如何搭建2B數據指標體系
說到數據指標,你可能會想到互聯網常用的幾種指標,例如GMV、UV、留存率……那么多數據指標中,哪些才是業務需要的呢?本文作者基于2B運營視角,分享了2B數據指標體系的搭建流程,一起來看一下吧。
什么是數據指標?如何搭建數據指標體系?一說要搭建數據指標體系,大家就會想到互聯網常用的幾種指標,什么GMV、UV、PV、ROI、留存率、日活、月活、流失率、退貨率……那么多數據指標,哪些才是業務需要的?2B數據指標和2C有何不同?本文基于2B運營視角,和大家分享2B數據指標體系的搭建流程。
一、什么是數據指標體系
1. 什么是數據指標?
數據指標由維度和度量組成。
- 維度:進行問題分析的角度
- 度量:進行衡量的統計值
指標:即維度和度量的組合,用以衡量目標的參數,具有可描述、可衡量性特征。
在2B業務流程中,會有很多業務場景,產生很多數據信息,從產品→銷售→物流→市場,業務模式不同,關注的數據指標也不同,例如:
- 產品關注的生產和采購指標:物料采購量、生產量、采購成本、生產成本等;
- 銷售關注的客戶和業績指標:簽約客戶數、下單客戶數、下單數量、下單金額等;
- 物流關注的庫存和發貨指標:庫存量、在途量、發貨量、發貨率、周轉天數等;
- 市場關注的推廣和預算指標:預算金額、推廣花費、投資回報率等;
2. 為什么要搭建數據指標體系?
在實際運營過程中,業務往往在多個系統間運作,例如:交易系統、CRM系統、ERP系統、WMS系統、BI系統等。每個系統產生并存儲不同的數據信息,數據之間往往存在孤立、統計口徑不一等問題。
單一的數據指標無法全面描述業務的真實狀態,因此,我們需要將各個系統內的孤立的數據信息整合起來,統一各個數據指標的統計口徑,建立指標之間的邏輯關系,輸出可以衡量業務的數據指標體系。
3. 如何搭建數據指標體系?
數據指標體系由數據指標和體系組成,體系:即在一定范圍內按照一定的秩序或內部聯系組合而成的整體。
數據指標體系:即若干數據指標按照一定的秩序或聯系組成的系統,各個系統再按照一定的關系組成一個整體的系統。這個整體的系統也就是我們所說的業務模型。
搭建數據指標體系不是指標的簡單羅列和堆積,也不是陳列得越多越好。數據指標體系是一套可以用來描述業務現狀,衡量業務發展,預測業務趨勢,指導業務決策的模型。因此在建立數據指標體系之前,我們需要梳理業務規則,整合業務需求,了解業務目標,確定業務邏輯的合理性和準確性。
二、如何搭建2B運營數據指標體系
1. 數據指標體系搭建流程
數據指標體系由5要素組成,分別是:
- 北極星指標:也是主指標,即現階段最關鍵的指標,作為公司當前重點增長的指標,能夠放映公司為客戶帶來的價值,為公司的增長提供指導。
- 關鍵指標:也是子指標,一般由主指標拆解而成。例如銷售金額=簽約客戶數*下單轉化率*客單價,其中的簽約客戶數、下單轉化率和客單價就是子指標。
- 過程指標:間接影響主指標的指標,例如影響客戶下單的加購指標和收藏指標等。
- 維度拆分:即分析問題的角度,可以按照時間、地域、客戶、產品等維度進行指標拆分。
- 評價標準:即衡量指標質量的標準,用以判斷指標優劣勢和表現。
2. 基于業務邏輯梳理數據指標
基于5要素,我們以分銷業務為例,搭建2B數據指標體系。
2B業務與2C業務不同,2C更加關注流量與轉化,C端的轉化一般由用戶個人行為決定,決策根據個人需求和滿意度決定,轉化鏈路短。2B的業務場景更為復雜,B端面向的是企業個體,企業的轉化由多人共同決策,決策行為受到經濟利益和企業發展的影響,轉化周期鏈路長。
2B運營往往以客戶為中心,將產品、營銷、推廣、技術、服務等環節串聯起來,形成一套完整的、標準的運行體系。分銷業務也是在此基礎上,通過建立從“sale in”到“sale out”的流通價值鏈,基于“人、貨、場”模型,建立以“客戶-產品-市場”為主的銷售陣營。
對于業務人員來說,2B運營流程一般表現為尋找商機(線索)→商機轉化→客戶簽約合作協議→客戶下單轉化→商家發貨→銷售業績,關注的是企業與經銷商之間的銷售數據。
對于公司管理層來說,2B運營的監測范圍是從sale in-sale through-sale out 的全鏈路銷售流程。不僅需要監測企業與經銷商之間的合作健康度,同時還需要管理產品從經銷商出貨至零售商再到消費者的轉銷流程,以便及時調整公司戰略方向。
因此對于不同業務職能的運營人員,需要搭建不同的數據指標體系。
3. 2B數據指標體系搭建
1)確定北極星指標
