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編輯導(dǎo)讀：企業(yè)在不同階段需要建設(shè)不同的指標(biāo)體系來滿足公司發(fā)展需求，那么，如何搭建適合自己的指標(biāo)體系呢？本文作者將用「5×3」矩陣來幫助搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，希望對(duì)你有幫助。

今天和大家分享企業(yè)在不同階段中數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的搭建理論和方法，為企業(yè)設(shè)計(jì)指標(biāo)體系提供思路和借鑒。

一、指標(biāo)體系規(guī)劃「三步走」

規(guī)劃數(shù)據(jù)指標(biāo)體系遵循「OSM×UJM×場(chǎng)景化」三步走思路。

首先，通過 OSM（Objective-Strategy-Measurement）拆解業(yè)務(wù)目標(biāo)，使之結(jié)構(gòu)化。然后結(jié)合 UJM（User-Journey-Map）梳理用戶生命旅程，將公司目標(biāo)、策略與業(yè)務(wù)流程快速耦合在一起。最后通過場(chǎng)景化模塊，推動(dòng)指標(biāo)體系落地。

接下來我為大家詳細(xì)闡述 GrowingIO 在幫助客戶規(guī)劃數(shù)據(jù)指標(biāo)體系時(shí)常用的「三步走」思路。

第一步：OSM 拆解具體業(yè)務(wù)目標(biāo)

規(guī)劃指標(biāo)體系的第一步，是通過 OSM 模型使業(yè)務(wù)目標(biāo)結(jié)構(gòu)化。通過拆解業(yè)務(wù)的具體目標(biāo)，落地業(yè)務(wù)執(zhí)行戰(zhàn)略，進(jìn)一步評(píng)估業(yè)務(wù)策略的有效性，以反映執(zhí)行策略是否達(dá)標(biāo)。其中，業(yè)務(wù)目標(biāo)拆解是我們認(rèn)為最重要的一點(diǎn)。

接下來給大家舉例一個(gè)電商經(jīng)典的目標(biāo)拆解，通過拆解電商的黃金公式，即將營(yíng)業(yè)銷售額（GMV）拆解成為用戶數(shù)×轉(zhuǎn)化率×客單價(jià)。拆解業(yè)務(wù)目標(biāo)點(diǎn)，可以發(fā)現(xiàn)提升 GMV 依賴于用戶數(shù)提升、轉(zhuǎn)化率提升和客單價(jià)提升三個(gè)階段。

第二步：UJM 梳理用戶生命旅程

UJM 是用戶生命旅程。舉例電商產(chǎn)品，通過抽象業(yè)務(wù)流程，可以把用戶產(chǎn)品使用過程分解為「了解平臺(tái)—瀏覽平臺(tái)—產(chǎn)生興趣—付費(fèi)購(gòu)買—用戶分享—產(chǎn)生復(fù)購(gòu)」六大階段。

在整個(gè)用戶旅程中，用戶會(huì)反復(fù)發(fā)生各環(huán)節(jié)間的相互跳轉(zhuǎn)。

確定 UJM 后，需要與業(yè)務(wù)目標(biāo)相耦合。處在不同生命周期內(nèi)的用戶都有與之對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)目標(biāo)值。如在用戶進(jìn)入階段，我們的首要目標(biāo)就是用戶留存。為了達(dá)到這一目標(biāo)我們需要尋找用戶產(chǎn)生的接觸點(diǎn)。了解接觸點(diǎn)后，我們就能找到每個(gè)環(huán)節(jié)的痛點(diǎn)和機(jī)會(huì)，反哺業(yè)務(wù)目標(biāo)。

第三步：落地業(yè)務(wù)場(chǎng)景搭建指標(biāo)體系

有了 OSM 和 UJM 兩大框架之后，需要借助場(chǎng)景化推動(dòng)指標(biāo)體系落地。在搭建指標(biāo)體系的實(shí)踐中，要將目標(biāo)拆解和用戶旅程映射到真實(shí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。

在上千家客戶實(shí)踐中，抽象出了 20 個(gè)通用的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提供適配的指標(biāo)體系搭建方案。

