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編輯導語：數(shù)據(jù)可視化在一定程度上可以更好地傳遞信息、監(jiān)測數(shù)據(jù)，進而推動問題更快地被發(fā)現(xiàn)和解決。而合適的數(shù)據(jù)指標選擇有助于更好地構建數(shù)據(jù)可視化體系，規(guī)避潛在風險。本篇文章里，作者對數(shù)據(jù)可視化如何選擇正確數(shù)據(jù)指標做了相應分析，讓我們來看一下。

一、故事引出的問題

橙歪瓜是電商公司負責某條業(yè)務線的產(chǎn)品負責人，每天都會通過數(shù)據(jù)可視化屏幕觀察業(yè)務線的數(shù)據(jù)變化，近期發(fā)現(xiàn)訂單量有較高的上升趨勢，好像有些異常，詢問后運營后，得知這些天有運營活動。想來是運營活動導致的訂單量和GMV激增，橙歪瓜也沒有太在意，沒想到幾天后，出事了！

公司新來的一個運營同事在新的活動中進行100元無門檻優(yōu)惠券的配置，由于錯誤配置，所有用戶可以無限制領取，且優(yōu)惠券全場通用。黑灰產(chǎn)及羊毛黨利用該“漏洞”領取大量優(yōu)惠券，完成了千萬的套利，導致公司在2天之內(nèi)損失慘重。

可憐的橙歪瓜，誰能想到看似一個運營活動導致的訂單量增加，卻是一個重大的問題呢？

1. 訂單量的激增為什么無法被感知是一個問題

橙歪瓜每天都通過可視化屏幕，進行日常的業(yè)務監(jiān)測。

通過GMV（交易總額）、日訂單量，我們可以明顯地感覺到業(yè)務處于一個飛速的增長。

這是一個好的信號，通常來說，運營活動導致訂單量激增，很多時候依然處于大家印象的“正常”范疇。

一方面因為新的運營活動必然做出了一些有利的促銷活動，好像也能為訂單量的激增做出解釋；另一方面單從可視化屏幕進行觀察，訂單量、GMV的突兀增長變化也不能直接反映出優(yōu)惠券被無限領取和大量使用的問題，所以每天通過可視化屏幕觀察數(shù)據(jù)的小小橙也沒能察覺到這是個問題。

事實上，數(shù)據(jù)可視化沒能為用戶做好預警，是因為訂單量和GMV這2個數(shù)據(jù)指標無法明確傳達業(yè)務異常的含義，如果在可視化屏幕中，新增一項圖表，用來展示優(yōu)惠券業(yè)務的數(shù)據(jù)情況：假設某電商平臺使用優(yōu)惠券的訂單在全部訂單中的正常占比是2%~10%，優(yōu)惠金額在總訂單金額的正常占比是在2%-6%，這是一個正常的區(qū)間。

當單日訂單中，使用優(yōu)惠券的訂單超過10%，且訂單優(yōu)惠金額占比超過6%，這就已經(jīng)很明確地反映出優(yōu)惠券的業(yè)務出現(xiàn)異常了，橙歪瓜也能很清晰地就能感知到這個問題。

然而這些“關鍵信息”的缺失，導致用戶未能及時發(fā)現(xiàn)風險；如果我們希望數(shù)據(jù)可視化能夠更好地為用戶提供分析決策的依據(jù)，第一步則是找到這些“關鍵信息”。

