「数据指标体系」怎么搭建才是“有效”？
郑州星云互联 | 作者
腾讯新闻 | 来源
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搭建指标体系的价值
搭建指标体系有什么用？数据分析什么要搭建指标体系？有什么用？可能大部分人都说不清楚。在我看来， 搭建指标体系的价值主要有3点：
1. 建立业务量化衡量的标准
指标体系可以建立业务量化衡量的标准，数据分析的目的就是 说明、衡量、预测 业务的发展。
比方： 衡量一个门店经营的状况，一个门店月净利润20万元，刚看这个指标感觉这个店盈利不少，发展应该不错，但是再一看前两个月的净利润，发现前两个月的净利润都是40万以上，增加了这一个指标，我们就发现了这个店的经营状况可能存在问题了。
在衡量业务经营状况的过程中， 单一数据指标衡量 很可能 片面化， 需要通过补充其他的指标来使我们的判断更加准确。
因此， 搭建系统的指标体系 ，才能全面衡量业务发展情况，促进业务有序增长。
2. 减少重复工作，提高分析效率
有了指标体系，数据分析师就可以少干点临时提数的活，指标体系建立后应该 能覆盖大部分临时数据分析需求 ，如果指标体系搭建完了，还是有很多临时的分析需求涌现，那证明这个指标体系是有问题的。
3. 帮助快速定位问题
建立了系统指标体系，有了过程与结果指标，有了指标的前后关联关系，就可以通过 回溯与下钻 ，快速找到关键指标波动的原因，老板让你分析原因，再也不用愁眉苦脸了。
不过这些价值发挥的前提是 建立合理、有效的指标体系， 且 数据质量有保证， 数据质量都不能保证，指标体系搭的再好，分析出来的结果也没什么意义。
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怎么判断指标体系是否有效？
怎么样判断我建立的指标体系是否合理有效呢？网上有人总结了4个标准， 个人很赞同：
- 完备性： 能完整解释业务现状，不重复、不遗漏
- 系统性： 能够准确反映业务问题的，帮助问题定位与目标制定
- 可执行： 定义清晰明确，这套指标体系建立后，能指导数据开发同学制定合理的数据底层结构，为大家节约时间
- 可解释： 过程指标与结果指标做好清晰分类，通俗易懂大家有共识
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如何搭建有效的指标体系？
搭建指标体系要 有重点，不能只是罗列指标， 这是很多数据分析师都会犯的通病，上来先把大量的指标列好，也不说明优先级，先看哪个后看哪个，业务根本就看不懂。
搭建指标体系要 有目标， 很多人习惯了列指标，自有一套指标拆分的套路，不管我们要解决的业务问题是什么，反正就是按照时间、渠道、区域等纬度拆分，分来分去也 没个具体的标准，最后还要纠结到底指标变化多少才是问题
指标体系不是越全越好， 和业务最贴切的才是最好的。 这个我在之前的指标体系文章里反复强调了，写文章的时候会为了吸引眼球，标题写XXX行业指标体系大全，虽然我给大家整理指标体系的时候尽量概括多个业务场景，指标列的很详细，但是 不同的公司，业务复杂不一样，没有一套指标系统是能够通用的，只有和业务最贴切的才是最好用的。
那怎么才能搭建有效的指标体系呢，我给大家 分享以下几点经验：
1. 掌握基本的思维模型，全面洞悉业务
数据分析离不开业务， 了解业务是我们搭建指标体系的前提， 掌握一些基本思维模型，可以帮助我们快速、全面的洞察业务：
(1) 是什么？为什么？怎么办？
任何的分析，都逃不过这三个问题，在搭建指标体系的过程时刻问自己， 你的指标体系能清晰反映业务的这三个问题么？
(2) 5W2H模型
经典的数据分析思维模型。以五个W开头的英语单词和两个H开头的英语单词进行提问，从回答中发现解决问题的线索，即 何因（why）、何事（what）、何人（Who）、何时（When）、何地（where）、如何做（How）、何价（How much）。
5w2h能帮助我们培养一种 严谨全面的思维模式， 让分析的过程更加全面更有条理，不会产生混乱和遗漏，当你觉得你的指标体系已经很完美的时候，可以用这个模型来帮助你肯 找到思维的漏洞.
(3) 逻辑树方法及MECE原则
逻辑树方法可以帮我们 将复杂的业务问题拆解成多个简单问题， 从而帮助我们 拆分更细的数据指标
Mece原则的意思是 “相互独立，完全穷尽” ，我们搭建指标体系的一个重要标准就是不重复不遗漏，运用mece原则可以很好的帮助我们 把握核心指标，提升指标系统的有效性
(4) 商业画布
商业画布是一种 分析企业价值 的工具，通过把商业模式中的元素标准化，引导我们的思维，将业务知识素材归档，在了解业务的过程中，我们可以按照下面张图来完善填充，从多个角度全面的洞察业务
除了上面的思维模型，最好的了解业务的方式就是 和业务方多交流，认识当前业务的关键问题， 毕竟建立完善系统的指标体系需要很长一段时间，最好从部分关键点开始，先解决问题。
2. 指标体系搭建方法论
对应业务场景的指标体系有相应的方法论，比如基于用户生命周期的指标体系AARRR、客户满意度指标体系等等， 简单给大家分享几个：
(1) 第一关键指标
这个概念是我在《精益数据分析》中看到的，指的是 当前阶段无比重要的第一指标， 同时也指出了在创业阶段的任意时间点上应该且 只关注一项重要指标 。
这个概念在我们搭建数据分析指标体系的时候同样有指导意义。先抓住公司当前阶段的 “第一关键指标” ，然后再把这个指标 拆解到各部门 ，形成各部门的“第一关键指标”，也就是我们说的OKR，或者是KPI，然后再根据各部门的业务，基于这个第一关键指标思考 应该关注哪些细化的指标。
(2) 基于用户生命周期的指标体系：AARRR
(3) 客户满意度指标体系：RATER指数模型
总之，关于指标体系的搭建可以 先模仿再优化 ，重点是 解决业务问题 ，我整理的一些特定业务场景的指标体系，可以 先模仿套用，再根据业务形态加以调整， 快的话，2个小时一个指标体系即可搭建完成。
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