数据分析之指标体系
指标体系是数据分析师招聘JD中高频出现的词汇，也是分析师必备的技能，尤其是社招岗位。在数据分析师校招岗位中出现的比例虽然没有社招高，但是也有50%的比例，随着入职后工作的展开，这块也是必须要掌握的技能。
对于产品经理、运营的同学来说，如果想证明自己的数据分析能力，指标体系是一个很重要的点，尤其是在往高阶的产品和运营发展的时候。
本文的主要目的是让读者知道什么是指标体系，以及通过2种不同的方法来搭建指标体系。
本文结构如下：
一. 指标体系概念
二. 指标体系的好处
三. 如何搭建指标体系
四. 一个讨论
一.指标体系概念
从字面上来看，“指标体系”是可以分成“指标”、“体系”两个词语，所以这里我们先看一下什么“指标”？
1、什么指标：
来自百度百科的定义：指标是说明总体数量特征的概念及其数值的综合。
综合数据大V的定义：针对某一具体事物或行为进行量化描述的数值。
上面两个定义可能都不是特别的好理解，看一下下面的3个例子，会更形象一些，9.96亿的GDP，4982亿的GMV，12.13亿的UV，这些就是指标。当别人问一下平时看哪些关键指标时，只要交流具体名称即可。
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在上面直接讲“9.96亿的GDP，4982亿的GMV，12.13亿的UV”这一串数字的时候，我相信大家一定是有疑问的。这里我们开始引入“维度”概念。
2、什么是维度：
维度是指标的属性或者特征，同时也是指标的必要定语!且看下图，9.96万亿如果加上2019年江苏省这两个属性，是不是就更加明确和有意义了。是的，2019年是时间维度，江苏省地区维度，天猫、微信是平台维度。时间维度从低层到高层包括日、周、月、季度、年度等。地区维度从低层到高层包括区/县、市、省、国家等。当然还可以根据自己业务需要重新定义和划分。
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下图是电商业务中常见的分析维度
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3、好的指标：
因为指标是指标体系的关键，有必要强调一下什么是好的指标，为后续建设指标池打下基础。
准 确 性 ：一个指标最要的就是能否准确的进行统计，如果这点满足不了，其他一切免谈，否则只会搬起石头砸自己的脚（切忌，切忌！）
可 比 较 性：是指有维度可比较，比如同期比较，不同地区比较，如果没有比较，指标也没有意义。
业务指导性：当一个指标发生异常变动，对运营下步的执行没有任何指导意义的时候，或者说还是按照之前的方式继续执行的时候，这个指标就是没有指导性的，可以直接放弃。
简 单 易 懂：如果无法一个指标无法快速的让人理解，运用效果一定是差强人意。
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4、什么是指标体系：
经过上面长长的铺垫，终于得到了指标体系的概念：
- 相互之间有逻辑联系的指标及维度构成的整体
- 一个指标不能叫指标体系
- 几个毫无关系的指标也不能叫指标体系
二.指标体系好处
全局性
宏观的角度审视业务流程或者关键节点，分析维度更加全面。
高效性
当发现关键目标出现异常波动，根据该体系可以快速定位到问题点。
逻辑性
每个指标都有内在关系，看到的问题可以更深一层。
三.如何搭建指标体系
搭建指标体系主要有2套方法：业务流程法、OKR拆解法。下面通过案例逐一讲解。
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1、业务流程法
从整体的流程来说主要包括下面八个步骤，每个步骤电商网站双十一GMV成交额(GMV)案例来说明。
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- 需求收集&明确目标：一般是围绕公司级别的目标拆解下来，或者某个项目的具体目标，这个目标可能不止一个。案例是双十一成交额500亿。
- 梳理业务流程：以用户的目标节点往前推，看用户达到这个目标有哪些环节
- 确定关键环节：在上步梳理的业务流程中相对会复杂一些，也都是有必要的，我们还需要将关键环节进行明确，也是我们后续优化的逻辑之一。电商我总结出来的关键环节是：进入网站=》查看商详页=》加入购物车=》下单(商详页也可以直接下单)=》付款。
- 建设指标池：根据梳理的业务流程、及关键环节找出每个环节的必要指标拿出指标池，这也是我们指标体系的原始素材
- 明确关键指标：从指标池中挑出关键指标，同时和第三步相呼应。这里的关键指标，在为数据可视化中的大盘打下一个基础。在上图中没有将指标池画出来，直接了关键指标，包括每个关键环节的UV/GMV/转化率等。
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维度选取：在完善了指标池和和关键指标之后，我们需要分析指标的属性，也就是维度，维度尽可能的丰富，一套指标体系的丰富程度很大程度上取决于维度的丰富度。经过上面几步，脑图版本的指标体系已经初步完成，数据、产品、运营各个团队就可以进行讨论和优化了。
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明确指标口径：我们在上面有提到好的指标中第一个就是“准确性”，准确性的前提是有明确的定义，如果定义不清楚，准确性无从谈起。
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设计数据可视化：可视化一般分为3个层面，核心指标的数据大盘、部分关键指标的图表展示，常规数据的表格展现。
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2.OKR拆解法
OKR（Objectives and Key Results）即目标与关键成果法，是一套明确和跟踪目标及其完成情况的管理工具和方法。整体流程和业务流程法大同小异。
关键点就是下图虚线矿中的目标拆解。我们以豆瓣MAU1000万案例来说明。
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在拆解的过程中就是逐层的抽丝剥茧，但是每个人的剥法可能不同，结果也会有差异，但是在相同的业务基本框架差不多。下面是我个人的拆解方法。
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第一层拆解：
月活MAU=月新增用户+老用户数
第二层拆解：月新增用户
月新增用户=∑日/周新增用户相加
日/周新增用户=日/周访客数注册转化率
第三层拆解：日/周访客数
日/周访客数=广告投放访客+用户裂变访客数
第二层拆解：老用户数
老用户数=累计用户数用户留存率
老用户数=主动回访用户数+营销回访用户数
第三层拆解：用户留存率、营销回访用户
老用户留存率、新用户留存率
付费回访、免费回访
ORK在拆解的过程中注意下面三点，其实整体下来OKR拆解是比业务流程法有一定的难度的，这也是为什么要熟悉/精通业务的原因。
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3.OSM模型
两种方法讲完了，补充一个有用的模型工具，OSM模型（Obejective，Strategy，Measurement）分别代表业务目标、业务策略、业务度量。
O：用户使用产品的目标是什么？产品满足了用户的什么需求？
S：为了达成上述目标我采取的策略是什么？
M：这些策略随之带来的数据指标变化有哪些？
OSM模型主要有下面三大用处，尤其是第三点，上面我举的2个案例，相对来说还不够细，无法有效的在某家公司进行落地，只有根据该公司具体的业务场景进行本土化，才能有效落地。但是这些内容对于求职面试已经是足够了。
1、协助确认关键流程或者节点
2、补充丰富指标池
3、建立企业本土化指标体系
四.一个讨论
设计一个好的指标体系，大家觉得最关键的点是什么呢？
这里给大家抛出这么个问题，希望可以留言讨论，博主也会参与大家的交流。