2. 什么樣的信息是關鍵的

傳遞的信息真正是用戶最初想要的，能夠依據(jù)此信息分析出他想要的結論，那么這個信息就是關鍵的。所以可以看出，信息是否關鍵，取決于與用戶目的的契合程度。

因此，要想確定關鍵信息，找到關鍵的數(shù)據(jù)指標，第一步，是確認用戶的目的。

二、確認用戶目的——擇取關鍵指標

1. 結合應用場景感知用戶目的

回到數(shù)據(jù)可視化的應用場景，數(shù)據(jù)可視化常被應用在2種場景。

1. 數(shù)據(jù)可視化屏幕常見于展廳或公司前臺，當投資人或合作客戶來訪時，首要看到的就是公司當前階段全局的業(yè)務發(fā)展數(shù)據(jù)，各條業(yè)務線的關鍵數(shù)據(jù)指標展示可以讓他們對公司當前的發(fā)展情況一目了然，體現(xiàn)企業(yè)實力的同時也為接下來的交流隱性的增加雙方的合作機會。
2. 數(shù)據(jù)可視化屏幕常見于實時監(jiān)控中心/內(nèi)部數(shù)據(jù)平臺，不同于展廳那種向外界呈現(xiàn)全局數(shù)據(jù)的應用場景，監(jiān)控中心/數(shù)據(jù)平臺的面向對象通常是各個業(yè)務線的負責人，他們更關注自己業(yè)務線的細節(jié)信息。

如今一些互聯(lián)網(wǎng)公司，產(chǎn)研團隊和運營團隊是分離的，產(chǎn)研不在公司產(chǎn)品運營城市的當?shù)?，因為不在一線，業(yè)務負責人/產(chǎn)品人員很多時候難以了解到線上運營的一些實際情況，往往只能通過用戶主動反饋，有時候才能發(fā)現(xiàn)業(yè)務當中存在的一些問題。

然而被動地等待用戶去主動的反饋是有極大的風險的，問題發(fā)現(xiàn)得越晚，給業(yè)務層面帶來的損失可能就越大。

而數(shù)據(jù)進行可視化表達后，管理人員可以直接通過相關數(shù)據(jù)觀測，實時了解到業(yè)務的發(fā)展情況或異常問題，進而及時做出策略調整來抓住業(yè)務增量的機會或降低異常造成的損失。

假設某網(wǎng)約車平臺中隱藏著這么一個問題：高峰期大量叫車的訂單在3分鐘內(nèi)會被乘客主動取消，造成司機空駛一段距離后被突然取消，浪費司機運力。司機自己即使知道被取消訂單的緣由，但不主動向平臺反饋，業(yè)務負責人/產(chǎn)品經(jīng)理也是很難發(fā)現(xiàn)這個問題的。

但借助數(shù)據(jù)可視化，業(yè)務負責人無需外界反饋，觀測訂單轉化漏斗圖（下單——訂單被取消轉化率）、乘客取消原因占比，即可發(fā)現(xiàn)到大量叫到車的訂單被乘客主動取消的這個問題。

而越早發(fā)現(xiàn)問題，業(yè)務負責人也就可以更早地定位問題點，實際經(jīng)過分析后發(fā)現(xiàn)很多乘客取消訂單，是因為派單的司機距離自己較遠（接駕距離超過5公里），此時業(yè)務負責人則可以及時地調整派單策略中的派單距離上限，來緩解這個問題。

結合可視化的應用場景了解用戶對目的后，之后我們選擇關鍵的數(shù)據(jù)指標，就有了選擇的依據(jù)。

2. 基于業(yè)務目標思考可用數(shù)據(jù)

選擇關鍵的數(shù)據(jù)指標的前提是，我們清晰地了解當前有哪些數(shù)據(jù)可供我們選擇，所以此前我們需要整理出現(xiàn)有可用的相關數(shù)據(jù)指標。

業(yè)務目標是我們自始而終的驅動力，基于業(yè)務目標出發(fā)，我們將業(yè)務策略、業(yè)務度量貫穿，自上而下地思考現(xiàn)有可用的數(shù)據(jù)指標。

1. 業(yè)務策略：我們?yōu)榱诉_成業(yè)務目標采用了哪些方案；
2. 業(yè)務度量：在實施這些方案的過程中，有哪些指標可以直接或間接衡量方案實施的效果。

