数据指标体系是什么？5+5+5
大家好，2020年开年就是一波疫情，就业和经济形势都很严峻。为了提升同学们的职场竞争力，为灾后重建做点贡献，陈老师特别推出一个系列教学。从数据分析的基础方法到具体问题处理，系统讲解一下。
第一期，当然得从数据指标体系讲起。因为几乎所有数据分析工作都会提“建立数据指标体系”。同学们现实的困惑是：你说报表我就见过，我天天都在更新。可这玩意怎么就体系了呢？做了体系又怎么样呢？为啥我不觉得我做的是体系？今天系统解答一下。要讲，就从数据指标讲起。
01 为啥需要数据指标
以下话是不是经常听到：
- “大概有1万多人吧”
- “有很多顾客都不满意”
- “感觉我们门店都没人了”
不确定、不具体、不准确。
我们平时过日子都是这么说话的。没毛病，因为具体的消息是有很大成本的，大部分时候我们就是随口说说而已。但是企业经营要是都靠这个那就死翘翘了，花多少钱赚多少钱都不清楚，老板非气的翘辫子。
数据指标就是对抗不确定的。
如果我们把上边的表述改成：
- 2月4日新注册用户9800人，超目标1000人
- 2月4日当日A产品退货100件，累计30天退货率2.5%
- 2月4日全国到店用户30万人，到店率30%，低于32%的期望值
是不是爽快多了。这就是数据指标的直观用途。
02 为啥需要数据指标体系
实际工作中，想要准确说清楚一件事是挺麻烦的，比如我们想说：“2月份A产品卖的非常棒！”如果对方想较真的话，可以挑一堆刺出来（如下图）
一个问题，往往有很多方面，只用一个指标不能充分说明问题。这就需要一组有逻辑的数据指标来描述，这就是数据指标体系。
03 数据指标体系五大件
第一要素：主指标（一级指标）
用来评价这个事到底咋样的最核心的指标。比如说：“产品卖的好”。直观的想到是“销售金额”这个指标，因为这是我们卖货直接收到手里的钱，钱多了当然好。
每个指标得有以下要素：
- 业务含义：在业务上它的意义是……
- 数据来源：哪个系统采集原始数据
- 统计时间：在XX时间内产生的该数据
- 计算公式：如果有比例、比率，得说清楚谁除谁；如果是汇总，得说清楚谁加谁。
注意：有可能需要多个主指标，来做综合评价。比如产品卖的好，光看金额还不够，可能还要关注毛利，这才是真正赚到的钱。可能还得看销售数量，因为销售数量和库存直接挂钩，得防止积压太多。这样就至少有了三个主指标：销售金额、销售件数、销售毛利。
第二要素：子指标（二级/三级指标）
主指标可能由几个子部分构成。比如：
销售金额=用户数 * 付费率* 客单价
如果销售金额没达标，我们会很好奇：到底是购买的客户少了，还是卖的人不够多，还是买的太便宜了，了解细节有利于我们找到真正的问题，这时候就得拆解子指标。
第三要素：过程指标
主指标往往是最终的结果，比如B2B行业的销售金额，是销售线索-售前跟进-需求确认-产品体验-价格谈判-竞标-签约这一系列过程最后的一个结果。光看一个最后结果是无法监督、改进过程的。如果想更进一步管理，就得看得更细一些，从而添加子指标（如下图）
第四要素：分类维度
有可能一件事是很多人、在很长时间内完成的。想知道总销售金额是怎么构成的，每个地区、每个团队分别完成多少，可以增加分类维度。通过分类维度，把主指标切成若干块，这样能避免平均数陷阱，把整体和局部一起看清楚（如下图）
常见问题三：没有拆解子指标，对着主指标发呆
这个问题往往是部门分工问题的后遗症。
常见问题四：没有按业务流程构造子指标，单纯堆砌数据
很多同学构建数据指标体系，喜欢堆砌数据。放一堆指标以显得丰富。可实际上如果不按业务流程找子指标，指标之间逻辑性就很差，看起来经常莫名其妙。更不要说，很容易弄出来类似“你幸福吗”这种稀奇古怪的玩意。
常见问题五：没有根据业务选分类维度，胡乱拆解
把用户性别、年龄、地域、VIP等级、来源渠道、终端型号等等维度一通丢，显得报表很丰富，实际上业务意义不清楚。你问他为什么拿男女分类，他答：分出来差异大……至于差异大了还能咋样，业务上有没有能力针对性别做事情，又不知道了。
以上种种问题，本质上都是没有站在对业务有用的角度进行思考。单纯的为了搞指标而搞指标。这和工作习惯有直接关系。很多同学不是试图自己去理解业务流程，了解业务目标，而是去找一个“权威”“正式”“完美”“通用”版的指标体系。结果就是只会到处抄抄抄，看似做了很多，结果连看数据的人都没几个。
想改变，当然得从基础抓起，不要觉得我有个“数据XX的头衔”，就得看各种高深的算法理论才算有用。搞理论是科学家的事，在企业上班就得干点实际有用的东西。想助力业务，当然得从一线业务认真研究起。
#作者#
接地气的陈老师，微信公众号：接地气学堂。资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。
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