舉個(gè)例子，當(dāng)我們的戰(zhàn)略目標(biāo)為提升 GMV 時(shí)，可以將其拆解為 3 個(gè)細(xì)分業(yè)務(wù)目標(biāo)，其中目標(biāo) 1「提升用戶數(shù)」在關(guān)聯(lián)用戶生命旅程后，對(duì)應(yīng)出「找到最優(yōu)投放渠道」的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。該場(chǎng)景又涵蓋了線下活動(dòng)導(dǎo)流私域流量、通過裂變活動(dòng)尋找 KOC 等特殊的變形場(chǎng)景?！窸SM×UJM×業(yè)務(wù)場(chǎng)景」是 GrowingIO 在服務(wù)上千家客戶后總結(jié)出的一套指標(biāo)體系搭建思路。借助這套方法論，新興行業(yè)能夠快速找到指標(biāo)體系搭建的黃金公式，細(xì)化業(yè)務(wù)目標(biāo)，映射于用戶的 UJM 路徑之中，最終匹配對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景。

關(guān)于指標(biāo)體系規(guī)劃的詳細(xì)介紹，可以參考如何搭建一套業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)一體化的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。

二、「5×3」矩陣搭建企業(yè)指標(biāo)體系

接下來和大家分享企業(yè)進(jìn)入數(shù)字化進(jìn)程后，搭建指標(biāo)體系時(shí)需要關(guān)注的五項(xiàng)工作和三個(gè)階段。

我們把搭建指標(biāo)體系的過程劃分為 5 縱 3 橫的幾個(gè)模塊?？v向的五項(xiàng)工作，對(duì)應(yīng)著 OSM 模型的策略執(zhí)行場(chǎng)景。依次是拓展高質(zhì)量渠道、流量分發(fā)、產(chǎn)品體驗(yàn)、運(yùn)營(yíng)促銷及商品運(yùn)營(yíng)。

橫向代表了企業(yè)的三個(gè)運(yùn)營(yíng)階段，分別是全局統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)、會(huì)員分層運(yùn)營(yíng)和智能模型運(yùn)營(yíng)。

盡管企業(yè)因?yàn)樾袠I(yè)性質(zhì)、目標(biāo)用戶等不同，構(gòu)建指標(biāo)體系的落足點(diǎn)也有所不同。但 GrowingIO 在服務(wù)企業(yè)的初級(jí)階段，所面臨的用戶第一需求幾乎都是搭建全局統(tǒng)一的運(yùn)營(yíng)體系，即渠道投放、首頁(yè)分發(fā)、解決轉(zhuǎn)化瓶頸等基礎(chǔ)場(chǎng)景。只有關(guān)注基礎(chǔ)場(chǎng)景，才能快速發(fā)掘產(chǎn)品的痛點(diǎn)和問題，做出基于全局的診斷。

其次，企業(yè)需要關(guān)注分層運(yùn)營(yíng)的需求和場(chǎng)景，建立分層會(huì)員體系支持運(yùn)營(yíng)需求。最后是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的管理與分發(fā)，提升個(gè)性化推薦的效率和效果。

1. 全局統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)階段

全局統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)是搭建指標(biāo)體系的第一階段。在這個(gè)階段，企業(yè)的核心在于識(shí)別用戶：我們的用戶是誰？從何而來？有無轉(zhuǎn)化阻礙？

為了達(dá)到這個(gè)目的，我們抽取出了三個(gè)最關(guān)鍵的場(chǎng)景：

1. 打通渠道數(shù)據(jù)，找到最優(yōu)投放渠道
2. 監(jiān)管首頁(yè)分發(fā)，優(yōu)化用戶引導(dǎo)
3. 串聯(lián)訪問數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)支付數(shù)據(jù)，獲取真實(shí)轉(zhuǎn)化率

通過數(shù)據(jù)打通數(shù)據(jù)，我們可以獲得兩個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用效果。

