1、资料分享

写本文主要参考了《数据分析思维:分析方法和业务知识》和《指标体系与数据采集》,关注公众号,回复关键词【100】获取电子书。

2、什么是指标体系?

日常聊天,我们常常会说“大概、可能、应该、我感觉...”,例如,领导问我,“小李呀,你们产品的性能怎么样?”,我说,“应该还行吧,挺快的”。

这种回答,日常闲聊没问题。但在正式汇报工作或定位问题原因时,必须要用准确数据来描述。上边的对话可以改成,“竞品的平均响应时间是800ms,我们产品的平均响应时间是600ms,比竞品快25%。”

这就是通过数据回答问题的典型案例。

实际工作中,只用一个指标很难解释清楚业务问题,这时就需要多个指标从不同维度解释同一问题,这就是使用指标体系。

简单总结,多个指标有逻辑、有系统的组织起来,解释同一个业务问题,就叫指标体系。

3、建立指标体系的意义?

在看体检报告时,常常包括血压、血脂、视力、B超、X光等多个维度,单纯知道其中一项或几项,是不能了解一个人的健康状况的,例如,我的体检报告里几乎全部正常,但有一项颈椎生理曲度变直,把所有指标综合起来考虑,就能了解我的健康状况。我的问题出在颈椎,需要加强游泳或打羽毛球,改善颈椎的健康状况。

同样,对于一家公司的业务状况是否良好,也需要通过完善的指标体系对业务进行监控。当业务出现异常时,能迅速发现问题,并找到正确的解决方案。

所以,指标体系的作用:

  1. 监控公司运行状态;
  2. 寻找现存业务问题;
  3. 明确未来工作方向;
  4. 减少大量重复工作(一次建设,长期使用)。

4、建立指标体系的步骤?

确定一级指标 -> 确定二级指标 -> 确定三级指标 -> 优化指标。

step1:明确当前KPI,确定一级指标

一级指标是公司运营情况的最核心指标。

例如,旅游公司在会员积分开销较大,业务部门关心成本,定的KPI是合理利用积分抵扣金额,以节省成本,所以该部门的一级指标就是积分抵扣金额。

一级指标并非只能是一个指标,有可能是多个指标。

例如,网贷公司的主要工作是,开发符合市场需求的贷款产品,在提升放款量的同时,也需要关注逾期率,所以该公司的KPI有两个,放款金额和坏账率。

step2:了解运营情况,确定二级指标

明确一级指标后,将一级指标拆解成二级指标。

以积分抵扣为例,从订单维度拆解:

积分抵扣金额 = 积分抵扣订单数 x 平均订单抵扣金额

从会员维度拆解:

积分抵扣金额 = 积分抵扣会员数 x 人均抵扣金额

step3:梳理业务流程,确定三级指标

一级指标通常是业务流程的最终结果。

例如,积分抵扣金额是业务流程(会员->会员购买旅游产品->使用积分抵扣->支付金额)的结果。

只有结果,无法监督、改进流程,无法找到业务的问题所在。

因此,需要更粒度的三级指标。

假设,不同的会员等级、不同的产品可以使用的积分抵扣的金额不同,那么,按业务流程拆解三级指标就是,会员节点拆解为LV1级会员、LV2级会员、LV3级会员...,购买产品业务节点可以拆解为酒店订单、机票订单、自由行订单等。

拆解完成的指标体系:

积分抵扣金额.png

step4:通过报表监控,更新完善指标

根据上述一、二、三级指标,制作报表,验证报表质量,根据业务变动,动态调整完善指标。

补充说明:在学习这部分时,还参考了GrowingIO丛书《指标体系与数据采集》,本来想写写OSM和UJM模型,但自己理解并不到位,甚至一度没搞明白两者的区别,所以没写。想学数据分析的可自行学习,文章开头有电子书的下载地址。

5、建立指标体系的常见问题?

(1)一级指标错误,抓不住重点

例如,评估程序员的工作情况,定下的评估标准是:产生的BUG数量越少,则代表工作完成的越好。

结果,A程序员一年只写了100行代码,是所有程序员中产出量最少的,但是因为符合上述评估标准,其绩效比其他程序员更好。

(2)指标不成体系,逻辑有漏洞

按我们的常规思维,更容易关注结果数据,忽略过程数据。导致缺少体系化、逻辑严谨的指标结构,在业务出现问题时,难以快速定位原因,没办法解决问题。

(3)数据不全,反复采集数据

数据准备工作,是一项占用大量时间,还不容易看到成果的阶段,如果前期思考不全,导致反复处于数据准备阶段,浪费人力,进展缓慢。

(4)数据治理不够充分

数据治理不充分,数据表多、数乱、业务维度不一致,导致数据分析效率底下。

(5)指标没有业务意义

指标很多,但没有业务意义,导致最终报表就是一堆没用的数字。

6、遗留问题

(1)关于指标体系建设,能找到的都是商业类数据分析的方法,对于非商业类数据分析,例如:分析网易云音乐的用户评论、分析某部小说的写作特点等,这种数据分析有没有成熟的方法论?

(2)准备不够充分,本来想写几个建立指标体系的案例,没写完。

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