解一般少之又少。所以，指標的拆解（指標體系的搭建），其實是非常內行的一件事情。
第四，是將一些職能部門的指標以及業務部門的保障性指標加入進去。如果按照上述方法拆解KPI，那么基本上只有銷售部、營銷部、生產部等主要業務部門的指標，但是問題是整個公司的運行不是只有業務部門，還有很多職能部門，這些職能部門的工作也很重要，因為他們是保障整個公司的健康運行，也就是以上業務部門的指標能夠達成的基礎環境（參見波特價值鏈）。
舉個例子，如果財務部門不好好工作，導致出現一個財務漏洞，那整個公司好幾年的營收估計都搭進去了，又何談一年的目標實現呢？
那這些職能部門的指標如何拆解呢？
首先，你必須得了解它們的主要工作內容、工作目標、工作流程。例如財務部門，主要指標可能是財務報告的及時性和準確性，以及預算管理的好與壞，這些都是可以量化的。
還有數據分析部門可能主要是一個支撐部門，那目標就是、及時準確地支撐業務部門數據需求、報表開發、給管理層的深度分析報告等，這些服務可以由各業務部門來打分，這樣你就可以設置數據分析部門的指標諸如“數據提供滿意度”、“數據分析報告滿意度”等。
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風向‖
此外，業務部門也有保障性指標。例如生產部的指標肯定不光是生產合格的產品數量，你還得在一定時間、按照一定成本、按照一定良品率把合格的產品生產出來，那這個部門（業務）的指標就不光是生產合格的產品數量，還有以上提到的保障性指標。
通過之前搭建的業務指標體系（總指標——>細分——>細分——>……），加上諸如風險管理、財務、人事等職能（支撐）部門的保障性指標以及業務部門的業務保障性指標，覆蓋整個公司的指標體系就搭建起來了。
這個體系整體像一顆巨大的數，但是在內在結構上又是枝與枝相關聯，例如各部門的預算控制好了，整個財務的預算才能控制好；或者說數據部門要提供好用的報表，也得開發部門開發出好用的報表套件才行。畢竟，各部門相互連接，整個公司才是一個“有機的”整體（下圖）。
第一，搭建指標體系的人要對整個公司的業務及業務流程非常熟悉，或者說指標體系的搭建過程應該是各部門共同參與，而不單單是某一個部門的事情。
好的指標體系絕不是單純地套用某些行業／公司的模版就可以，因為好的指標體系一定要與你的業務特點、業務流程、業務策略深度綁定，比如開火鍋店的和西餐的指標體系肯定是不一樣的，在國貿開西餐和在火車站開西餐的指標體系也是不一樣的，所以光靠招聘一個數據分析師肯定不行。
第二，好的指標體系應該是各部門互相牽制、相互影響，指標的負責部門和指標的考核部門應該獨立開來。
如果生產部門或產品開發部門只管生產車輛，而不管車輛的品質、市場契合度等，你就是讓銷售部門去硬背銷售指標，最終只能導致銷售人員離職率飆升，因為產品不好，就算你賣出去了，你的退貨率、保修率能不高嗎？
所以，好的指標體系應該是銷售部門、售后部門負責“產品滿意度”這個指標的考核。這樣就達到了“你說我銷售不給力，我說你產品不好”的效果，這種相互爭吵的效果在真實的企業管理中是需要的。
第三，好的指標體系，應該是有人從中立的角度去檢驗的。
正如之前所講，要搭建好的指標體系，首先你得對整個公司的業務非常了解。
現實中很多數據部門／負責指標體系搭建的部門對業務并不了解，那么他們是如何搭建指標體系的呢？就是靠各部門主動報送指標項。
但是，這里的坑就是各部門報送的指標一定是對自己有利的，而非對公司有利的。例如，營銷部門一定會報送注冊用戶數，但是不會報送注冊用戶次月留存率，這樣，如果沒有行家從中立的角度去看，到最后這個轉化率指標一定是銷售部門和營銷部門無限制扯皮的過程，而注冊用戶數也可以輕松搞上去。
第四，指標體系用于考核的時候，一定是有“共背指標”的，這和第二點有相似之處。
#03.
