数据指标体系搭建的意义_附如何搭建数据指标体系

数据指标体系搭建的意义_附如何搭建数据指标体系 面试经常会遇到让选择最重要的三个指标这类问题：怎么去判断哪些是最重要的几个？比如问淘宝最重要的一个指标，我觉得淘宝这么大的一个平台，有巨多重要的指标，比如日活，月活，留存，GMV等，如何去选最？如果是问面试的公司的还好，毕竟去面试肯定会做相应准备，但是经常问到其他公司，很难说能对各个领域和行业都比较了解可以迅速作答。

应该如何应对呢？这是个非常有意思的问题，其实指标拆解看上去是个枯燥的任务，但——它其实是帮助我们学会怎么从全局思考问题、向下拆解问题、寻找优化方向的一个必备的思维训练。

在面试中，我们可能会遇到面试官问：“你了解我们公司的app么？如果你是这个产品的分析师，你觉得最重要的指标是什么？原因是什么？”然后很多同学可能就呆滞了。

这个时候可能会口不择言：“日活、GMV、订单量、Hmmm……”然后陷入凌乱，感觉三个不够说呀。

那让我们来看看，究竟什么是指标体系、为什么面试官这么爱问指标体系，以及，我们要如何建立一个指标体系呢？PART1 指标体系是什么我们以“APP用户侧指标”为切入口，来讲讲，如果要看一个app的用户量级和使用情况，需要多少指标。

可能有同学在想，只要日活就可以啦，微信日活10亿，抖音日活4亿，快手日活3亿，这不就能代表这个app的用户量了么？微信日活最高，堪称国民app。

nonono，我觉得话只说对了一半。

其实日活这么一个单独的指标，是不能全面的反应app的用户使用情况的。

我还是拿出了我的利器——思维导图（如果有人问的话，它是Xmind），大家可以看到，我把指标拆成了三块：新增、活跃和粘性。

我个人认为，当衡量APP的用户量级情况时，是需要关注新增用户数、活跃用户数和用户留存的。

每个指标都很重要。

这就是指标体系，是一系列指标的组合。

当我们去看一个app有多少用户在使用时，人们常常用日活（当天活跃设备数，也称dau）作为指标判断，但月活也很重要，如果这个app的用户打开频率很高，那月活基本就代表了这个app的存量用户（毕竟如果30天都不打开，基本也就流失了）。

再其次，如果某个产品从某天起停止了拉新，再也没有新增用户，那日活一定会缓慢的下降。

因此，我们需要基于这一系列指标去理解业务，而不是单个指标。

指标体系的优势在于——能获得更全面的业务视角。

PART2 我们为什么需要指标体系OK，第一个部分我们通俗易懂的解释了我们说的指标体系是什么意思，接下来要回答一个关键问题：费劲构建指标体系的意义是什么？为什么面试官老是问我这个问题？让我们进行一下视角切换：1） 如果你是公司领导，你会关心几个核心的指标：用户量级、成本、收入、利润、等等；2） 如果你是中层负责人，你会需要对领导作出核心指标的解读：为什么涨、为什么跌、怎么优化；再把每一块具体的业务分配给手下，让他们对你进行汇报；3） 如果你是底层员工，你会需要知道你负责的某块具体的业务最近表现如何，再对指标进行解读和提出优化，对你的上级负责。

所以公司从上到下，没有不看数据的，而建立指标体系，是帮助我们判断目前发展现状、做下一步决策、寻找业务优化方向的好帮手。

PART3 如何找最重要的指标又到了大家喜闻乐见的“你说的真好，道理我知道了，快教教我怎么面试”的环节。

事实上，面试中被问到“怎么选出最重要的指标”的背后，是在问你：你认为对这个app，最重要的事情是什么？怎么衡量业务发展情况？（看上去在问指标，其实是在问业务哦）在这里我想说万变不离其宗的一点：如果是toC（to Customer，面向消费者）的产品（比如对于我们手机上安装的各种app来说，我们就是customer），那么：用户消费指标+供应指标+营收指标一定是重要的！（重要程度排序视情况而定）如果不知道怎么说，那就说这三个吧！用户消费就不说了，没有用户、消费、粘性，什么都无从谈起；而营收之所以关键，是因为一款产品可以短期不赚钱，但是长期一定是希望盈利的——这样才可以存活且持续发展——所以搞清楚一个app的盈利模式是至关重要的。

（这可能是初入职场的同学容易忽视的地方）那为什么还需要表示供应情况的指标组呢？别忘了，toC的产品不可能只有消费者，也必须有供应者——供应者的角色和消费者的角色重要程度不相上下（或者说分阶段，前期需要加大供应，后期需要加大消费，最终希望达到供需平衡）。

比如说淘宝，除了买东西的人重要，那供应商品的卖家也重要；比如微博，除了刷微博的人重要，产生微博内容的大V也重要；比如说美团外卖，除了吃外卖的人重要，供应外卖的商家也重要…… 这么举通俗易懂的例子应该能明白吧。

PART4 怎么建立指标体系我个人的想法是，建立指标体系分三步：找核心，向下拆解，横向对比。

我拿一个常用的app举例：微信读书。

第一步，明确我认为的微信读书这个app最重要的核心指标（or核心指标组）：首先是用户指标组（用户使用情况）其次是供应端指标组（衡量微信读书app的供应情况，判断目前有多少书在该平台是可看的）最后是营收指标组（衡量微信读书的营利能力）第二步，把核心指标向下拆解到二级指标尽可能解释一级指标产生由什么构成，比如说新增=各个渠道的新增求和；书籍数量=各个品类的书籍的数量；人均书架书籍数量=人均公开书架书籍数量+人均私密书架书籍数量……简单的对核心指标进行向下一个维度的拆解，可以帮助我们知道，造成核心指标表现的原因是什么。

比如说新增降了——具体是哪个渠道新增降了？降幅如何？第三步，增加指标自带属性，作为画像维度帮助横向对比。

除了向下拆解指标，还可以增加用户固有的属性，帮助我们更全面的看待问题。

比如说新增留存是各个渠道新增留存影响的共同结果，很可能某个渠道留存就是很低的，那这个时候我们需要考虑是否优化该渠道、或者把投在该渠道的成本转移到其他渠道是不是更有效果；再比如说某天观察指标发现人均阅读时长降了，那我们需要考虑：是新用户人均阅读时长降了还是老用户？如果是老用户，那是什么年龄段的老用户？是针对这个年龄段的书籍少了吗？如果没有发现，还要继续拆，这个老用户之前的活跃情况如何？是本身就不够活跃的那批用户吗？等等……我们会发现，这个拆解的过程更像是扩展思路，维度越多，看待问题的角度越丰富，更容易从某个角度发现问题。

PART5 结语通过这篇文章，你们应该能明白为什么我说指标体系是理解业务的窗口了吧。

指标体系不仅仅是指标的堆砌，不了解业务的情况下，我们很难构建出能帮助业务找到原因、再进行优化的指标体系，所以对于构建指标体系，良好的逻辑+深入理解业务，两者必不可少。

大家没事也可以拿自己喜欢的app进行指标体系的构建，就当是做思维体 *** 啦~