第一個(gè)場(chǎng)景是準(zhǔn)確識(shí)別渠道質(zhì)量。獲取不同渠道的獲客質(zhì)量和獲客能力，是市場(chǎng)投放與外部引流中最關(guān)注的環(huán)節(jié)，因此需要建立合適的指標(biāo)衡量不同渠道產(chǎn)生的用戶效果。

上圖展示了不同廣告來源的流量效果。橙色框代表著各個(gè)廣告渠道獲得的流量；藍(lán)色框用于衡量用戶訪問行為，使用跳出率、人均瀏覽頁(yè)數(shù)和人均訪問時(shí)長(zhǎng)三個(gè)指標(biāo)；黃色框用于衡量業(yè)務(wù)效果，涵蓋瀏覽詳情頁(yè)、加購(gòu)成功、購(gòu)買成功三個(gè)用戶行為。打通渠道數(shù)據(jù)、訪問數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)支付數(shù)據(jù)后，我們就能得到各個(gè)渠道的用戶轉(zhuǎn)化率，識(shí)別出高質(zhì)量的廣告渠道。

從上圖可知，僅從用戶量而言，B 是一個(gè)較小的流量渠道，如果只看訪問數(shù)據(jù)，它的整體跳出率低，人均訪問質(zhì)量非常高，B 是訪問效果較好的渠道。

結(jié)合業(yè)務(wù)效果指標(biāo)分析，就會(huì)發(fā)現(xiàn) B 渠道的購(gòu)買轉(zhuǎn)化率非常低，只有 0.01%。像 B 渠道是交互效果強(qiáng)但真實(shí)購(gòu)買轉(zhuǎn)化效果差的渠道，就是業(yè)務(wù)部門常說的異常渠道，需要重點(diǎn)關(guān)注，把握渠道流量，提升轉(zhuǎn)化效果。

還原平臺(tái)轉(zhuǎn)化地圖，識(shí)別轉(zhuǎn)化痛點(diǎn)，是打通數(shù)據(jù)后的第二個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。分享一個(gè)客戶案例。上圖展示了一套電商平臺(tái)從來源引導(dǎo)到訪問，再到高價(jià)值行為、支付的標(biāo)準(zhǔn)流程圖。

通過打通全局?jǐn)?shù)據(jù)，我們可以清晰地描繪出該電商小程序用戶來源的渠道構(gòu)成、整體訪問情況，包含從首頁(yè)、搜索再到高價(jià)值支付行為的全流程用戶數(shù)據(jù)，挖掘可優(yōu)化的用戶轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)。

在全流程監(jiān)控用戶行為后，我們發(fā)現(xiàn)了客戶產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的最大問題——加購(gòu)流程過于復(fù)雜。與首頁(yè)列表或產(chǎn)品列表頁(yè)直接加購(gòu)的設(shè)計(jì)不同，該電商小程序要求用戶必須進(jìn)入產(chǎn)品詳情頁(yè)面才能完成加購(gòu)。

通過還原數(shù)據(jù)行為，我們佐證了該電商小程序中過于復(fù)雜加購(gòu)設(shè)置對(duì)用戶轉(zhuǎn)化率的負(fù)向影響。

基于該流失轉(zhuǎn)化率，我們?yōu)榭蛻籼岢隽藘?yōu)化意見：縮短轉(zhuǎn)化路徑。即通過首頁(yè)或產(chǎn)品頁(yè)的加購(gòu)引導(dǎo)，使用戶點(diǎn)擊小程序后可直接跳轉(zhuǎn)至高轉(zhuǎn)化率的產(chǎn)品列表頁(yè)，變相提升小程序的付費(fèi)轉(zhuǎn)化率。

在該案例中，通過埋點(diǎn)流量分發(fā)環(huán)節(jié)，幫助客戶識(shí)別最優(yōu)渠道、提供產(chǎn)品優(yōu)化思路，使該電商平臺(tái)支付轉(zhuǎn)化率提升 20%以上。

2. 會(huì)員分層運(yùn)營(yíng)

