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只要涉及到數據分析相關的工作，就需要建立數據指標體系，但銀行目前還沒有這套完善的體系。作者總結了如何構建數據指標體系的方法，希望能幫助你更快上手。

只要涉及到數據分析的相關工作，首先的第一步：建立數據指標體系，當然很多銀行可能還沒有建立這套體系或者只有一個很初級的指標體系，甚至日常也得不到更新，原有的指標體系不能完全覆蓋數據分析，或者更新沒有跟上業務節奏，導致的結果是沒有、或者有也等于沒有。

實際工作中，要準確的說清楚業務現狀并不容易，比如我們說昨天的貸款業務“昨天有2萬5000人貸款”，這樣來描述業務就太不嚴謹了。

數據指標一個最重要的目的就是統一全行口徑，特別是統計業務、領導匯報和合作伙伴溝通時，一定要有準確的數據和統一的指標來描述。

例如：2023年3月13日進件20390件，通過率65%，放款13459件，共放款254678元。

指標體系是從不同維度梳理業務，把指標有系統地組織起來。指標體系=指標+體系，所以一個指標不能叫指標體系，幾個沒關系的指標組織在一齊也不能叫指標體系。

一、指標體系搭建的原則

指標體系搭建要有重點，不能只想著羅列指標。有些銀行一上來就是把大量的指標先列出來，也不說明優先級，也不分一級、二級指標，跟實際業務差距比較大。

搭建指標系統要有目標，首先這些指標解決什么業務問題，按什么樣的時間、渠道和區域等緯度去拆分。

指標體系不是越全越好，而是跟業務越貼切越好，不同的銀行數據指標是可以借鑒，但銀行之間的產品有差異、業務復雜性不一樣、發展階段也不同，沒有一套完整的指標系統是可以通用的。

二、搭建完整指標體系的步驟

指標體系不是大而全，指標體系最重要的是要和當前的業務需求相匹配，搭建完整的數據指標體系需要以下步驟。

1. 清晰的業務目標

需要確定清晰的業務目標，并將其轉化為具體的指標。關于這一點，事實上很多銀行的數據團隊是做不到的，業務目標始終不清晰，或者各部門有自己的KPI壓力，掌握再多數據分析的技能都是無濟于事。

2. 關鍵業務流程

其次，需要確定關鍵業務流程，并確定該流程中的關鍵指標。

這些基礎工作很多領導不重視，而這塊的真正負責人喜歡按照個人意愿胡亂規定業務流程，導致業務數據不規范也不反應實際問題。

3. 數據收集

需要確定數據收集方式，確保數據的準確性。最主要的方式無非是代碼埋點和運營手動統計，只要前兩步完成好，這一步其實并不起決定性作用。

4. 數據分析

接下來，才需要對數據進行分析，以確定關鍵指標的趨勢和分析其中的模式。

5. 指標拆分和設計

對關鍵北極星指標設計，拆分以確定其中的一級指標、二級指標。將指標與維度結合，以更好地理解數據。

6. 落地指標體系

前期的工作做的好，其實就是埋點開發和開發分析報表。

7. 定期維護

需要定期評估數據指標體系，以確保其有效性。特別是業務和數據底層發現變更時，需要實時更新指標體系。

三、如何設計指標體系

既然數據指標如何重要，如何搭建呢。一般的重要的步驟就是先明確北極星指標，然后通過拆分子指標、過程指標、添加分類維度來確定一級指標和二級指標。

1. 北極星指標

北極性指標也叫第一關鍵指標，是指在產品的當前階段與業務/戰略相關的絕對核心指標。

對于銀行的手機銀行零售業務說，北極星指標一般都是MAU(月活)，不同的業務版塊如果不確定業務場景的北極星指標是什么，那就盡量和業務考核的KPI保持一致。

北極星指標并非只能設一個指標，比如小微業務可能需要多個指標來統合評價，小微業務在提升業務量就是放款規模、貸款余額的同時，也需要監控業務質量就是逾期率，除了這2個指標還需要看用戶數，因為用戶數直接和獲客成本掛鉤，要防止營銷成本過高，所以對于這塊業務可以確定三個北級星指標：放款金額、逾期率、用戶數。