指標體系搭建5大注意要點
‖驅動力
一線‖
好的考核體系，一定是諸如“銷售收入”這樣涉及公司好壞安危的重大指標由所有部門共同擔負，這樣做的好處一是避免到年末有些部門獎金豐厚有些部門沒有獎金，二是給予一種銷量不好人人有責的公司氛圍。當然還有一些特定領域的指標，例如用戶留存率，最好是拉新部門和運營部門共同背負。
最后，好的指標體系，一定是每個指標都有清晰的統計口徑的。
這一點不用多說大家應該都能懂，大多數時候我們看年末快完不成任務，就各種修改指標口徑和統計方式，這樣以來，牽一發而動全身，對整個指標體系有傷筋動骨的影響，而且如果口徑隨意更改，那指標就失去了威懾力，一旦失去威懾力，那就失去了它的所有作用。
如今數據已經成為企業運營中不可或缺的重要資源。無論是產品研發、市場營銷還是決策制定，數據都發揮著至關重要的作用。因此，搭建一個科學、合理的數據指標體系，對于企業的長遠發展具有重要意義。一個完善的數據指標體系，可以幫助企業全面、深入地了解業務狀況，發現潛在問題，優化業務流程，提高運營效率。同時，通過數據分析，企業還可以洞察市場趨勢，制定更加精準的營銷策略，提升市場競爭力。因此，搭建數據指標體系是企業實現數據驅動決策、提升競爭力的重要手段。
#01.
明確數據指標體系搭建的目標與核心指標
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數據指標體系搭建指南：讓數據說話，讓決策更明智
來 源：數據化運營圈
鏈 接：
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分析企業核心業務與長期發展策略
在搭建數據指標體系之前，首先需要對企業的核心業務和長期發展策略進行深入分析。通過了解企業的業務模式、市場定位、競爭優勢等方面，明確企業的發展目標和戰略方向，為數據指標體系的搭建提供指導。
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一線‖
確定“北極星指標”作為數據指標體系的核心
北極星指標，即企業最為關注、最能反映企業發展狀況的關鍵指標。在明確企業發展目標和戰略方向的基礎上，結合業務特點和市場需求，選定合適的北極星指標。北極星指標應具有明確的業務含義、可衡量性和可達成性，能夠引領企業朝著既定目標前進。
梳理企業的主要業務流程與關鍵節點
通過對企業業務流程的梳理，可以明確各個環節的數據需求。從原材料采購、生產制造、產品銷售到售后服務等各個環節，都需要關注相關的數據指標，以便全面了解業務流程的運行狀況。
分析業務流程中的數據需求與潛在價值點
在梳理業務流程的基礎上，進一步分析各個環節中的數據需求。通過挖掘數據的潛在價值點，發現業務優化和改進的空間。同時，還需要關注數據之間的關聯性和相互影響，以便構建更加完整、準確的數據指標體系。
以“北極星指標”為基石，構建指標體系的主體框架
以北極星指標為核心，構建指標體系的主體框架。根據業務流程和數據需求，將相關指標進行分類和歸屬，形成層次清晰、邏輯嚴密的指標體系結構。同時，還需要考慮指標之間的關聯性和相互影響，確保指標體系的完整性和準確性。
設計輔助指標，以豐富指標體系的維度與深度
除了北極星指標外，還需要設計一系列輔助指標，以豐富指標體系的維度與深度。這些輔助指標可以覆蓋企業的多個關鍵領域，如運營、市場、財務等。通過設計合理的輔助指標，可以更加全面地反映企業的業務狀況和發展趨勢。
#02.
梳理企業關鍵業務流程與數據需求
#03.
設計指標體系結構與輔助指標
#04.
確定指標計算與數據收集方法
明確指標的計算邏輯與公式
為了確保指標的準確性和可操作性，需要明確每個指標的計算邏輯與公式。這包括指標的定義、計算方式、數據來源等方面。同時，還需要考慮計算過程中的異常處理和校驗機制，確保計算結果的準確性和可靠性。
‖驅動力
一線‖
確定數據的收集來源與采集方式
數據的收集來源和采集方式對于指標體系的搭建至關重要。需要根據指標的計算邏輯和數據需求，確定合適的數據收集來源和采集方式。這包括企業內部數據、外部市場數據、第三方數據等。同時，還需要考慮數據的時效性和準確性，確保數據的質量符合指標體系的要求。
整合所有指標，形成層次清晰、邏輯嚴密的指標體系
在確定了各個指標的計算邏輯和數據收集方法后，需要將所有指標進行整合，形成層次清晰、邏輯嚴密的指標體系。這包括指標的分類、命名、定義、計算方式等方面的規范化和標準化。
制定指標的命名規范與數據字典，方便后續管理與查詢
為了方便后續的管理和查詢工作，需要制定指標的命名規范和數據字典。命名規范應簡潔明了，能夠準確反映指標的含義和用途；數據字典則包括指標的定義、計算公式、數據來源等詳細信息，為后續的數據分析和決策提供便利。
#02.
