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在產品的日常中，有著統一的業務邏輯和指標口徑，才能繼續后續的流程。這篇文章，我們就來談談數據分析過程中指標確定的問題。

指標是數據的邏輯，是產品需求的外顯。只有通過指標才能將無邏輯的、散亂的、無價值的數據整合成邏輯嚴密、整齊的、有價值的業務變動，供產品、業務參考以應對直接挑戰與錢攢風險。

微小的數據變動下潛藏著產品浪潮的變動，如拼多多對電商領域的沖擊，直接反應在低客單價用戶活躍數的緩慢下降，有著指標趨勢敏感度的人才能夠發現它。

而在產品的日常工作中，只有統一指標的業務邏輯和指標口徑才能繼續推進流程，否則輕則“加班加點”，重則“全軍覆沒”，可見產品指標的重要性。然而實際上，指標確定、數據分析的流程很簡單。筆者將按照以下邏輯對其進行梳理：

一、數據告訴你的秘密

數據是客觀的，不會說話，最終會被統合成同樣客觀的指標數字。但通過觀察公司最核心指標的設立，我們可以了解管理層關注的重點。

比如，公司重點關注規模指標如GMV、單量、DAU等時，說明公司正在市場上拼殺or處于跑馬圈地的狀態；公司重點關注資金成本，說明公司開始注重效率發展，此時公司管理層認為野蠻發展的時代已經結束，需要進行精細化運營；公司重點關注市場、合作伙伴的指標，說明公司在該市場已經有利一定地位，并開始關注生態發展。

目前電商平臺仍然以關注交易域的客單價等信息為主，仍主要處于關注“結果”的狀態哦。

二、指標篇

2.1 指標設計

目的：不是為了設計而設計，是和業務邏輯緊密相關、需要時刻與產品&技術對齊的內容

以網易嚴選為例，目的可以劃分為業務和計算兩類。

在業務類別里又可以簡單劃分為供應鏈和商品營銷兩個方面，在供應鏈方面為成本類（如庫存成本、物流成本等）、時效類（如到貨及時率、生產及時率等）、體驗類（如用戶滿意度、客訴率等）。在商品營銷方面為用戶類（如PV、CTR等）、流量類（如商品曝光等）、商品類（如退貨率、好評率等）、營收類（如利潤率、GMV等）。

在計算類別里，可以分為量指標（規模、量級）、比值指標（單位效能如庫存、ARPU等）、比率指標（評估占比（如毛利率、退貨、流量轉化率等）。

設計：指標設計要目的性明確，需要和業務深度對接，確定指標將著重于效益、收益、質量哪一部分。

公式：一個指標口徑可能會有多個公式，需要與業務運作邏輯強相關。

口徑&范圍：主要通過目前公開的行業白皮書、公開培訓確定，成本較高，建議出問題第一個問口徑一不一樣。

2.2 指標解讀

現象與歸因：指標數據變動可以抽象展現現狀變化，如拼多多入局對電商領域的沖擊，然而指標本身并不會提供原因，需要深度探討進行合理歸因，注意“現象”和“歸因”需要為因果關系，而非“相關關系”。

量化：舉例說明，一個功能滲透率由4%升到6%，我們會說功能滲透率提升50%。

解讀節奏：分為單一指標和指標體系兩種解讀邏輯。

1.單一指標：日?？床▌蛹纯?。需要保持數據敏感度，設定閾值，超過閾值便需要復盤原因。

2.指標體系：首先對業務節奏分段-日常觀察什么，活動觀察什么，日常與活動指標的客觀交叉規律；其次了解在不同時期需要觀察什么

以網易嚴選供應鏈層面為例，網易嚴選有很規律的活動周期（411、618、雙十一、雙十二）。

1.日常：核心指標如庫存、成本、客訴、商品專項指標等等。

2.大促：

• 促前：缺貨風險；到貨及時率；倉庫存儲風險；逾期率；分倉平衡性等。
• 促中：生產及時率；配送及時率；配送時效等。
• 促后：退貨率、客訴率等。

三、數據分析的套路：準確看-客觀判-選方法

• 準確看：看什么？看“數字+描述”（描述場景越具體越好）
• 判斷方法：經驗判斷；專家判斷（評分orAHP層面分析）；趨勢判斷
• 選方法：矩陣分析（Boston）；漏斗分析；杜邦分析；RFM分層分析；交叉分析（窮舉數分）

四、數據分析避坑指南

• 一定要了解業務流程，熟悉業務邏輯最好的方法是有權限玩一遍整個產品。
• 多深度追問自己，“為什么找你”、“應該做什么”，多問為什么。
• 協調資源：和數倉同學協調規劃、排期、反饋，打好關系；和業務方達成規劃/流程/策略共識；和產品&技術對齊業務邏輯；和組內伙伴多進行專業交流、業務啟發，交流工作方式。