指標體系是數據分析師招聘JD中高頻出現的詞彙，也是分析師必備的技能，尤其是社招崗位。在數據分析師校招崗位中出現的比例雖然沒有社招高，但是也有50%的比例，隨着入職後工作的展開，這塊也是必須要掌握的技能。
對於產品經理、運營的同學來說，如果想證明自己的數據分析能力，指標體系是一個很重要的點，尤其是在往高階的產品和運營發展的時候。
本文的主要目的是讓讀者知道什麼是指標體系，以及通過2種不同的方法來搭建指標體系。
本文結構如下：
一. 指標體系概念
二. 指標體系的好處
三. 如何搭建指標體系
四. 一個討論
一.指標體系概念
從字面上來看，“指標體系”是可以分成“指標”、“體系”兩個詞語，所以這裏我們先看一下什麼“指標”？
1、什麼指標：
來自百度百科的定義：指標是說明總體數量特徵的概念及其數值的綜合。
綜合數據大V的定義：針對某一具體事物或行爲進行量化描述的數值。
上面兩個定義可能都不是特別的好理解，看一下下面的3個例子，會更形象一些，9.96億的GDP，4982億的GMV，12.13億的UV，這些就是指標。當別人問一下平時看哪些關鍵指標時，只要交流具體名稱即可。
在上面直接講“9.96億的GDP，4982億的GMV，12.13億的UV”這一串數字的時候，我相信大家一定是有疑問的。這裏我們開始引入“維度”概念。
2、什麼是維度：
維度是指標的屬性或者特徵，同時也是指標的必要定語!且看下圖，9.96萬億如果加上2019年江蘇省這兩個屬性，是不是就更加明確和有意義了。是的，2019年是時間維度，江蘇省地區維度，天貓、微信是平臺維度。時間維度從低層到高層包括日、周、月、季度、年度等。地區維度從低層到高層包括區/縣、市、省、國家等。當然還可以根據自己業務需要重新定義和劃分。
下圖是電商業務中常見的分析維度
3、好的指標：
因爲指標是指標體系的關鍵，有必要強調一下什麼是好的指標，爲後續建設指標池打下基礎。
準 確 性 ：一個指標最要的就是能否準確的進行統計，如果這點滿足不了，其他一切免談，否則只會搬起石頭砸自己的腳（切忌，切忌！）
可 比 較 性：是指有維度可比較，比如同期比較，不同地區比較，如果沒有比較，指標也沒有意義。
業務指導性：當一個指標發生異常變動，對運營下步的執行沒有任何指導意義的時候，或者說還是按照之前的方式繼續執行的時候，這個指標就是沒有指導性的，可以直接放棄。
簡 單 易 懂：如果無法一個指標無法快速的讓人理解，運用效果一定是差強人意。
4、什麼是指標體系：
經過上面長長的鋪墊，終於得到了指標體系的概念：
- 相互之間有邏輯聯繫的指標及維度構成的整體
- 一個指標不能叫指標體系
- 幾個毫無關係的指標也不能叫指標體系
二.指標體系好處
全局性
宏觀的角度審視業務流程或者關鍵節點，分析維度更加全面。
高效性
當發現關鍵目標出現異常波動，根據該體系可以快速定位到問題點。
邏輯性
每個指標都有內在關係，看到的問題可以更深一層。
三.如何搭建指標體系
搭建指標體系主要有2套方法：業務流程法、OKR拆解法。下面通過案例逐一講解。
1、業務流程法
從整體的流程來說主要包括下面八個步驟，每個步驟電商網站雙十一GMV成交額(GMV)案例來說明。
- 需求收集&明確目標：一般是圍繞公司級別的目標拆解下來，或者某個項目的具體目標，這個目標可能不止一個。案例是雙十一成交額500億。
- 梳理業務流程：以用戶的目標節點往前推，看用戶達到這個目標有哪些環節
- 確定關鍵環節：在上步梳理的業務流程中相對會複雜一些，也都是有必要的，我們還需要將關鍵環節進行明確，也是我們後續優化的邏輯之一。電商我總結出來的關鍵環節是：進入網站=》查看商詳頁=》加入購物車=》下單(商詳頁也可以直接下單)=》付款。
- 建設指標池：根據梳理的業務流程、及關鍵環節找出每個環節的必要指標拿出指標池，這也是我們指標體系的原始素材
- 明確關鍵指標：從指標池中挑出關鍵指標，同時和第三步相呼應。這裏的關鍵指標，在爲數據可視化中的大盤打下一個基礎。在上圖中沒有將指標池畫出來，直接了關鍵指標，包括每個關鍵環節的UV/GMV/轉化率等。
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維度選取：在完善了指標池和和關鍵指標之後，我們需要分析指標的屬性，也就是維度，維度儘可能的豐富，一套指標體系的豐富程度很大程度上取決於維度的豐富度。經過上面幾步，腦圖版本的指標體系已經初步完成，數據、產品、運營各個團隊就可以進行討論和優化了。
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明確指標口徑：我們在上面有提到好的指標中第一個就是“準確性”，準確性的前提是有明確的定義，如果定義不清楚，準確性無從談起。
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設計數據可視化：可視化一般分爲3個層面，核心指標的數據大盤、部分關鍵指標的圖表展示，常規數據的表格展現。
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2.OKR拆解法
OKR（Objectives and Key Results）即目標與關鍵成果法，是一套明確和跟蹤目標及其完成情況的管理工具和方法。整體流程和業務流程法大同小異。
關鍵點就是下圖虛線礦中的目標拆解。我們以豆瓣MAU1000萬案例來說明。
在拆解的過程中就是逐層的抽絲剝繭，但是每個人的剝法可能不同，結果也會有差異，但是在相同的業務基本框架差不多。下面是我個人的拆解方法。
第一層拆解：
月活MAU=月新增用戶+老用戶數
第二層拆解：月新增用戶
月新增用戶=∑日/周新增用戶相加
日/周新增用戶=日/周訪客數註冊轉化率
第三層拆解：日/周訪客數
日/周訪客數=廣告投放訪客+用戶裂變訪客數
第二層拆解：老用戶數
老用戶數=累計用戶數用戶留存率
老用戶數=主動回訪用戶數+營銷回訪用戶數
第三層拆解：用戶留存率、營銷回訪用戶
老用戶留存率、新用戶留存率
付費回訪、免費回訪
ORK在拆解的過程中注意下面三點，其實整體下來OKR拆解是比業務流程法有一定的難度的，這也是爲什麼要熟悉/精通業務的原因。
3.OSM模型
兩種方法講完了，補充一個有用的模型工具，OSM模型（Obejective，Strategy，Measurement）分別代表業務目標、業務策略、業務度量。
O：用戶使用產品的目標是什麼？產品滿足了用戶的什麼需求？
S：爲了達成上述目標我採取的策略是什麼？
M：這些策略隨之帶來的數據指標變化有哪些？
OSM模型主要有下面三大用處，尤其是第三點，上面我舉的2個案例，相對來說還不夠細，無法有效的在某家公司進行落地，只有根據該公司具體的業務場景進行本土化，纔能有效落地。但是這些內容對於求職面試已經是足夠了。
1、協助確認關鍵流程或者節點
2、補充豐富指標池
3、建立企業本土化指標體系
四.一個討論
設計一個好的指標體系，大家覺得最關鍵的點是什麼呢？
這裏給大家拋出這麼個問題，希望可以留言討論，博主也會參與大家的交流。