一、數據指標
1 數據指標作用
- 讓描述性統計更直觀、更確定。“大概有1萬多人吧” VS “2月4日新注冊用戶9800人，超目標1000人”。
- 讓各部門描述口徑一致。
2 指標構成
- 原子性指標：最基礎不可拆分指標（如銷售額）
- 修飾詞（可選）：某種場景（如搜索），不同維度
- 時間段：如618
- 派生指標：派生指標=原子性指標+修飾詞（可選）+時間段，如618通過搜索帶來的交易額、次日留存、日活、日轉化率；
一個指標最少要有以下要素：
- 業務含義：各部門統一的業務口徑，不能模棱兩可，有目的且准確
- 數據來源：哪個系統、哪個埋點采集的源數據
- 統計時間：在XX時間內產生的數據
- 計算公式：比例、比率，說清楚誰除誰；匯總，說清楚誰加誰
二、數據指標體系
一個單獨指標無法充分描述具體問題，所以在業務不同階段，需要分析師牽頭、業務方協助，制定的一套能從各維度去反映業務狀況的一套待實施框架。
1 指標體系幾大要素
①主指標（一級指標、核心指標）——目標思維
評價目前業務發展現狀怎么樣，最核心的指標。
- 核心指標可以有多個。比如產品賣得好與壞，需要三個主指標來衡量：銷售金額、銷售件數（影響庫存）、銷售毛利（真正利潤），而不是單單看銷售金額。
- 核心指標可以是動態的。根據業務發展階段，制定不同核心指標。比如創業期，關注盤子大小（如用戶量），關注各渠道的拉新表現；上升期，關注盤子大小健康程度（用戶量+留存）；成熟發展期，關注收入市場份額和競品監控。
- 主指標越大越好。比如銷售金額、毛利等。但有些指標不是越大越好，比如用戶數，會存在一人多號、虛假注冊、刷量等情況，避免虛榮指標。
②子指標（二級/三級指標）——橫向微觀拆分
主指標的拆分、構成。用於發現更細節、更真實的業務問題。比如，主指標：銷售金額=用戶數 * 付費率 * 客單價，假如銷售金額沒達標，到底是客戶少了，還是實際購買的人不多，還是賣的太便宜了。
③過程指標——縱向遞進
主指標衡量是結果。根據各業務線的過程，需要為每一個環節添加子指標，便於優化、監督每一個過程。比如業務漏斗模型、用戶行為路徑。
④分類維度——橫向宏觀拆分
結構性——能夠充分對業務進行解讀，如新增用戶只是一個大數，還需要知道每個渠道的新增用戶，每個渠道的新增轉化率，每個渠道的新增用戶價值等。通過分類維度，把主指標切成若干塊，這樣能避免平均數陷阱，把整體和局部一起看清楚。主指標通過不同的事物在時間和空間積累的一個結果，需要把時空拆分、空間拆分、事物組成拆分。
⑤判斷標准——對比思維
2 指標體系怎么看（數據異動分析）
- 首先，看主指標+判斷標准。實際比標准大還是小，程度有多大。
- 然后看，分類維度。實際>標准了，是多有都大嗎？會不會有平均數陷阱，不好的是那個渠道。
- 再看，子指標/過程指標。把出問題的環節都優化好。
總結：先目標——再橫向——后縱向。
3 構造指標體系
完整業務框架的指標體系應該都是有數據產品大佬負責。小白了解構建思維就好了趴，對某個小分支業務有初步構造能力即可。
①第一步，理清業務發展現狀（大佬級別），確定核心指標。明確工作目標（小弟級別），清晰主指標。
針對不同的業務階段（業務目的），清楚公司現狀（業務目的）。
②第二步，清晰判斷標准。
- KPI達成率法：KIP指標，有明確的數量要求；
- 競品對標法：以競品或行業為參照做對比；
- 生命周期法：環比，業務周期走勢；
- 自然周期法：同比，今年同時間走勢比去年同時間走勢。
③第三步，指標拆解
- 根據業務管理方式，拆解合適子指標；
- 根據業務流程、業務路徑，找合適的過程指標；
- 有意義的、能執行的維度，能說清楚業務現狀的維度進行拆分。維度太多會影響閱讀，獲取信息不直觀。
④第四步，指標宣貫、存檔、落地
- 宣貫：統一口徑；
- 存檔：對指標口徑和業務邏輯進行詳細描述存檔（名稱、計算方式、業務含義、常見問題現象）；
- 落地：沒做埋點的，做埋點。有了數據建立相關報表。
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