不同時期,不同階段,企業的戰略目標和發展方向不同,北極星指標的選定應該根據企業當前的業務目標來確定。很多企業,將銷售業績作為運營的KPI考核指標,那么銷售業績是否可以作為2B運營的北極星指標?企業將銷售業績作為北極星指標并不是最佳的選擇。
北極星指標的選定原則是:該指標可以用來反映企業給客戶帶來了更多的價值。只有客戶擁有了更多的正向價值,企業才能夠持續正增長。
企業的銷售業績是客戶支付給企業的價格,而北極星指標是客戶以該價格獲得的價值。企業將銷售業績作為北極星指標的劣勢在于,該指標只能展現企業從客戶獲得的價值,反映企業短期內期望從客戶中獲得更多錢,并不能體現企業與客戶形成長期發展的合作目標,無法衡量客戶獲得的收入表現。因此北極星指標需要能夠同時衡量企業獲得的價值和客戶獲得的價值,只有客戶的收入增加了,才能反向帶來企業的持續增長。
在分銷鏈路中:sale in 是指貨物從企業銷售至經銷商, sale through 代表貨物從經銷商銷售至零售商, sale out 代表貨物從零售商銷售至消費者。
企業的銷售業績僅僅能夠體現 sale in 好壞,并不能反映客戶獲得的價值。真正能夠體現客戶成功的指標是sale out,sale out 增加了,說明客戶獲得了增量收益。當客戶獲得了增量收益,就會持續與企業產生支付行為,從而促使企業也獲得了正向增長。
因此我們將sale out 設為北極星指標。一些初創或者小型企業由于系統建設不完善,數據的獲取成為一大難題,由于無法準確采集經銷商銷售至零售商再到消費者這后半鏈路的數據信息,因此無法量化客戶的收益情況,只能進行sale in分析。在這種情況下,sale in可以作為企業的北極星指標。
那么使用sale out 的銷售金額還銷售數量作為主指標呢?由于企業很難管控中間商的出售批發價和零售價,同時企業對于中間商沒有經營管控權,因此sale out的銷售金額其實很難抓取,在這種情況下,sale out銷售數量更適合定為企業的北極星指標。
2)確定關鍵指標
2C的用戶主體較為單一,支付行為都在線上完成,數據采集較為容易。2C運營常常用漏斗模型和公式法來確定子指標,例如AARRR模,即Acquisition(獲?。ctivation(激活)、Retention(留存)、Revenue(變現)和Referral(推薦)。電商的銷售模型:GMV(銷售金額)=UV(用戶數)*CR(轉化率)*AUS(客單價)。
2B分銷的用戶主體更加多元化,支付鏈路更長,參與支付行為的業務場景更為復雜,很多交易都是在線下完成,因此數據的采集較為困難。有的企業數字化建設較為完善,可以實現sale in-sale through-sale out的全鏈路數據采集,但也會存在數據質量臟亂差,數據統計口徑不一等問題。
雖然2B分銷的業務場景與2C的漏斗轉化不同,但由于銷售流轉也具有傳遞性特征,因此sale in出貨量和sale through批發量可以作為關鍵指標。
3)確定過程指標
為了提升北極星指標而做的外部動作產生的指標可以定義為過程指標。為了提升sale out,需要通過提升客戶轉化率,例如提升客戶的拉新、激活和復購:
- 提招商,簽約更多的客戶,提升簽約客戶數和商機轉化率;
- 提激活,激活簽約但未下單的客戶,提升下單客戶數和下單率;
- 提復購,促進下單客戶二次下單或持續下單,提升復購客戶數和復購率;
4)確定分析維度
分析維度即分析業務的角度,可以從地域、時間、客戶、產品等維度進行分析。
- 地域維度:省、市、區
- 時間維度:年份、季度、月度、日
- 客戶維度:客戶簽約類型、客戶經營模式、客戶級別
- 產品維度:產品品類、產品SKU、產品行業線、產品毛利
5)確定評價標準
只是簡單的描述數據指標的變化無法衡量業務的好壞。例如:這個月銷售業績下降了5%。這個指標是好還是壞?
- 如果前幾個月銷售業績都是下了10%左右,這個月下降了5%,那么這個指標在變好。
- 如果前幾個月銷售業績都是正增長,這個月下降了5%,那么這個指標變差了。
- 如果前幾個月是旺季,這個月開始變淡季了,那么這個指標的下降屬于正?,F象。
業務場景不同,衡量的標準也不同。同一個指標在不同的場景下會有不同的業務表現,因此還需要確定數據指標的評價標準。評價標準可以是既定的達成率、同比、環比、排名、轉化率等,需要根據歷史數據和真實的業務場景合理制定,不宜高估,也不宜低估,以免影響指標的判斷。
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