以網(wǎng)約車為例，它相關的數(shù)據(jù)指標如何自上而下思考呢？

1）首先明確平臺的業(yè)務目標：網(wǎng)頁車平臺希望滿足用戶能夠便捷、快速打到車，安全到達目的地的訴求。

2）基于業(yè)務目標，思考平臺采用了哪些業(yè)務策略，拿東風出行舉例。

• 便捷方面，東風出行提供了獨立APP版本（包括針對老年人使用的敬老版APP）、H5打車、在滴滴上也能叫到東風出行的車；起始點自動定位，最優(yōu)行駛路線選擇等；
• 快速方面，針對不同人群不同訴求提供了多品類產(chǎn)品選擇，例如快車、專車、出租車、順風車等業(yè)務，根據(jù)早晚高峰提高熱點區(qū)域運力（司機端熱力圖驅動司機主動前往高峰區(qū)域），減少用戶排隊時間；
• 安全方面，運營側建立司機合規(guī)準入機制，APP端建立安全中心，為司乘提供實時位置保護，緊急聯(lián)系人，行程錄音，一鍵報警等措施。

3）業(yè)務度量：針對這些方案去思考有哪些指標可以衡量方案實施的效果。

• 便捷方面：渠道訂單完成轉化率（APP/H5/第三方，例如從滴滴上叫東風出行的車），渠道發(fā)單數(shù)；
• 快速方面：完單率、司乘供需比、高峰期排隊乘客數(shù)、乘客排隊時長、乘客取消率、司機取消數(shù)等；
• 安全方面：…..

當然，在窮舉出相關數(shù)據(jù)后，我們可能會發(fā)現(xiàn)大量的數(shù)據(jù)指標，例如滴滴出行2020年官方技術團隊披露當下已有5000+數(shù)據(jù)指標進入到數(shù)據(jù)倉庫，單憑用戶目的，選擇數(shù)據(jù)指標并不容易，因此我們還需要對數(shù)據(jù)指標分層級之后，在進行指標選取。

3. 指標分級輔助數(shù)據(jù)選取

指標分級主要是對指標內(nèi)容的縱向思考，根據(jù)企業(yè)戰(zhàn)略目標、業(yè)務線或事業(yè)群目標進行自上而下的指標分級，核心就是對頂層指標進行層層拆解，在拆解的過程中，指標逐步分為三層T1、T2、T3，子級指標通常能夠體現(xiàn)出父級指標變化的原因。

1）T1指標——公司戰(zhàn)略層面指標

用于衡量公司整體目標達成情況的指標，主要是決策類指標。T1指標使用通常服務于公司戰(zhàn)略決策層（最高層領導），通俗點說T1指標可能就是公司最高層每年決定要達成的那幾個目標點。

2）T2指標——業(yè)務策略層面指標

為達成T1指標的目標，公司會對目標拆解到業(yè)務線或事業(yè)群，并有針對性做出一系列運營策略，T2指標通常反映的是策略結果，同時也是業(yè)務線或事業(yè)群的核心指標。T2指標是T1指標的縱向的路徑拆解，便于T1指標的問題定位，T2指標使用通常服務業(yè)務線或事業(yè)群。

3）T3指標——業(yè)務執(zhí)行層面指標

T3指標是對T2指標的路徑拆解，用于定位T2指標的問題。T3指標通常也是業(yè)務過程中最多的指標。T3指標的使用通常可以指導一線運營或分析人員開展工作，可以快速引導一線人員做出相應的動作。

以網(wǎng)約車風控領域的“逃單率”進行指標分級舉例：

在網(wǎng)約車風控領域的初期階段，“逃單率”作為領導層非常關注的戰(zhàn)略指標，它與完單數(shù)一樣直接影響著公司的營收，大量乘客坐車不付款逃單的行為可以致使公司每個月?lián)p失超過50萬元（平臺會給未支付的訂單進行金額墊付給司機）。

雖然正常乘客為了后續(xù)能繼續(xù)打車會進行訂單支付，但黑產(chǎn)則可以通過批量注冊虛擬號碼產(chǎn)生大量的逃單行為，這對平臺的正常運營造成了極大的干擾。作為高層領導，“逃單率”是其首要關注的幾個指標之一，它完全歸屬于T1級指標。