在完成數(shù)據(jù)積累后，就進(jìn)入到會(huì)員分層運(yùn)營(yíng)的階段。會(huì)員分層運(yùn)營(yíng)指向多樣的場(chǎng)景：比如基礎(chǔ)的用戶運(yùn)營(yíng)、會(huì)員運(yùn)營(yíng)，再到定向的活動(dòng)推送、彈窗曝光……

在用戶運(yùn)營(yíng)上，通過細(xì)分用戶生命周期，劃分出不同類型、不同狀態(tài)的用戶，針對(duì)性設(shè)置差異化提升指標(biāo)，匹配精細(xì)化運(yùn)營(yíng)策略。

舉個(gè)例子：對(duì)于新客而言，復(fù)購(gòu)轉(zhuǎn)化是其階段目標(biāo)。可進(jìn)一步拆解成復(fù)購(gòu)率、次月留存率，通過保證留存來提升用戶復(fù)購(gòu)。對(duì)于新客而言，運(yùn)營(yíng)策略應(yīng)集中于新客優(yōu)惠福利。通過識(shí)別處于新客階段的用戶，使用定向推薦紅包、滿減優(yōu)惠等策略，進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，提高用戶復(fù)購(gòu)及次月留存。

分享一個(gè)內(nèi)容平臺(tái)的案例幫助大家理解會(huì)員分層運(yùn)營(yíng)。這個(gè)案例的目標(biāo)是希望通過派發(fā)免費(fèi)會(huì)員權(quán)益，引導(dǎo)新用戶完成付費(fèi)轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)付費(fèi)和留存率的提高。為了提高新用戶付費(fèi)和留存率，我們?cè)谟脩纛I(lǐng)取會(huì)員權(quán)益后，設(shè)計(jì)分階段轉(zhuǎn)化率測(cè)試，識(shí)別影響用戶付費(fèi)轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵因素。

在測(cè)試設(shè)計(jì)的過程中，需要特別關(guān)注以下兩個(gè)問題：

第一，識(shí)別用戶行為。在進(jìn)行分階路徑設(shè)計(jì)時(shí)，需要明確的是我們到底要對(duì)什么樣的用戶進(jìn)行測(cè)試——是領(lǐng)取過會(huì)員卡的用戶還是沒有領(lǐng)卡的用戶？

顯然，測(cè)試的對(duì)象為領(lǐng)過會(huì)員權(quán)益卡的用戶。因此我們需要判斷平臺(tái)上的用戶行為屬性，這就依賴于用戶行為數(shù)據(jù)的采集。

第二，判斷興趣標(biāo)簽。在找到領(lǐng)取會(huì)員卡的用戶群后，需要根據(jù)采集到的行為數(shù)據(jù)構(gòu)建用戶興趣標(biāo)簽。

比如用戶是喜歡歷史的、還是喜歡地理的？是有內(nèi)容偏好的、還是進(jìn)行泛閱讀的？不同用戶標(biāo)簽標(biāo)記都會(huì)影響后續(xù)的運(yùn)營(yíng)分組測(cè)試。

以上就是我們數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程的一個(gè)概述。

在劃分領(lǐng)卡用戶后，就可以進(jìn)行用戶測(cè)試，通過回收數(shù)據(jù)、復(fù)盤數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)測(cè)試迭代。在這個(gè)過程中，我們使用了 GrowingIO 智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，測(cè)試有無內(nèi)容偏好對(duì)購(gòu)買轉(zhuǎn)化率的影響。

此外，我們還測(cè)試了用戶觸達(dá)時(shí)點(diǎn)對(duì)轉(zhuǎn)化率的影響——是在會(huì)員卡有效期內(nèi)做觸達(dá)效果更好，還是失效后的效果更好？如果是失效后的效果更好，是失效后的 15 天內(nèi)，還是 4 周后？

通過測(cè)試，我們洞察出在用戶領(lǐng)取會(huì)員卡 0-15 天內(nèi)做觸達(dá)得到的付費(fèi)轉(zhuǎn)化率最高，業(yè)務(wù)部門快速將這個(gè)結(jié)論落地于文案設(shè)計(jì)的實(shí)踐中。