2. 一級指標

有了最重要的北級星指標后，可以進一步把北極星指標分解為一級指標，具體的拆解方法有很多種，要看業務如何運營，可以按照地區維度來拆解，也可以按用戶運營維度來拆解。

一極指標由北極星指標衍生而來，一級指標的作用就是將北極星指標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北極星指標得到對應的一級指標。例如MUA這個一級指標，通過成分拆解可以分為存量用戶和新增用戶。

（1）AARRR模型的拆分策略

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。

在眾多指標模型中我覺得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?。?、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）。

（2）數據指標制定

需要確定北極星指標（關鍵指標）、一級子指標和二級子指標，要根據業務和收集的數據來推行有效的數據指標。

（3）風險指標

全行各部門進行充分溝通，全行達到共識：很多時候難以推進數據指標的原因，在于不同部門都想用自己適合的口徑來梳理，有些時候需要自上而下的推動。

3. 二級指標

通過一級指標的分析可以找到相應問題的責任方，而二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。

通過對一級指標的路徑拆解即可得到二級指標，業務運營人員可通過二級指標的具體表現快速做出相應的動作，所以二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，通過拆分一級指標的逐步拆解來搭建二級指標。

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。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。

前面步驟找到了北極星指標、一級指標、二級指標，到這一步可以把這些指標制作到報表中，通過報表監控指標，不斷更新指標體系。

四、如何落地指標體系

根據實際業務分析就能搭建起指標體系。

落地就是建核心指標的相關報表，實際工作中，報表都會在埋點前建好，這樣一旦版本上線就立刻能看到數據，同時這時各方的配合度都很高。

埋點不是一個人的事情，需要各部門通力合作，下圖就是埋點的整個設計到落地的流程：

落地指標就不像設計指標那樣首先著眼于一級指標，而是應該首先著眼于二級指標，因為一級指標是由二級指標組成的，二級指標埋點好了之后一級指標自然而然地可以計算出來。

五、指標體系如何維護

當我們完成指標的設計和落地后，最重要的就是需要統一的方式來維護這些指標。

目的主要有兩點：

指標定義唯一性。避免在不同的業務場景出現相同指標、不同算法的情況。

平臺工具的串聯，指標的落地必然少不了元數據平臺，利用平臺機制，將用戶的設計、定義、維護、工具，融入至唯一的平臺，形成相對機制化的管理。

維護指標的7個內容：

1. 指標分類：首先，我們需要對指標進行劃分，從而分門別類的進行管理。指標分類可以從業務及性質的角度進行劃分。
2. 指標名稱。指標名稱是指標體系中必不可少的，這里的建議是：名稱通俗易懂，不宜過長。
3. 指標定義。用于說明指標的含義，需要清晰不模糊。
4. 指標公式。指標公式更多是指標定義的數學化表示，
5. 使用場景。闡述哪些場景會用到這個指標。
6. 指標作用。闡述設計這個指標的初衷是什么，用于衡量什么，以及指標的大小、正負的含義是什么。
7. 波動閾值。波動閾值主要在評估指標是否異常時有作用。

六、小結

建立指標體系需要各部門緊密溝通，還需要對銀行業務和各部門職能的深刻理解，在此基礎上再根據建立指標體系的方法，不斷進行嘗試就能夠搭建出合適的指標體系。指標體系的搭建是一個隨著業務發展需要動態更新的過程。

數據指標體系是銀行對現實經驗和未來預測的抽象。如果不區分其它銀行與自己業務情況的異同，拿來即用，往往可能讓數據指標體系“失效”，最終事倍功半。

謀求所謂全面完整的數據指標體系是錯誤的，尤其是在業務之初，當業務還沒有完全展開，用戶需求還沒有完全暴露，場景還沒有完全覆蓋，追求所謂理論上的完整數據，會把自己繞進數字游戲當中。指標體系最重要的是要和當前的業務需求相匹配。