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在數據分析的世界里，構建一個有效的數據指標體系是理解業務、評估效果和指導決策的關鍵。文章不僅解釋了每種類型的特點和應用場景，還提供了如何在實際工作中綜合運用這些指標體系的指導。

很多同學問：“有沒有普遍的、一般的指標體系梳理方法？”網上常見的指標體系分享，大多是互聯網的AARRR一類，現實中情況卻很復雜。

普遍的方法當然有，就是基于業務邏輯，梳理指標體系。從本質上看，數據指標體系有4大類型，針對四個不同的業務邏輯。今天來系統介紹一下。

一、評估型

“這個產品質量咋樣?”“這個活動效果好不好?”“這個客戶群值不值得做？

這種用數據指標，評價一個東西好/不好的指標體系，即為評估型指標體系。注意，做評價不一定用數據指標體系，比如產品質量咋樣，可以簡單粗暴看銷售數量。但只看一個指標會出問題，比如銷量好，但利潤低；銷量好，但口碑差。

評估型指標體系，主要就是解決：單一標準評估有偏差的問題。因此在構建此類指標體系的時候，重點就是考慮：

1、從多個指標反映質量高低

2、各個指標之間盡量不重疊

3、區分各個指標重要性

4、各個指標的可比較性

評估型指標體系，指標之間關系常常是并列關系（如下圖）：

評估型指標體系的難點，主要是考慮問題的全面性和指標數據采集可行性。這里特別要注意：數據指標可采集性。很多同學一提到評估，就會隨口說：NPS、用戶滿意度、用戶意向之類的指標。

問題是：

1、這些指標打算怎么采集？

2、用問卷的話，能覆蓋多少真實用戶？

3、用其他指標，能否合理評估情況？

4、意向這種預測指標，到底怎么預測？

如果不回答清楚這些數據采集問題，即使指標聽起來很好聽，也沒法落地，還會找挑戰。

二、流程型

“我們的銷售情況怎么樣”

“我們的生產進度怎么樣”

“我們的研發情況怎么樣”

這種用數據指標，表示一個流程完成進度、完成結果的，即為流程型指標體系。這里就包括大家最熟悉的交易流程（漏斗分析）模型。實際上，只要符合

1、有明確的終點

2、有好幾步環節

3、每一步有滾動投入資源都可以用類似漏斗分析法，構建數據指標體系。

不僅僅是交易流程或者用戶留存情況，生產、研發、采購都能這么考慮問題。只不過在這些過程里不存在每一步衰減，因此不存在漏斗的邏輯。在這些流程里，考慮的是交付時間、質量、成本（如下圖）。

流程型指標體系是四大類里最簡單的。因為流程的環節、終點都很清晰。目標清晰的情況下，指標體系都容易梳理。流程型指標體系，最怕的也是數據采集，特別是過程數據采集。很多toB行業的分析做不下去，就是因為流程指標缺失太多。

三、包含型

包含型指標體系，一般是把一個大指標向下拆解成若干子指標/分析維度之和。我們熟悉的杜邦分析法就是這個邏輯，把一個大指標向下拆分。

包含型指標體系，一般用于診斷問題。因為子指標+分類維度，能把問題具體到某個業務部門和動作，所以能更好地發現問題源頭，找到解決對策。

但是注意：包含型指標體系的診斷能力，是建立在：“主指標本身能說明問題”這個基礎上的。比如用杜邦分析法的時候，就默認了：“利潤”是主要問題。

如果利潤不能說明全部問題，而是還要考慮顧客體驗、市場份額等等的時候，就不能指望一套包含式指標體系解決所有問題，需要對每個問題，單獨建指標體系，進行解答。

四、影響型

之所以叫影響型，是因為運營動作一般是疊加在正常流程之上的，產生額外的效果。正常有一個銷售節奏，做個活動會額外刺激銷售；正常有一個用戶留存曲線，做個會員獎勵，額外刺激用戶多留存一段。影響型數據指標體系，就是要把：疊加、額外兩個點講清楚。

此時，要考慮的指標復雜一些

1、需要有一套數據指標，反映業務正常節奏

2、需要有一套數據指標，描述疊加動作本身

3、需要有標準，判斷業務本身的表現好壞

4、需要有標準，判斷額外效果

因此，影響型的指標體系會格外復雜。比如做一個商品促銷活動的指標體系，它需要考慮

1、正常銷售指標（商品銷售數量、購買人數、金額、；利潤）

2、活動的運作情況（活動目標人數、達標人數、獎勵領取數，活動本身投入）

3、正常銷售走勢 VS 活動增量

這里活動增量可能有好幾個算法。比如

1、從時間上看，可以區分有活動/無活動時間

2、從商品上看，可以區分有活動/無活動商品

3、從人群上看，可以區分有活動/無活動人群

但是每一種方法仔細推敲，都有不成立的地方。因為即使沒有活動，商品也有自己的銷售趨勢（自然增長率問題），很難找到100%相似的商品和人群。而且商品促銷，還可能有透支效應（商品的粉絲用戶趁便宜提前囤貨，導致后續減少）

所以在構建影響型指標體系時，設定合理的判斷標準，異常麻煩，經常會有爭吵。當然原則上，符合業務需要的就是好標準，不見得事無巨細考慮每種效應。但是要提醒同學們，在這一部分工作的時候格外謹慎，隨口說幾個指標，會給后續工作帶來麻煩。

五、綜合運用四類指標體系

以上四類區分，能幫我們梳理清楚思路，應對工作中的問題。因為在工作和面試中，提問的人很少會主動區分：“到底是啥場景？到底業務是啥邏輯？”而是泛泛地說：“我要怎么評價這個XX？我要看哪些指標？”

此時，對于數據分析師來說，就得時刻保持清醒舉個簡單的例子“分析一下我們的產品”“分析一下我們產品的改版計劃”“分析一下我們產品的改版效果”“分析一下我們產品改版回饋活動”是四個完全不同的場景，需要的配套指標體系完全不同

同時，是啥產品，也得細

1、交易型產品：主流程就是交易，促成交易就是最終目標

2、內容型產品：用戶行為散，變現形式多，得多角度觀察

3、工具型產品：功能是固定的，但用戶使用廣度、深度有差異

這些都是在構建指標體系的時候需要考慮的要素。也正因如此，我才推薦同學們，不要試圖“熟讀并背誦”某幾個數據指標，而是掌握梳理數據指標體系的能力，后續就能以不變應萬變了。