比如在文案中設(shè)置緊迫性的語言提示，要求用戶必須當(dāng)日領(lǐng)取會(huì)員權(quán)益、或是在三天內(nèi)兌換會(huì)員，以達(dá)到提升轉(zhuǎn)化效果的目的。

通過結(jié)合測(cè)試結(jié)論與業(yè)務(wù)實(shí)踐，我們幫助客戶實(shí)現(xiàn)了兩大跨越：

1. 付費(fèi)轉(zhuǎn)化率達(dá)提升 58%。
2. 構(gòu)建了完整的用戶標(biāo)簽體系，助力平臺(tái)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。

通過獲取用戶行為數(shù)據(jù)，可以測(cè)試不同因素對(duì)付費(fèi)轉(zhuǎn)化的影響。充分利用運(yùn)營(yíng)的持續(xù)性，進(jìn)一步通過回收用戶數(shù)據(jù)不斷調(diào)整和迭代影響因素測(cè)試，實(shí)現(xiàn)用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。

3. 智能模型運(yùn)營(yíng)

人治階段的運(yùn)營(yíng)以經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)向?yàn)橹?，可以通過收集數(shù)據(jù)、標(biāo)簽用戶，完成用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。相較于基礎(chǔ)版的全局運(yùn)營(yíng)，極大地提升了整體運(yùn)營(yíng)效果。但在長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)中，人治的方式在效率上還有所欠缺。

因此在搭建指標(biāo)體系的第三個(gè)階段，我們可以通過智能運(yùn)營(yíng)模型，實(shí)現(xiàn)“黃金鋪位”的管理和分發(fā)，進(jìn)一步提升運(yùn)營(yíng)效率。

下面我們將通過一個(gè)案例，分享智能推薦的實(shí)操。在該項(xiàng)目當(dāng)中，我們與頭部電商合作，幫助客戶匯總用戶的行為數(shù)據(jù)，并做出以下成果：第一，豐富了用戶的特征列表。通過采集用戶行為數(shù)據(jù)，商城可以設(shè)置基于商品標(biāo)簽的推送邏輯，動(dòng)態(tài)調(diào)整推送商品。

比如，當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)用戶對(duì)“水杯”類產(chǎn)品瀏覽次數(shù)增加卻沒有下單時(shí)，可以判斷用戶有購(gòu)買該產(chǎn)品的需求卻沒有找到理想款式。于是通過商品標(biāo)簽的推送邏輯，在用戶瀏覽頁(yè)推送款式、功能、價(jià)格相近的水杯，縮減用戶搜索時(shí)間，提高商品成交率。

其次，通過強(qiáng)大的用戶標(biāo)簽體系，幫助平臺(tái)構(gòu)建基于用戶屬性的推薦模型。通過整合用戶行為數(shù)據(jù)，可以為每位用戶貼上標(biāo)簽，并進(jìn)行深入化的應(yīng)用。

比如，一個(gè)用戶的標(biāo)簽為：20-25歲，女性，白領(lǐng)階層，單身…最近購(gòu)買了某品牌的連衣裙。那么具有相似標(biāo)簽的用戶群體，我們推斷她們有很大的可能在該時(shí)間段產(chǎn)生相似的需求，并基于此做出相應(yīng)的推薦?；谟脩魧傩酝扑]的商品列表，能夠喚醒用戶潛在消費(fèi)需求，擴(kuò)大電商的 GMV。

第二，實(shí)時(shí)調(diào)整運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景動(dòng)作。通過收集用戶行為數(shù)據(jù)，我們可以洞察用戶推薦接受偏好。推薦彈窗是平臺(tái)商品推薦的方式，也是激發(fā)用戶購(gòu)買興趣的首發(fā)頁(yè)，研究推送方式對(duì)推薦點(diǎn)擊率的影響非常必要。

用戶接觸推送彈窗可以分為主動(dòng)點(diǎn)擊和被動(dòng)點(diǎn)擊兩種。通過追蹤平臺(tái)上用戶的彈窗點(diǎn)擊行為，可以區(qū)分出高彈窗點(diǎn)擊興趣和低彈窗點(diǎn)擊興趣兩種類型用戶，根據(jù)用戶的動(dòng)作偏好設(shè)計(jì)瀏覽頁(yè)。

