數據監控體系是關鍵工具，它幫助管理者通過數據監督和控制業務。然而，許多從業者對其概念和應用仍感到困惑。本文將詳細解析數據監控體系的概念、構建方法及其與數據指標體系的區別，并提供實用的搭建指導，以增強數據監控的實效性。

做數據的同學們都經常聽到一句話：“建立銷售/運營/商品數據監控體系”。這玩意拆開看每個字都認識，合起來聽得一臉蒙懵圈，時常發問：

啥是數據監控體系？

這玩意和數據指標體系有啥區別？

我做的這些個報表，到底算不算體系？

為啥沒感覺誰被我“監控”了？？？！

種種疑問，今天系統解答一下。之所以同學們有疑惑，是因為一來大部分企業沒有真正重視數據，同學們辛辛苦苦做的報表都沒幾個人看。

二來是大量同學只會在已經發生+巨大問題的時候做出響應，缺少事前判斷能力。導致即使基于數據提了意見，業務也回一句：“我早知道了”（如下圖）

1 什么是數據監控體系

監控，顧名思義，是監督和控制。理論上監督和控制也可以不用數據，比如傳統的車間主任、生產隊長、監考老師，都是一線現場監督與控制。

但遠在萬里之外的企業集團總部，是沒法派出千里眼順風耳現場監督的。因此就有了數據監控：通過數據指標來進行監督和控制。

當業務變得復雜，單一數據無法滿足監控需求，因此就有了數據監控體系。

但是它不等于數據指標體系。單純的數據指標體系可沒有監督與控制的作用。做數據的同學最清楚，每天發出去的報表，十個人能有一個人看就不錯了。

一線的連數據都愛答不理，談何監督與控制。所以單純的數據指標體系只是一個工具，如何把工具與管理流程結合起來，才是數據監控體系的最難環節。

2 如何搭建數據監控體系

如數據監控體系的名字，監督+控制，因此搭建數據監控體系包含兩大關鍵工作：

建立數據指標體系，對業務情況進行監督。

將數據應用到管理流程，實現控制。

之前已經分享過如何建立數據指標體系，大家可以參見《一個完整的數據分析體系，該長啥樣？》，今天重點說說控制該怎么個控制法。

很多做數據的同學是技術出身，一提起“控制”最直觀地能想到的就是罵自己起床，催自己結婚生娃的老媽子。然后感慨：我又沒做過“銷售/運營/產品/風控，我要怎么控制呀……”實際上企業里的管理完全不需要這么瑣碎糾結。就像我們不需要會造汽車，也能控制汽車（開汽車）一樣，關鍵要解決以下四個問題：

第一，明確要控制誰

動作的指向要明確。很多同學會說：“GMV降了，要搞高”這話就跟沒說一樣。GMV看似跟每個部門有關系，是全公司的事?？扇巳素撠?，就等于人人無責。太宏觀的目標指向不明，自然沒法起到控制作用。

可以喊得具體點，比如：

• GMV降了→ 高端用戶消費少了→ 用戶運營想想辦法
• GMV降了→ 某類商品降幅大了→ 商品運營想想辦法
• GMV降了→ 外部流量太少了  → 渠道投放想想辦法

總之把整體目標，具體到某個部門，某個小組，最好是直接掛上丫的KPI/OKR指標，這樣指向明確，才能有效。為達到這個目標，在建數據指標體系的時候，做分類維度的就不能隨意做，而是要把和部門分工有關的分類維度（比如分公司、商品、用戶層級等等）突出出來，方便落實責任人。

第二，啥時候控制

如果真的等到GMV跌到不行了才來喊：要搞高，就太遲了。實際上影響業務走勢的很多因素可以提前預見，比如：

• 正向因素：大促銷、新品上市、傳統旺季
• 負向因素：系統BUG、缺貨、傳統淡季
• 不定像因素：系統改版、換季

因此，控制是有時間狀態和走向判斷的。標準的用語是這四句：

1. 過去+負向 → 關注XX問題
2. 過去+正向 → 發現XX經驗
3. 未來+負向 → 警惕XX風險
4. 未來+正向 → 提示XX機會

因此在搭建數據監控體系的時候，得總結過往經驗，了解未來內部計劃，甚至收集一些競爭情況，這樣把態勢判斷提前準備好，才能趕在事前多喊“警惕”“提示”而不是事后人人都看到了，才嚷嚷“要搞高”

