數據指標體系是業務分析的基礎，可用于快速定位異常、監測運營效果和評價業務健康度。

搭建指標體系的一般流程包括明確業務目標和需求、定義指標維度和度量方法、建立數據采集和處理機制、設計數據存儲和查詢方案以及實現數據可視化和報告。不同行業的數據指標體系有些共通點，但也存在差異，需要根據具體行業和業務場景進行定制化設計。本文將介紹數據指標體系的搭建流程，并針對電商、社區和金融APP三個行業進行指標體系的搭建。指標，簡而言之就是對企業經營效果的客觀量化衡量標準，也叫“度量”，例如平時常見的PV、UV、頁面瀏覽時長、跳出率等。單個指標的高低或者波動往往不能全面反映問題所在，所以在實際工作中，我們會結合多個指標并搭建指標體系來進行多維分析。就是將不同層級、不同維度的指標，結合業務過程串聯起一套能反映業務現狀、并能快速做出反應的業務評價體系。企業的運營狀況是復雜而多維度的，不能單純地通過一個指標來全面衡量。例如，只使用生產成本指標無法了解銷售端的狀況，只使用銷售金額指標又無法了解整個企業的利潤情況。因此，我們需要具備系統性思考的能力，即能夠從全局角度出發，通過嚴謹的邏輯和深入的業務分析，來把握企業的整體運營狀況。這樣才能有效地識別主要問題、制定合理的策略并做出正確的決策，從而推動企業不斷發展壯大。具體到業務上，我們搭建起的數據指標體系主要有如下作用：

數據指標體系的重要性在于它可以幫助企業決策者、業務人員和數據分析師更好地理解整個業務的運行狀況，制定合理的戰略和決策。具體來說：

對于決策者來說，一個完整的數據指標體系可以幫助他們了解業務現狀，把握核心問題，并制定有效的北極星指標和整體戰略。

對于一線業務人員來說，有一個系統化的數據指標體系可以指導業務策略的制定，提升業務發展的想象空間。

對于數據分析師來說，一個完善的數據指標體系可以大幅減少日常取數和報表工作，為他們留出更多時間去做探索性分析和深層次的數據挖掘，更好地服務業務。

通過統一口徑來管理指標，可以保證指標的可靠性和準確性，并隨著業務發展不斷完善。

既然數據指標體系如此重要，那么如何搭建呢？這里將結合自己實際工作中的案例和經驗給產品、運營以及數據的小伙伴們提供一些思路。一般的步驟如下：

確定北極星指標；

拆分子指標；

拆分過程指標；

添加分類維度。

下面，我會分別對三種不同的行業（電商、社區、金融APP）的業務場景進行數據指標體系的搭建。1. 電商場景

1）確定北極星指標?

在成熟期的電商業務中，北極星指標是指在當前階段與業務/戰略相關的絕對核心指標，通常為GMV。在這種情況下，GMV是衡量企業業務運營狀況的最重要指標之一，可以反映出企業的銷售額和市場占有率等關鍵信息。如果企業的業務場景不確定北極星指標是什么，可以考慮與對接的業務方的KPI保持一致，以確保企業的經營決策和戰略與業務方向保持一致。

2）拆分子指標

上面我們確定了北極星指標是成交金額，下面我們開始拆分子指標，比如成交金額可以繼續拆成：成交金額 = 成交人數*客單價那么成交人數和客單價就是我們的一級子指標。但是成交人數還可以繼續往下拆：成交人數 = 用戶數* 成交率拆成二級子指標用戶數和成交率。同樣的，對于我們的落地頁來說：落地頁的人數 = 廣告曝光人數*廣告點擊率而廣告曝光人數又可以拆為：廣告點擊人數 = 目標用戶數*廣告點擊率這樣我們可以一直拆到更小的子指標：

3）拆分過程指標

在確定了北極星指標及子指標之后，為了更好地把握業務運營狀況，我們需要將它們串聯起來，這就需要借助過程指標來銜接整個業務流程。在電商業務場景中，業務流程一般是用戶瀏覽、加購、購買的漏斗模型。因此，我們可以按照這個漏斗模型來拆分過程指標，以反映出不同環節的業務情況和影響因素，例如網站訪問量、轉化率、復購率等。這些過程指標可以幫助我們更加全面地了解業務運營狀況，及時發現問題和機會，并針對性地采取相應的策略和措施來提升整個業務流程的效率和效益。拆分過程指標的時候，我們要依據兩個原則：關聯性和完備性。

