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正如《孫子兵法》所言：“凡戰者，以正合，以奇勝?！痹跀祿寗拥纳虡I環境中，如何通過創新的指標體系搭建實現“以奇勝”？本文作者提出了一種全新的思路——從“業務流、管理流、數據流”三個維度出發，構建更貼合業務需求的指標體系。

一提到數據指標體系，很多人喜歡背誦AARRR、RFM一類?？烧娴焦ぷ髦校瑫洺０l現很難滿足業務需要。比如前幾天就有同學在星球提問：用戶流失該如何搭建指標體系？

起因是：某公司定義了用戶流失率指標是“連續三個月不消費”，可業務看到這個指標卻很懵：

1、知道了用戶流失率是30%，所以呢？能干什么？

2、知道了用戶流失要召回，可召回劃算嗎，值不值得干？

3、為啥一定要等到用戶流失了才干活？不能早干點事嗎？

因此，業務想讓數據部門幫忙建一個能輔助決策的用戶流失指標體系。該怎么辦呢？這里需要考慮三個流程：業務流、管理流、數據流。

第一步：梳理業務流

梳理業務流，即搞清楚：分幾步達成目標。有些業務流程是很清晰的，比如銷售流程，就是一個大轉化漏斗；比如客服流程，根據客戶需要，分類處理問題（如下圖）：

對用戶流失而言，常見的業務流程有：

1. 事前預防：當用戶出現投訴/退貨，及時安撫
2. 事前預防：當用戶消費一個月比一個月少，及時激勵
3. 事前預防：當用戶1個月/2個月未消費（此時尚未達流失標準）進行刺激
4. 事后補救：利用優惠活動/新品上市/爆款產品等進行召回，嘗試重新激活

可以將這些常見流程列清單，然后讓業務選：希望從哪個方向下手。如果業務暫時沒有想法，我們可以把用戶狀態如下圖分清楚，先統計每一類用戶有多少人，幫業務看清：那些人是流失重點，從而形成思路

第二步：梳理管理流

梳理管理流，即搞清楚管理業務的目標，目標可能是多元化的。比如銷售流程，有可能有好幾種考核方法：

• 只考核銷售額
• 銷售額+毛利
• 銷售額+毛利+回款
• 銷售額+特定產品銷量

不同考核方式，決定了指標體系的主指標不同，當然會影響考察哪些子指標。因此搞清楚管理目標很重要。

在流失分析中，很有可能業務不確定，到底流失率多高算合適。此時，可以做一些輔助工作：

1、這些用戶流失前的貢獻有多大→ 理論上流失前貢獻越大，越應該召回

2、這些用戶處于流失狀態多久→ 理論上流失狀態越短，越容易召回

3、這些用戶有沒有自然回流的跡象→理論上有回流跡象，越容易召回可以先把數據梳理出來，讓業務方看一看找找感覺：

幫業務方定目標是很重要的。因為不同難度的目標，采取的手段不一樣。比如召回流失用戶，如果就孤零零地發條短信，啥好處都不給，肯定很難召回用戶。如果給用戶福利，那最好給有高召回價值的用戶身上。因此，事前做好用戶價值分層+過往召回響應的盤點，非常重要！

第三步：梳理數據流

梳理數據流，即明確業務的目標、業務操作流程是否有數據采集。這一步確保前兩步梳理的內容，能落地成數據表報，而不是懸在空中。比如銷售流程，傳統企業的最大問題就是數字化能力不行，除了最后一步的簽約合同，之前啥過程數據都沒有，這樣只有結果指標，沒有過程，很難做深入的分析?；氐接脩袅魇У睦?，除了流失用戶人數這個孤零零指標外，上述兩步梳理的內容，最好都有記錄（如下圖）:

注意！數據指標體系不止有指標，標簽也很重要：

• 流失前用戶消費：高消費、中消費、低消費
• 流失前用戶偏好：品類偏好/優惠偏好
• 流失前用戶狀態：有投訴、無投訴
• 對召回行為的響應：有響應、無響應
• 召回用戶素材：優惠類、新品類、換季類
• 召回用戶優惠力度：高、中、低

這些都需要打好標簽，才能方便后續的深入分析。

當需要解釋：“為什么召回效果不好？““為什么流失增多”這些問題時，直接利用標簽對比，就能得出初步答案，從而極大提高數據指標體系的可用性。

理想的效果

理想狀態下，一個好的數據指標體系，可以指導業務實現工作閉環，用通俗的話說，是：我想干什么→我要針對誰干→我要怎么干→我干成了沒有，全流程都有數據監控。這樣在數據的指導下，業務方不斷具體到用戶流失案例，整個指標體系如下圖運作：

這樣就不是一個孤零零“流失率35%”的指標，而是可以按圖索驥，找到解決問題的思路，追蹤效果，可以說能實現用數據驅動業務了。