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数字化转型过程中,很多企业面临着指标体系不完整的问题。比如:
各部门根据业务需求,都有一部分量化指标,但不够全面,对企业整体数据分析应用能力提升的帮助有限;
典型性原则:尽量选择比较典型、比较具备代表性的指标,这些指标能够反映业务的真实情况,其中最重要的指标叫做“北极星指标”。
系统性原则:指标体系是需要强调系统性的,常见的就是找到核心原子指标,然后延伸,最终形成类似二叉树一样的树状结构指标体系,让每个指标有根可循。
标准1:你的产品的核心价值是什么?这个指标可以让你知道你的用户体验到了这种价值吗?
标准2:北极星指标要具备典型性,能够看出长期一段时间的变化情况与表现情况的好坏
标准3:如果这个指标变好了,是不是能说明整个公司是在向好的方向发展?
标准4:这个指标是不是很容易被整个团队理解和交流呢?
标准5:这个指标是一个先导指标,还是一个滞后指标?
映射到数据指标体系中则上升为要考虑指标体系的目标是什么、指标体系的用户的业务目标是什么;
再考虑要实现这些目标会有哪些表现、哪些信号能够支撑他们的目标关注;
确立公司业务的核心指标:找到能够体现公司业务完成情况、进展情况的指标,也就是常说的北极星指标;
确立用户行为的关键指标:常说的过程性关键指标;
进行业务需求的多维拆解:将指标按照业务域、数据域进行拆分或者延伸;
根据“指标金字塔”概念,可以将搭建指标体系的过程分成以下几个步骤:
核心指标要能指引业务发展,对齐业务发展方向和业务目标,有牵引性,最好不要超过三个,一般选用北极星指标。
所以这个阶段,我们的最终产物就是确定 1-3 个最上层的关键指标。
拆解核心指标,一般从业务角度考虑,根据业务来拆出过程性关键指标。
找出哪些能让核心目标达成的动作,然后再定义出出衡量这些动作效果的指标,就完成了拆分,因为还要进行再次拆分,所以在这个阶段,不必要拆分的太过零碎,每个业务方向 1 个指标即可,不要多于 3 个。
这个阶段的最终产物是几大过程性关键指标。
操作指标最终会落实到具体的业务执行人员,对他门日常的工作做牵引。将业务指标拆解成操作指标,拆解时注意不要有重复,同一个指标不要对应多个负责人,尽可能做到相互独立、各自负责。
这个阶段的最终产物是所有的操作性指标和对应的业务负责任人。
经过前面 3 步,我们已经从顶层拆分到了底层,如果你的业务比较复杂,也可以再做拆分,但其实一般 3 层就比较合适,容易溯源和追踪。
最后,我们需要进行梳理、整合、排查、演练,完成这个过程后,我们就可以输出完整的指标体系结果了。这个过程中,最终将会输出指标思维导图,如下图所示:
(点击图片可放大)
同名不同径,同径不同名。
口径不清晰,口径有错误。
命名难理解,计算不易懂。
使用指标的原因:指标可以帮助我们低成本的获取更多信息。
指标的定义:指标是一个被定义的数值,用来对事实进行量化抽象。
指标设计的4个要素:名称、责任人、含义、口径。
指标设计的3个过程:通过抽象、加工、限定,我们可以将数据转化为原子指标、衍生指标和派生指标。衍生指标是原子指标经过运算的结果,派生指标是原子指标和衍生指标经过维度限定的结果。
衡量指标设计好坏的4个标准:有效性、可信性、敏感性、是否可运营。
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