精细化运营背后离不开数据指标建设

「深度学习福利」大神带你进阶工程师，立即查看>>>

很多企业在数据监控这一步做了很多探索和实践，但是他们更关注结果性数据，而中间的过程性数据往往被忽略了。所以他们在实践和落地增长的过程中会遇到很多的问题，包括方法、执行甚至战略。

当我们的业务出现数据异常时，因为数据很多，往往会一遍遍的从这些数据中去寻找可以定位原因的相关指标，这不仅会浪费很多时间，还会使人心疲力竭。

大部分公司缺少体系化的监控，每天看数据的有多少？在你的日常工作中需要监控多少个运营指标？

搭建一套基于业务的数据监控体系，数据监控环节离不开一个核心概念：指标。

指标是一种度量，它用于追踪和评估商业进程的状态，确保商务在正确的轨道上运营，同时验证方法论，不断地学习。

指标监控体系最大的价值就是帮助大家高效利用时间，把时间花在解决问题上，而不是寻找问题上，从而提高团队整体的人效。

选择数据指标

对一个具体的业务场景，我们如何去选择正确的指标？

业务目标

如果你是公司的负责人，想一想公司的核心目标是什么，可能是公司今年的利润额。如果你是产品部门负责人，那你需要思考未来几年的产品规划。

业务策略

为了达成这个目标，我们所要采取的策略。

业务度量

它用于衡量我们的策略是否有效，反映目标的达成情况。业务度量涉及到以下两个概念：

• 一个是 KPI ，用来直接衡量策略的有效性。

• 一个是 Target，是预先给出的值，用来判断是否达到预期。

指标的选取是很核心的一步。如果我们选择了正确的指标，它就像一个晴雨表，能很好地衡量业务的健康状况。如果我们选择了一个错误的或者是虚荣的指标，它可能会把我们引导到一个错误的路径上去，这是一个很大的陷阱。

数据指标分级体系

指标分级体系更适合我们的BI或者分析师，这里要用到的技能会更高阶一点。这能够帮助公司搭建一套完整的数据监控指标体系，从而及时发现业绩的升高或降低，以及产生的原因。

数据本身是分层的，我们在思考指标的时候，也应该有一个层级的概念，而不是现阶段关心什么，我们就放什么；指标分级可以帮助我们更高效的去定位问题，去验证你的方法论，无需每次都要思考要去看哪些指标。

我们会针对不同的指标，分不同的层级。不一定要拆得太细，否则层级会过深，基本上 3 个层级就能够指导我们一线的业务人员去做一些动作。

一级指标必须是全公司都认可的、衡量业绩的核心指标。它可以直接指引公司的战略目标，衡量公司的业务达成情况，本质上需要管理层和下级员工的双向理解、认同，且要易于沟通传达，比如公司的销售额，或者社交产品的活跃度。

二级指标是一级指标的路径指标。一级指标发生变化的时候，我们通过查看二级指标，能够快速定位问题的原因所在。

三级指标是对二级指标的路径的分析。通过三级指标，可以高效定位二级指标波动的原因，这一步也会基于历史经验和拆解。

你也「在看」吗？👇

本文分享自微信公众号 - Python学习与数据挖掘（Python_CaiNiao）。
如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。
本文参与“OSC源创计划”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。