梳理企業關鍵業務流程與數據需求
#05.
構建完整的數據指標體系
#06.
實施與驗證指標體系
將指標體系應用于企業實際運營中
在完成指標體系的搭建后，需要將其應用于企業的實際運營中。通過采集實際數據并計算各個指標的值，形成完整的數據報告和分析結果。這些數據和分析結果可以為企業的決策提供有力支持。
分析指標數據，為企業決策提供支持與依據
通過對指標數據的分析，可以深入了解企業的業務狀況和發展趨勢。這包括對比歷史數據、分析變化趨勢、發現潛在問題等方面。基于這些數據和分析結果，企業可以制定更加精準的營銷策略、優化業務流程、提升運營效率等。
‖驅動力
一線‖
根據業務發展與市場變化，不斷調整與優化指標體系
隨著業務的發展和市場的變化，指標體系也需要不斷進行調整和優化。這包括根據新的業務需求和市場趨勢，增加新的指標或調整現有指標的權重；根據數據質量和計算效率的要求，優化指標的計算邏輯和數據收集方式等。通過持續優化指標體系，可以確保其始終與企業的業務發展保持同步。
收集用戶反饋，不斷完善指標設計與計算方法
指標體系的搭建并非一蹴而就，需要不斷地收集用戶反饋并進行改進。通過與用戶溝通、收集意見和建議，了解指標體系在實際應用中的問題和不足，進而完善指標的設計和計算方法。同時，還可以借鑒其他成功企業的經驗，不斷優化指標體系的結構和內容。
實際運營中，并通過數據分析為企業決策提供支持與依據。同時，還需要根據業務發展與市場變化，不斷優化與迭代指標體系，確保其始終與企業的業務發展保持同步。通過搭建和優化數據指標體系，企業可以更好地理解業務狀況、發現潛在問題、優化業務流程，從而實現數據驅動決策、提升競爭力的目標。
#07.
持續優化與迭代指標體系
結論
搭建一個科學、合理的數據指標體系，對于企業的長遠發展具有重要意義。通過明確目標與核心指標、梳理業務流程與數據需求、設計指標體系結構與輔助指標等步驟，可以構建出一個完整、有效的數據指標體系。在實施與驗證指標體系的過程中，需要將其應用于
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如何搭建指標體系？本文從業務場景、業務目標、業務流程和數據采集幾個方面說明了如何在具體場景里搭建出好的指標體系。讓我們一起來看看吧！
一提起指標體系，很多同學像說相聲一樣，脫口而出“AARRR”“OSM”“UJM”……講得好開心，可面試官多反駁一句：“我這是銷售運營的指標體系！”“說清楚到底O是什么O，U是怎么U的！”就會讓很多同學沒了辦法。今天系統講解下，該如何處理此類問題。
和很多數據分析問題一樣，OSM等理論本身沒有問題。問題是不能把理論當教條，不深入業務流程之中，不考慮具體場景，是沒法搭建出好用的指標體系的。
所謂的業務場景，即：數據指標要反映的業務是啥。
它包含了四個方面：
- 業務方目標是什么？
- 業務的流程是什么？
- 業務方做哪些動作影響結果？
- 業務流程/業務流程，有啥數據記錄？
很多同學面對具體業務，不知道該怎么梳理指標，本質上是對業務不熟悉。即使不問“銷售運營指標體系”，而是問：
搭建數據指標體系，我總結了標準化全流程
來 源：以下文章來源于接地氣的陳老師 ，作者接地氣的陳老師
鏈 接：//mp.weixin.qq.com/s/r0Xfg3XNP7nWhBZHtM1SKQ
#01.
