什么是數據指標？

數據指標是企業運營過程中，對已記錄歷史信息進行處理，轉化成為數字。根據特定商業目的：對相關數字按一定的業務邏輯，使用一定的技術手段進行加工處理后，成為描述、衡量、分析、預測業務結果的工具。

數據指標的價值

數據指標的價值，核心一點是：數據指標是服務商業的。通過使用數據指標，對數據進行分析，更清楚了解自己企業經營狀況，可以更快，更好的做出各種決策，從而讓企業的決策風險降低，更容易把握市場機會，提升商業目標，幫助企業取得競爭優勢的一種“工具”。

既然是工具，就沒有好壞，就看你能不能用好，適合不適合你用。

什么是數據指標體系？

體系化的本質是將數據指標系統性地組織起來，具體會按照業務模型、按標準對指標不同的屬性分類及分層。當然，不同的業務階段、不同業務類型會有不同階段的劃分標準。

數據指標體系含有十分豐富的統計量，從宏觀上看，它是一個相對全面的有機整體；從微觀上看，每個數據指標都有其特定含義，反映了某一細節的客觀事實。不同的數據指標定義不同，邏輯也不同，這些各種各樣的統計量共同構成了數據指標體系，使其產生不可磨滅的價值。

總的來說，數據指標體系是對業務指標體系化的匯總，用來明確指標的口徑、維度、指標取數邏輯等信息，并能快速獲取到指標的相關信息。

數據指標體系搭建原則

搭建指標體系要有重點：

不能只是羅列指標，這是很多數據分析師都會犯的通病，上來先把大量的指標列好，也不說明優先級，先看哪個后看哪個，業務根本就看不懂。

搭建指標體系要有目標：

很多人習慣了列指標，自有一套指標拆分的套路，不管我們要解決的業務問題是什么，反正就是按照時間、渠道、區域等緯度拆分，分來分去也沒個具體的標準，最后還要糾結到底指標變化多少才是問題。

指標體系不是越全越好，和業務最貼切的才是最好的：

這個之前的指標體系文章里反復強調了，寫文章的時候會為了吸引眼球，標題寫XXX行業指標體系大全，雖然給大家整理指標體系的時候盡量概括多個業務場景，指標列的很詳細，但是不同的公司，業務復雜不一樣，沒有一套指標系統是能夠通用的，只有和業務最貼切的才是最好用的。

如何設計和落地指標體系？

指標體系的搭建分為兩大步驟：設計指標體系和落地指標體系，這兩大部分又可以拆成一些小步驟，我們先來看一張指標體系從設計到落地的整體步驟圖，下面再根據這張圖細分拆解其中的每個步驟是怎樣落地的。

1、如何設計指標體系？

（1）需求來源

主要需求來源隨著產品生命周期而改變。搭建數據指標根據數據現狀分為初中后三個階段。首先要明確的是先有目標方案后再有數據指標，而不是憑空捏造出一些指標體系然后往產品上套。在數據指標搭建初期以產品戰略目標為主，優先搭建北極星指標的全方位指標監控；中期以業務驅動為主，搭建指標衡量現有業務，業務驅動直接獲取到的指標一般是二級指標，需要整合到指標模型里面去；到了后期，此時各數據指標已經搭建的差不多了，是時候根據模型查缺補漏，搭建針對產品的指標閉環，通過數據來反向推動產品的迭代優化。

（2）確定一級指標

一級指標其實就是反映產品在各個重要方面的運營情況怎么樣，把對用戶的運營當成一個流水線，圍繞著用戶生命周期即可挖掘到一些重要的一級指標并自然而然的形成閉環。在眾多指標模型中AARRR模型能很好的概括用戶的生命周期，美中不足的是遺漏了用戶流失這一環節，個人覺得AARRRR比較能完整概括用戶生命周期，即Acquisition（獲取）、Activation（激活）、Retention（留存）、Revenue（收入）、Referral（自傳播）、Recall（召回）。圍繞這六大方面，可以拓展以下一級指標（只是舉例一些通用指標，具體的一級指標可根據具體業務進行定義）。

（3）得到二級指標

二級指標由一級指標衍生而來，為了實現一級指標，企業會采取一些策略，二級指標通常與這些策略有所關聯。可以簡單理解為一級指標的實現方式，用于替換定位一級指標的問題。二級指標的作用就是將一級指標的漲跌落實到具體的業務部門或者是責任人，通過成分拆解我們可以從一級指標得到對應的二級指標。例如收入這個一級指標，通過成分拆解可以分為廣告收入和內購收入等。

（4）得到三級指標

通過二級指標的分析可以找到相應問題的責任方，而三級指標的作用正是指導該責任方去定位具體問題，進而修復問題。通過對二級指標的路徑拆解即可得到三級指標，一線人員可通過三級指標的具體表現快速做出相應的動作，所以三級指標的要求是盡可能覆蓋每一個關鍵路徑上的關鍵動作。這里繼續拿內購收入這個指標舉例，通過路徑拆解，最終促成內購的關鍵行為路徑是：瀏覽商品、加入購物車、提交訂單、支付成功。按照以上流程不斷查缺補漏確定各一級指標并對其進行逐步拆解，即可搭建出一套行之有效的數據指標體系。