比如年輕的用戶群體可能喜歡主動(dòng)點(diǎn)擊彈窗，那么我們就可以提高彈窗在年輕用戶瀏覽頁(yè)中出現(xiàn)的頻率，吸引用戶點(diǎn)擊。

當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)某類群體對(duì)彈窗的態(tài)度相對(duì)被動(dòng)時(shí)，就需要及時(shí)調(diào)整頁(yè)面的推送動(dòng)作，提升用戶體驗(yàn)感。

通過智能化運(yùn)營(yíng)，該電商平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了推薦位點(diǎn)擊率 10%的提升。值得注意的是，推薦位點(diǎn)擊只是一個(gè)中間效果，不能將其看成是關(guān)鍵指標(biāo)，最終還是需要圍繞電商平臺(tái)的成交量指標(biāo)去做轉(zhuǎn)化。

目前，我們與該電商平臺(tái)的合作還在持續(xù)進(jìn)行，如果還有機(jī)會(huì)，期待和大家分享進(jìn)一步的結(jié)果。

綜上可知，搭建指標(biāo)體系是一個(gè) 5×3 的一個(gè)推進(jìn)過程，也是企業(yè)逐步提升運(yùn)營(yíng)效率和效果的過程。

三、指標(biāo)體系搭建的實(shí)操流程

1. 6 大核心模塊

前面的部分和大家分享了指標(biāo)體系的搭建階段和搭建環(huán)節(jié)，明確了相關(guān)的指標(biāo)模塊、場(chǎng)景模塊以及數(shù)據(jù)要求。這部分我們會(huì)帶大家進(jìn)入一個(gè)真實(shí)的指標(biāo)搭建情景，提供實(shí)操的建議。

我們把指標(biāo)體系的搭建過程做了一個(gè)去行業(yè)化的整理，保留了以下 6 個(gè)比較核心的模塊。

在全局統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)階段，我們需要核心打通的有三個(gè)環(huán)節(jié)。

第一個(gè)就是渠道的數(shù)據(jù)打通，明確用戶的渠道來源。第二個(gè)是各個(gè)渠道的分發(fā)效率，它的轉(zhuǎn)化表現(xiàn)如何。第三個(gè)是監(jiān)控轉(zhuǎn)化效率，也就是打通訪問數(shù)據(jù)和效果數(shù)據(jù)。在會(huì)員分層階段，除了監(jiān)控活動(dòng)效果，還需要打通用戶屬性。即匯集 CRM 的數(shù)據(jù)，串聯(lián)用戶屬性和用戶行為。

智能模型運(yùn)營(yíng)階段中，核心環(huán)節(jié)在于推薦位的智能運(yùn)營(yíng)。

以上這六塊是「5×3」矩陣中較為核心的工作項(xiàng)目。通過串聯(lián)用戶行為與企業(yè)運(yùn)營(yíng)階段，就能構(gòu)建出與企業(yè)階段發(fā)展目標(biāo)相匹配的指標(biāo)體系。

2. 協(xié)作賦能 高效落地

搭建指標(biāo)體系依賴多維度的用戶數(shù)據(jù)，因此需要公司全體部門聯(lián)動(dòng)實(shí)踐。市場(chǎng)、運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)、開發(fā)等部門均需賦能指標(biāo)體系搭建過程，協(xié)助完成需求收集、方案規(guī)劃、數(shù)據(jù)采集、方案評(píng)估、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、效果評(píng)估等工作，共同搭建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)的指標(biāo)體系。

以上是搭建企業(yè)指標(biāo)體系方法論、體系和實(shí)踐應(yīng)用的分享。希望今天的內(nèi)容能夠?qū)Υ蠹矣兴鶐椭兴鶈l(fā)，謝謝大家！

作者：張薺卉，GrowingIO 的商業(yè)數(shù)據(jù)分析師

來源：GrowingIO 增長(zhǎng)公開課

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