而“逃單率”經(jīng)過公式拆解：逃單率 = 未支付訂單數(shù) ÷ 完單數(shù)，我們可以發(fā)現(xiàn)“未支付訂單數(shù)”直接影響了逃單率的升降。我們此時將其抽離出來作為網(wǎng)約車風控業(yè)務線的核心指標，也就是T2級指標，它引領整個網(wǎng)約車風控部門轉動。

經(jīng)過第一輪的指標拆解后，此時戰(zhàn)略層面如何降低逃單率的問題到風控部門就細化成了如何降低未支付訂單數(shù)。

而基于車型的維度分析，發(fā)現(xiàn)快車車型的未支付訂單數(shù)在整個未支付訂單數(shù)中幾乎占據(jù)99.9%；而專車車型則幾乎不存在未支付訂單，此時“快車車型未支付訂單數(shù)”成為了更加具體的T2級指標。雖然問題好像更加明確了，但此時風控部門依然無法確定降低“快車車型未支付訂單數(shù)”的具體方案，因為批量出現(xiàn)未支付訂單的原因還不明確，而解決問題的前提是，找到問題原因。

T3指標是基于各個業(yè)務場景提煉出來的驗證性指標，它是我們對T2指標在各個業(yè)務環(huán)節(jié)的原因假設。通過T3指標，我們可以驗證自身對于問題的原因猜想是否正確，以及問題最終的解決情況如何。

假設影響“快車未支付訂單數(shù)”過高的問題點是注冊登錄階段存在批量虛假號碼注冊、單個終端頻繁切換賬號下單的風險行為，那么我們從用戶維度，人維度設立T3級指標進行假設驗證。

用戶維度

• 未支付訂單中的用戶人均注冊時長——區(qū)分未支付用戶群是近7天內(nèi)注冊的新用戶還是注冊時間較長的老用戶；
• 未支付訂單中的用戶（高/中/低/正常）風險手機號個數(shù)——統(tǒng)計各風險號碼（虛假號碼）在整個平臺中的占比情況，甚至進一步分析每個風險級別（高/中/低）用戶在未支付訂單用戶中的占比情況；
• ……

人維度(基于設備/IP等方向)

• 每日下單設備數(shù)/每日下單用戶賬號數(shù)——分析是否多賬號頻繁切換設備，對應集中性下單的欺詐性特征；
• 同設備關聯(lián)用戶數(shù)——分析未支付訂單用戶是否存在同設備關聯(lián)的欺詐性特征；
• ……

這些可視化的數(shù)據(jù)指標，可以直接明了地幫助我們驗證自己對T2指標過高的原因猜想，一旦數(shù)據(jù)的反饋符合自有假設，業(yè)務部門可以迅速針對問題點提出詳細明確的方案去執(zhí)行。

這樣最頂層模糊的問題“如何降低逃單率”就變細化成了可執(zhí)行的方案“如何降低虛假號碼，預防單個終端多賬號下單等等”，隨后通過觀測各層級指標我們也可以明確的驗證自己提出方案的效果 。

指標分級的核心是對于問題的層層拆解，拆解出來的指標可以明確對應到各個層級，有效地指引團隊進行決策，當我們對指標進行分級歸類之后，我們對于數(shù)據(jù)指標的擇取就更加清晰明了。

最后再結合用戶目的，我們就可以很輕松地完成關鍵指標的選取。

三、行文總結

數(shù)據(jù)可視化的本質是基于數(shù)據(jù)向用戶傳達有效信息，幫助用戶做出有效的決策，所以確定關鍵的數(shù)據(jù)信息永遠是第一步。

拋開個人經(jīng)驗，這個世界上，大部分人能想到的，取決于他獲取到的信息。

參考文章：滴滴大數(shù)據(jù)倉庫指標體系建設。

作者：橙言，前出行領域產(chǎn)品經(jīng)理，現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融風控策略產(chǎn)品；公眾號：橙言

本文由 @橙言 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉載

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