第三，多大力度控制

這時候可以喊“要搞高”了！是滴，沒錯，被陳老師調侃了一路的“要搞高”本身并沒有問題，是個標準的建議方式。在給出控制意見的時候，先講方向，再講力度，最后才是細節。不同問題嚴重程度，對應的力度是不同的。

這里也有標準話術：

• 要注意（出現異動）
• 要行動（要搞高，要搞低）
• 要立即行動（?。。。?/li>

如果對問題評估做的到位，在立即行動之后，是有進一步的描述的。比如：“如流量質量不能在3天內得到改善，本月KPI將不達標”。做這種推測和預測有關，因此讓很多同學很糾結，預測的到底對不對。其實完全沒必要。

在管理上，行動力比精準的預測更重要。預知到了問題，如果業務部門行動給力，問題早早就處理完了，哪里還用什么精準預測。如果業務部門不行動，一直在糾結：“我看不會出問題吧”“它如果自然反彈了呢？”，最后就會坐失良機，鐵定撲街呀，還需要什么預測。

所以往往做推測用的是最簡單的邏輯，比如一個月3000萬業績，每天就得100萬。1000萬流量轉化20萬購買，所以5萬購買就得250萬流量，類似。做控制是為了推動業務部門行動，不是給推諉找理由，切記切記。

第四，控制完啥效果

做控制最重要的就是效果。效果是有層次的：

• 初級：控制被業務接收
• 中級：業務按控制行動
• 高級：行動對指標有顯著作用

搭建數據監控體系，最不能少的環節就是結果回顧。而且要先看是哪個層級的效果，再看具體效果大小。很多時候根本還沒到最后指標變化，而是業務方壓根就沒聽建議，最后捅出簍子來才慌慌張張跑來問“為什么”。

這一環看似簡單，實際很難做到。一來很多業務部門態度趾高氣揚，懶得溝通。二來很多做數據的同學薄皮大餡，臉皮太薄不敢溝通，悶頭搞各種算法模型，只有自己知道。這樣就很難實現監控體系的流暢運轉了。

最后要強調的是：數據監控體系是用來發現問題的，不是用來解決問題的。監控監控，監督和控制，他本來就不是教學和討論。你見過哪家奴隸監工拿著教科書到田里監督干活的，都是手里鞭子一揮“啪！”一聲。有些同學把監控搞得復雜無比，硬塞一堆指標希望直接讀出問題分析，這樣做會極大拖慢監控運轉效率。在方向不清晰的時候，看的數據越多，腦子越亂。

3 為什么你做的不是數據監控體系

常見的問題，比如：

1. 數據指標體系缺判斷標準。只知道喊“漲了”“跌了”，不知道報“好了”“壞了”
2. 數據指標就真的是個指標。和管理流程脫節，沒有清晰責任，沒有對應跟進人
3. 缺少數據以外的業務梳理。不知道干了啥，不知道在干啥，不知道要干啥
4. 缺少確認問題的跟進反饋。不知道人家聽了沒有，不知道人家干了沒有，不知道人家干成了沒有，光盯著數字發呆。
5. 貪大求多，塞了一大堆指標，花花綠綠顯得高大上。結果跑數累似，看數暈死。

本質上數據監控體系就是溫度計。體溫固然重要，但體溫反映出的發燒癥狀才是更重要的。想讀懂癥狀，自然得多學醫，得在發現人發熱咳嗽以后趕緊送院，得了解發燒病人接觸了誰，去過那里，得做進一步的化驗而不是揪著體溫計不放。這些才是讓數據監控真正落到實地的地方。大家最近都被體溫計測來測去，其中滋味，你品，你細品。