如何构建能落地的指标体系?

数据分析师在指导业务,帮助业务发现和解决问题时,数据指标体系必不可少。可是为什么需要指标体系?什么是指
摘要

数据分析师在指导业务,帮助业务发现和解决问题时,数据指标体系必不可少。可是为什么需要指标体系?什么是指标体系?指标体系又该如何建立?本文就此问题从三个方面进行了解答,希望对你有所帮助。

如何构建能落地的指标体系?

数据指标体系可以帮助数据分析师更好地梳理、理解业务,发现业务过程中出现的问题,进而推动业务的迭代优化。所以,指标体系是数据分析师必备的技能,也是数据分析招聘要求中高频出现的词汇。

那么,为什么需要指标体系?什么是指标体系?如何建立指标体系?本篇文章里,将从这几个方面介绍指标体系的基本概念和构建方法。

一、为什么需要指标体系?

全面诊断业务现状没有指标对业务进行系统衡量,我们就无法明确业务现状,也就无法把控业务发展,尤其现在很多业务比较复杂,单一数据指标容易片面化。因此,搭建系统的指标体系,才能全面衡量业务发展情况,针对性地制定业务策略,促进业务良性增长。

快速定位业务问题我们经常会遇到某个关键指标突然下降的问题,只盯着结果数据是分析不出原因的,这就需要用到一些过程数据。

比如总销售额减少了,可以看是哪个过程导致的,是不是整体曝光量减低了,还是虽然曝光了但点击量下降了,还是收藏加购的下降了,定位到具体的过程后再去分析这个过程最近有没有改动,是产品功能出了 bug 还是运营策略进行了调整等。

一个完整的指标体系,能够帮我们明确结果型指标和过程型指标的关系。不仅能监控结果,更能分析过程。通过结果指标回溯到和用户行为相关的过程指标,找到解决问题的核心原因。如转化率这种结果型指标,影响它的可能是浏览次数、停留时长等过程型指标,通过指标体系,能清晰明确转化率和和浏览次数、停留时长的关联关系。

有效驱动业务发展产品、运营、市场营销等部门都是促进公司发展的重要组成部分,而这些部门都需要通过数据发现业务上的问题,针对性地提升改进。产品需要通过数据评估版本迭代效果,运营需要通过数据验证运营策略,市场营销需要通过数据洞察用户的消费习惯。通过完整的指标体系和数据分析,可以有效指导各部门的工作,通过数据找到业务当前痛点和瓶颈,以数据驱动找到优化方向,进而实现业绩的提升。

二、什么是指标体系?

前面我们讲了指标体系的必要性和重要性,那究竟什么是指标体系呢?简而言之,指标体系即相互之间有逻辑联系的指标构成的整体,所以一个指标不能叫指标体系,几个毫无关系的指标也不能叫指标体系。

1. 什么是好的指标体系?

一个好的指标体系一般具备以下几个特点:

(1)能体现当下业务的关注点

我们知道,业务在不同时期的重心不同,关注的核心指标也会不同。例如,一般在业务初期会重点关注新用户的增长和留存,中期关注用户的活跃和转化复购,后期关注用户的流失和召回。不同阶段关注的核心指标不同,所对应的指标体系也必定有所差异,所以不能指望一套指标体系从头用到尾,每个阶段都应该要针对当下的业务关注点搭建指标体系,这样才能够和业务保持一致,真正起到指标体系的价值。

(2)同时包含结果、过程性指标

我们习惯于通过指标体系监控业务的发展趋势和出现的问题,但更重要的是,我们希望了解问题背后的原因,知其然知其所以然,对症下药才能够针对性地进行改进和优化。所以一个好的指标体系除了要有表征现状问题的结果性指标外,还要有影响这个结果的过程性指标,这样才能在出现问题时有据可循,抽丝剥茧,快速找到问题原因。

(3)有对应的业务抓手

在前面两点的基础上,我们除了希望通过指标体系反映业务现状、定位问题原因外,更希望它能够指导我们的业务动作,告诉哪些部门应该在哪些环节进行改进,这个就是我们说的,要有对应的业务抓手。要有具体到人、具体到策略的指导性意见,否则就算定位到了问题的根因所在,没有对应的人和策略跟进,问题依然得不到解决。

2. 指标体系建设的误区

上面讲了什么是指标体系,以及一个好的指标体系应该具备哪些特点,下面我们来讲一讲,指标体系建设中需要警惕的误区。

(1)没有核心指标,抓不住重点

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