在运营工作中，我们常看被要求做数据分析，那分析到底有没有框架和方法论呢？今天来介绍“数据指标体系”的搭建方法。其实不单单是运营工作，任何工作的思考能做到“系统化”、“体系化”，也就是拥有金字塔思维，做到有逻辑的、自上而下的思考问题，会让你的解决方案更全面更有效。
为什么需要数据指标？指标是用来具体化地衡量效果，具体化，指的就是量化，就是用数据来解释结果；衡量效果，就是看你的运营动作完成的是不是跟初始目标一直。而数据指标，就是用来衡量“实际情况”和“理想中情况”的标的。
那有了数据指标不就够了吗？为什么有需要数据指标体系呢？要知道，指标体系=指标+体系，指标是让业务可描述、可度量、可拆解，指标体系就是让搭建的指标系统化、全面化、可视且可跟进。
数据指标体系的作用：监控业务情况、通过拆解指标寻找当前业务问题、评估业务可改进的地方，找出下一步工作的方向。这个也可以作为“数据分析报告”的框架和思路。
搭建指标体系的5个步骤：
1、业务调研：明确部门KPI（对应核心指标），了解业务运营情况（对应衍生指标），梳理业务流程（对应过程指标）；
这里注意一点，主要度量指标，除了KPI是用于直接衡量之外，也要考虑领导的预期（你自己或者部门的预期值）和目前业务所处的实际情况（竞品对标）。前者是指指标和内部target的结合情况，后者是指指标和外部行业或竞争对手水平的对比情况，避免闭门造车。
2、明确指标：核心指标+衍生指标+（三级指标）+过程指标，目标是业务指标提高+过程指标改善；
核心指标，也就是一级指标，要根据每个公司和产品的具体业务目标来设定。比如说有的一级指标是订单量上升？有的是销售额提升？有的是转化率提升？要具体问题具体分析。
衍生指标就是对核心指标的拆解。如果核心指标是订单量上升，那么衍生指标可以分解为：单价上升、活跃用户增多、站内渠道推广效果提升。如果核心指标是销售额上升，那么衍生指标可以分解为：用户数提升、付费率提高、客单价上升。以此类推。
根据需要也可以有三级指标，主要指的是对二级指标的路径拆解。比如用户的生命周期处于哪个阶段？业务指标和用户有哪些接触点？结合用户的痛点与生命周期，和你能接触用户的机会点，挖掘客户应用场景/用户使用场景的机会点。
过程指标，用于监督和改进流程。比如TOB业务，很多过程需要线下销售和客户成功经理的跟进和推动，就需要增加对应的过程指标：销售线索数量、成单率、成单时长、成单数等等。
3、埋点收集：明确指标口径、各部门同步，约束埋点收集、构建一致性逻辑维度；
一定要和产品、开发、数据部门同步好你做的指标及口径，埋点是否会和其他功能的埋点冲突？数据口径是否有重叠或遗漏？数据周期是否合理？这些都要考虑好。
4、统计开发：由数据部门完成代码开发和部署后，完成报表输出和数据分析报告；同时注意报表监控，不断更新指标体系。
你拿到的数据源可能只是一部分，需要跟用户数据、使用场景等融合，输出分析报告。
5、业务应用：可视化应用、分析类应用、战略方案。
指标最终是要落到业务上，而不仅仅是数据的堆砌。光列出数据对业务是不会有指导意义的，目标是业务指标提高和过程指标改善，最终要落到对产品迭代的建议、对运营策略调整的建议、对过程优化的建议。
以上就是运营工作中的数据指标体系搭建的目的和具体步骤啦，下一篇见啦。
本文由【华莹的运营手记】原创，持续输出B端运营和效率管理的干货，欢迎关注！
华莹的运营手记：专注B端运营和效率管理，QS30管理学硕士，目前在一家TOB公司做数据运营（B端产品运营），旨在帮助所有运营人走好TOB的道路。
你的每一个点赞或收藏或关注，都是对我莫大的鼓励，让我们一起在快节奏的互联网世界里，做彼此温暖的运营人吧😄~
