常用的构建数据指标体系有哪些方法？这个方法你一定要掌握

首先，我们先来了解下什么是数据指标体系。

指标体系是从不同维度梳理业务，把指标有系统地组织起来。简而言之，指标体系=指标+体系，所以一个指标不能叫指标体系，几个毫无关系的指标也不能叫指标体系。

通常我们讲述的指标是对当前业务有参考价值的统计数据，换句话说，不是所有的数据都叫指标。指标的核心意义是它使得业务目标可描述、可度量、可拆解。常用的指标有PV、UV等。指标可分为原子指标和派生指标，按照笔者的理解，原子指标就是不加任何修饰词的指标，又叫度量，例如订单量、用户量、支付金额等；衍生/派生指标就是在原子指标上进行加减乘除或者修饰词的限定等等。

派生指标是对原子指标业务统计范围的圈定。衍生指标是基于原子指标组合构建的。指标体系是从不同维度梳理业务，并将零散单点的具有相互联系的指标，系统化地组织起来。其中，维度分为定性维度和定量维度，定性维度主要是文字描述类，总的来说，指标体系是对业务指标体系化的汇总，主要用来明确指标的维度、口径、指标取数逻辑等信息，并能够迅速获得指标的相关信息。

建立数据指标体系搭建需要遵循下面三个原则

1）搭建指标体系要有重点（第一关键指标、北极星指标）

2）搭建指标体系要有目标（解决什么具体的业务场景）

3）指标体系不是越全越好（和业务最贴切的才是最好的）

构建指标体系我们要遵循的原则是以业务为核心，用自上而下、自下而上或是两者结合的方式来实现。

（一）深入理解业务，梳理量化指标

1）自上而下：基于业务分级量化指标

针对企业决策层和管理层，基于客户顶级视角以企业业务核心目标起点，根据业务模式和业务流程等自上而下纵向深入理解业务，层层递进分级梳理关键业务实现指标量化。

如下图，从4个方面自上而下纵向深入理解业务，并基于4类业务事实，量化经营管理过程和结果，分级依次转化为对应的指标：

1、业务目标 → 核心指标（一级）

站在客户顶层视角根据公司战略确定当前业务目标，并量化为一级核心指标，比如销售毛利、毛利率、销售收入等。这个核心指标是企业现阶段最重要的指标，像北极星一样指引公司前进的方向。

2、业务模式 → 业务指标（二级）

我们需要了解企业业务模式，包括业务相关方、关键任务、实现方式、业务流程等，并把相关业务指标化，形成二级业务指标，如新增客户数、销售收入、平均成本等。

3、可控因素 → 过程指标（三级）

对不同部门承接的关键业务根据实现过程进行拆解，获得对业务目标有重要影响的、可控的内外部影响因素，并将其量化生成三级过程指标，如客户转化率、签约转化率、拜访数等。

4、不可控因素 → 监控指标（三级）：还需要了解对业务目标有重要影响的、可控性较差的内外部影响因素。比如市场热度、客户购买力等，同样将其量化生成四级监控指标，如客流量、客户预算、原材料价值等。

2）自下而上：销售切入经营分析法

对于一些数据分析者，尤其是零售、制造等行业的，因为企业的业务模式需要关注利润、收入、成本费用、市场规模、现金流、资产负债等一系列因素，如果对行业和业务不够深入，往往对指标体系梳理无从下手。

所以，我们总结了过往经验，推荐大家使用最快捷也是最容易上手的一种自下而上的手段销售切入法来实现。

销售切入法以梳理销售流程为起点，从四个角度分析关键项（卖给谁、卖什么、怎么卖、怎么服务），然后根据关键项获得关键过程，再分别对关键过程基于关注点的五大因素量化指标。

以某个黄金回收公司为例，我们通过销售切入法得到相关量化指标。

总结

自上而下一般适用于企业决策层和管理层，基于自身的企业目标去识别业务目标是否清晰，业务流程是否合理，然后再做优化调整、量化指标。

自下而上适用于分析人员，他们本身是没有太多的管理决策权限在里面，但会先从企业的业务流程、信息化现状、管理现状，根据现状搭建起来指标体系。

两者是可以相结合的，不过为了不让两者差距太多，我们应该一边同步梳理，一边根据实际情况拓展信息系统、调整业务流程等，进行良性互动，形成合力，让指标体系逐步朝着正确的方向稳步迈进完善。

因此，指标体系的构建并不是一蹴而就的，需要一直迭代更新，成长变化的。

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