清晰業務場景
- “銷售賣的是啥呀？”
- “銷售目標客戶是誰呀？”
- “銷售人員咋賣的呀？”
- “銷售運營又運營啥呀？”
一個都答不上來，那還咋梳理指標。懂業務是第一位要求，了解業務場景后，可以一步步開始梳理。
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啥。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。
在業務方的心中，業務目標是很清晰的。因此可以直接溝通。
比如銷售運營工作，常見的主指標有：
- 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。
#02.
清晰業務目標
業務流程是主要數據來源，指標體系首要任務是反饋業務流程情況。有了主指標以后，要結合業務流程，梳理出過程指標。有了過程指標，才能解釋主指標為什么低，為什么高。
還拿銷售運營舉例。銷售運營的工作，是疊加在銷售正常的工作之上的，因此有兩個業務流程要梳理：
#03.
梳理業務流程
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- 銷售的操作流程
- 銷售運營做了哪些優化
不同銷售流程的操作不一樣，想讓指標體系具體、能落地，就得深入業務細節之中，看具體是怎么操作的。有的流程可能很簡單，比如銷售自帶客戶資源，那就自己聯系客戶→簽約，結束。但有的流程可能很長，比如賣軟件的，從接收客戶線索到成交，有N多步驟，這里是不能偷懶的，要一步步認真梳理，最好畫出流程圖。（如下圖）
銷售運營的動作，大體上可以分成三部分：
- 培訓：培訓銷售們產品知識、話術、技巧
- 激勵：物質激勵、精神激勵
- 組織：SOP制定、流程管理
這里也不能偷懶，需要了解到細節。比如培訓，什么時間、什么話題、多少人參與，要了解到位。比如激勵措施，物質獎勵的獎勵規則，要了解到細節（如下圖）這些細節才是直接驅動銷售干事情的動力。
這里有個常見的誤區，就是很多同學在梳理指標體系的時候，只關注用戶行為，不關注業務動作。比如梳理銷售指標，就簡單地：銷售額=業務員人數*有成交比例*人均成交金額，就拉倒完事。
至于有啥獎懲措施，有啥規范制度，一概不知。這樣會導致指標體系只能展示結果，不能解釋原因，也沒法對比分析。最后對著人數、比例、人均金額三個指標狂抓腦袋：為啥它就漲了呢？為啥它就跌了呢？（如下圖）
數據記錄是保障。業務流程數字化程度不高，沒有數據記錄，一切免談。比如銷售運營指標體系；如果想解讀銷售業績，就得掌握銷售過程，得先知道銷售干了啥，沒干啥；如果想診斷銷售能力，就得掌握銷售個人畫像，得先知道銷售有啥經驗、啥背景；如果想分析運營動作有效性，就得記錄每個動作上線時間，作用在哪些人身上。
#04.
確認數據采集
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如果以上統統沒有，只有一張成交訂單和訂單上的銷售個人編號。那就真的沒啥好分析的了。最后的數據就只有：銷售額=業務員人數*有成交比例*人均成交金額。基于這么點可憐的數據，可以做一些簡單的、粗線條的分析，比如：
- 對業績排名，分析業務員業績穩定性、找出標干
- 對團隊排名，分析團隊管理水平高低
- 對比活動/政策上線前后差異，粗略觀察效果
當然，因為缺少細節，所以這些分析很容易被人質疑。沒有數據，分析什么呢！這一點一定要牢牢記在心里。在各種場合，努力推動數字化進程，努力提高業務部門對采集數據的重視（而不是提高業務部門對數據分析成果的期望），才是數據分析師們自救法寶。至于那種大吹特吹：“我有神威無敵大將軍算法，代碼一跑上知天下知地中間知空氣”的主，你就跟他劃清界限，讓他獨自面對銷售的質疑，死幾次他就知道改了。
比如內容運營場景，得先知道：
- 是啥類型內容、視頻、文字、海報？
- 內容創作從目標、選題、素材、發布流程是啥？
- 內容運營團隊對不同內容主題的運作計劃是啥？
了解業務才能做出切合實際的指標體系。
#05.
更多的場景
不止銷售運營，但凡數據想落地到具體業務中，都得經歷這個過程。
比如商品管理場景，得先知道：
- 是啥類型商品、保質期、儲藏要求、物流要求如何？
- 商品選品、定價、入倉、出貨、上架流程是啥？
- 商品管理部門改價格、做促銷、做陳列的方案是哈？
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「數據驅動變革」
《驅動力》第29期
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