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数据指标体系是什么?5+5+5

2020-02-09

第一期,当然得从数据指标体系讲起。因为几乎所有数据分析工作都会提“建立数据指标体系”。同学们现实的困惑是:你说报表我就见过,我天天都在更新。可这玩意怎么就体系了呢?做了体系又怎么样呢?为啥我不觉得我做的是体系?今天系统解答一下。要讲,就从数据指标讲起。

01 为啥需要数据指标

以下话是不是经常听到:

  • “大概有1万多人吧”
  • “有很多顾客都不满意”
  • “感觉我们门店都没人了”

不确定、不具体、不准确。

我们平时过日子都是这么说话的。没毛病,因为具体的消息是有很大成本的,大部分时候我们就是随口说说而已。但是企业经营要是都靠这个那就死翘翘了,花多少钱赚多少钱都不清楚,老板非气的翘辫子。

数据指标就是对抗不确定的

如果我们把上边的表述改成:

  • 2月4日新注册用户9800人,超目标1000人
  • 2月4日当日A产品退货100件,累计30天退货率2.5%
  • 2月4日全国到店用户30万人,到店率30%,低于32%的期望值

是不是爽快多了。这就是数据指标的直观用途。

02 为啥需要数据指标体系

实际工作中,想要准确说清楚一件事是挺麻烦的,比如我们想说:“2月份A产品卖的非常棒!”如果对方想较真的话,可以挑一堆刺出来(如下图)


一个问题,往往有很多方面,只用一个指标不能充分说明问题。这就需要一组有逻辑的数据指标来描述,这就是数据指标体系。

03 数据指标体系五大件

第一要素:主指标(一级指标)

用来评价这个事到底咋样的最核心的指标。比如说:“产品卖的好”。直观的想到是“销售金额”这个指标,因为这是我们卖货直接收到手里的钱,钱多了当然好。

每个指标得有以下要素:

  1. 业务含义:在业务上它的意义是……
  2. 数据来源:哪个系统采集原始数据
  3. 统计时间:在XX时间内产生的该数据
  4. 计算公式:如果有比例、比率,得说清楚谁除谁;如果是汇总,得说清楚谁加谁。

注意:有可能需要多个主指标,来做综合评价。比如产品卖的好,光看金额还不够,可能还要关注毛利,这才是真正赚到的钱。可能还得看销售数量,因为销售数量和库存直接挂钩,得防止积压太多。这样就至少有了三个主指标:销售金额、销售件数、销售毛利。

第二要素:子指标(二级/三级指标)

主指标可能由几个子部分构成。比如:

销售金额=用户数 * 付费率* 客单价

如果销售金额没达标,我们会很好奇:到底是购买的客户少了,还是卖的人不够多,还是买的太便宜了,了解细节有利于我们找到真正的问题,这时候就得拆解子指标。


第三要素:过程指标

主指标往往是最终的结果,比如B2B行业的销售金额,是销售线索-售前跟进-需求确认-产品体验-价格谈判-竞标-签约这一系列过程最后的一个结果。光看一个最后结果是无法监督、改进过程的。如果想更进一步管理,就得看得更细一些,从而添加子指标(如下图)


第四要素:分类维度

有可能一件事是很多人、在很长时间内完成的。想知道总销售金额是怎么构成的,每个地区、每个团队分别完成多少,可以增加分类维度。通过分类维度,把主指标切成若干块,这样能避免平均数陷阱,把整体和局部一起看清楚(如下图)


第五要素:判断标准

即使有了以上四个点,我们还是不能说:A产品卖的好。因为好是个形容词,是和差相对的。因此就需要一个对比的参照物。参照物的选择,本身是个复杂的分析过程,需要做深入的分析。

在构造指标体系的时候,往往这些判断标准是和当前数据一起呈现的。这样在看数据的时候,可以直观的做出判断,使用起来就很方便了。

04 数据指标体系如何发挥作用

小结一下,构成指标体系五部分是:

  1. 主指标
  2. 子指标
  3. 过程指标
  4. 分类维度
  5. 判断标准

有了这五部分,诊断起问题来非常轻松。

  1. 先看主指标+判断标准,比如主指标是:销售金额,先看本月是否达标了,没达标差多少达标。再看年累计达标没有,有多少亏空/盈余。这样很容易看清楚:知道问题是什么,有多大。
  2. 再看分类维度。哪些区域没有做好,是不是一贯做不好;哪些区域做的好,是勉强完成还是持续上涨。这样谁有能力兜底,谁是拖后腿的一目了然。
  3. 再看子指标/过程指标。哪个环节没做好,是线索太少了,得加大推广力度;还是跟进成功率低,得提升销售能力;还是报价总miss,得增加一些折扣。怎么处理问题一目了然。

可以说,做好了数据指标体系,基本上能干60%数据分析师的活。好的数据指标体系,就能让业务人员看一眼就知道该在哪里干,该往什么方向干,非常好用。

注意:基于指标体系的诊断,只解决战术问题,不解决战斗层面的细节问题。比如问:

  • 我没有思路,该怎么设计方法?
  • 我有三种方法,哪种更适合当前问题?
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