第一，考慮關聯性。你不能用酸不酸來評判西瓜好不好吃，依據這個原則你選取的過程指標要能準確反映出你的某個過程。

第二，考慮完備性。這個容易理解，你列舉出的若干過程指標是不是能全面包含了要認知的對象，即全面地描述了某個過程。基于這兩個原則，以廣告曝光過程為例，在這個過程中我們可以用廣告曝光渠道、廣告成本等指標來描述該過程。同樣的，像停留時長、用戶數、各環節轉化率等指標在每一個過程中都會存在。

4）添加分類維度確定了北極星指標、子指標和過程指標之后，為了更好地了解業務運營狀況，我們還需要添加分類維度來對指標體系進行完善。通常情況下，分類維度可以按照業務維度進行拆解，例如按照不同的特征對成交金額進行描述。在電商業務場景中，這些特征可以包括商品種類、銷售渠道、地域、用戶屬性等。通過對這些分類維度進行分析，我們可以更加深入地了解不同業務場景下的指標表現和業務運營狀況，發現業務瓶頸和機會，并及時調整和優化業務策略。不過要提醒你的是：雖然劃分維度的方案有很多種，但并不是說維度可以隨意選擇。在劃分維度時，我們要遵循邊際效應最大化原則。比如下面的用戶分層，是越多越好還是越少越好？這里要看少一個會有什么損失，多一個會有什么好處。如果少了不能全面說明成交金額，那就不能少；多了沒有什么意義，那就不需要增加。我們這里對于成交金額可以用用戶分層、場景位置、渠道來源、分時段來描述該特征。比如用戶分層，可以分為新用戶、活躍用戶、回流用戶；場景位置可以分為banner、開屏等各個廣告位。

添加完分類維度之后，這樣，我們就搭建起了一套電商的完整的數據指標體系。

2. 社區場景（人——貨——場模型搭建） 我們以知乎為例。1）確定北極星指標知乎的商業模式是通過用戶自發性的問答，提供專業性、有價值的問答平臺。對于社區互動型的產品來說，北極星指標一般都是用戶互動相關的，比如早期facebook的北極星指標就是用戶關注數。在這里，我們將知乎的北極星指標定為用戶互動數。2）拆分子指標用戶互動數可以拆成閱讀完成人數*關鍵行為轉化率*互動率。3）拆分過程指標知乎是社區類的產品，這個時候我們的業務邏輯并不是像電商場景是一條清晰的漏斗，這個時候我們的過程模型就采用“人——貨——場”模型或“AARRR”模型，并以此為基礎來拆分過程指標。 “人”在知乎的業務場景下，可以拆成：生產者和消費者； “貨”可以拆成：文章、視頻、廣告和收費咨詢； “場”就是“人”和“物”展示的平臺：如首頁、搜索、推薦、會員位。 4）添加分類維度這個和上面電商的場景類似，不做展開。最后，知乎的完整數據指標體系如下：

3. 金融理財類APP（AARRR模型搭建） 金融理財類APP提供各種免費及收費功能，為我們理財提供幫助，我們以某炒股類APP為例：

1）確定北極星指標該炒股APP的商業模式是內容——交流——交易，每個環節環環相扣，這里我們假設北極星指標是日活用戶數，如果不確定的話就與業務方的KPI保持一致。

2）拆分子指標日活 = 新用戶+活躍用戶+回流用戶+流失用戶而一級指標新用戶又可以拆為臨時用戶和正式用戶，同樣可以將活躍用戶、回流用戶、流失用戶進行拆分。

3）拆分過程指標因為該炒股APP的業務邏輯也并不是一條完整的業務漏斗，我們這里采用“AARRR”模型作為過程模型，并以此為基礎來拆分過程指標。AARRR分為：獲客、激活、留存、變現、分享五個階段。其中獲客我們可以拆分為：流量和用戶價值；激活可以拆為：核心行為觸達率、核心行為轉化率。這樣的劃分方法可以參考肖恩的《增長黑客》。

4）添加分類維度這個分類維度和上面兩個業務場景類似。最后，該炒股APP的數據指標體系如下：

建立完數據指標體系并不代表我們就可以一勞永逸。因為隨著業務的發展和變化，我們的目標和需求也會不斷變化，因此舊有的指標體系可能不能滿足當前的需求。為了保證指標體系的有效性和準確性，我們需要及時對其進行更新和調整。這是一個不斷動態更新的過程，需要持續關注業務的變化和發展，及時調整和優化指標體系，以確保其始終能夠為業務決策提供有力的支持。