编辑导读：跟着公司业务局限扩大，种种相关的数据量增加，数据指标也越来越多。假如缺乏数据指标体系和阐明方案，就会难以判定整体业务成长状况、难以权衡产物/勾当结果等等。本文作者就如何从0到1成立数据阐明指标体系的底层逻辑展开阐明，但愿对你有辅佐。

数据自己是无用的，除非你从中获取到有代价的洞察。——数听说·实操季

如今，各行各业都在说，“我们要数字化打点”，离开“拍脑壳”时代。可是，到底怎么落地？数据指标怎么成立公道？差异的公司业务截然不同，就算是同一个行业，也有差异局限，差异细分客户群，很难一概而论。有时候，看到竞品公司有哪些指标，固然不知道有没有用，我们也急着“跟风”。

什么才是适合本身公司或部分的数据体系？“人、货、场” 理论好像很有用，但不是每个公司都有实体店，5W2H仿佛也很有原理，每个步调都要套用这个理论么？SWOT仿佛也很有原理……

本日，我们就来抛开所有这些看起来高峻上的理论，从底层逻辑出发，梳理成立数据指标体系和阐明方案的底层逻辑。

01

首先，我们来相识一下指标是什么？

百度百科表明指标为：预期中规划到达的指数、规格、尺度，一般用数据暗示。

好比，Boss开年会时说：“我们本年新增的几个指标：员工流失率、门店客流量、客单价……（balabala）成就厚实，收益明明！”。讲话中所提到的“员工流失率”、“门店客流量”、“客单价”，就是指标，是对功效的数据化描写。

那么，什么是数据指标体系？即将零星的数据指标串联起来，成为一整套体系使其具备业务参考代价。

02

在贸易中，数据只有一个目标“办理问题，缔造代价”。

可是“办理问题，缔造代价”，对差异态度的人来说纷歧样。对研发部，出几多bug和做几多成果的比例很重要；对付销售，几多订单很重要。要是订单销售数据给研发部，对日常事情并没有参考浸染，bug的比例给销售也没用。可是这些数据对总裁部都很有用，可以综合得知本钱和利润比例。

为了办理这个问题，引出之一条底层逻辑：

逻辑一：多维度视角

先要确定命据指标体系的方针受众，“他”看数据的视角和维度：地位偏重点在那边，业务阶段是初期照旧成熟期？越是初期数据越少，越是成熟期数据积聚越多，要思量的点也越多。

知道“他”的视角之后，去看“他”的业务是什么？对付门店常常提到“人、货、场”：阐明哪些人，园地面积，货品种类。对付网页商城常常提到“转化漏斗“：几多个商品点击量，几多个插手购物车，几多个订单，转化率几多。好像，差异业务要阐明的”对象“完全纷歧样，到底一致性在那边？

引出第二条底层逻辑：

逻辑二：业务场景要害元素分类

门店策划成交的场景 “ 我在门店付钱给售货员，他收钱给我商品 ”。

网页商城成交场景 “我点击商品，会见页面，（也许会咨询），点击提交订单”

固然各个行业，阐明的详细事项纷歧样，但都是环绕，业务场景要害元素分类，举办的。

那么问题又来了，这些“元素”奈何更好？譬喻，我想在门店挣多点钱，我的货怎么分派？客户奈何更多？伙计奈何卖得更好？搞个网站，我也知道点击，会见，订单，那奈何更多点击？为什么点击A不点击B? 奈何多点订单？环绕着方才的元素问下去，好像有“十万个为什么”，我们怎么知道这些元素”从那边来“ ？

引出第三条底层逻辑：

逻辑三：追踪业务进程

门店零售业，客户从那边出发，什么时段来到商城，进入门店的概率多大……

网页商城，从那边点击进来，进来之后欣赏过几多页面，有几多链接引导他点击下一个链接……

可是，这样梳理完成后，环绕要害元素追踪出来的业务进程，好像不是彼此独立的。零售业的逻辑 “人，货，场”，可是“我”这小我私家，颠末门店，会不会进去，和这个门店摆放的“货”关联性很大。网页商城，我会见产物页，碰着问题能找到咨询页会很开心，可是我没想提问咨询的时候咨询按钮主动跳出来盖住视线，我大概会出于厌烦直接分开。

思考到这里，引申出第四条底层逻辑：

逻辑四：梳理业务逻辑干系（强关联，弱关联，互斥干系）