指标体系建设-理论

1 指标是什么
指标是用来量化事物的一个工具，帮助我们用抽象的数值来表达具体的事件
经常会听到的指标：日活、月活、注册率、转化率、交易量等
举例：通过日活判断产品的用户量，反应产品的健康程度、以及是否处于增长过程中

2 指标的基本构成
指标=数据+业务场景，能够指导业务制定下一步行动方案

Part1.业务维度
业务方基于业务需求提出的数据需求，例如：商城复购率、产品日活；
业务维度须描述字段：名称、目的、分类（比如财务类、用户类）、展现方式
Part2.技术维度
技术维度须描述字段：来源、算法、更新频率、存储方式（中间值、结果值）

3 指标体系建设方法论
通常来说可以用以下两种思路去搭建指标体系：
自上而下（Top-Down strategies）：由业务驱动进行指标设计
自下而上（Bottom-Up strategies）：由现有系统的功能模块逆推功能指标

Part1 自上而下
从业务需求出发，定义新指标，从侧面反映问题
参考领域驱动设计中正向思维方式：业务域->需求域->实现域
① 业务域——需求域
将业务需求拆分成若干组成部分，如：
经济复苏——复工情况+日常消费——企业生产恢复率+日常经济恢复率
② 需求域——实现域
根据拆分出来的实际需求，确定与之匹配的指标，如：
企业生产恢复率——二氧化碳排放量
日常经济恢复率——出行拥堵率

Part2 自下而上
从现有的系统能力出发，通过各个模块中功能触发情况来进行指标定义
参考领域建模中逆向思维方式：功能域->需求域->实现域
① 穷举系统支持的指标
穷举系统功能——穷举的指标
②筛选需要的指标
穷举的指标——业务需要的指标

事实上日常工作中，我们经常会以这两种方式同时进行，我们先找到某系统模块所能支持的指标，再根据我们的需求去额外定义一些侧面指标，从而完成整个指标体系的搭建。

4 指标体系优秀理论
《精益数据分析》一书中给出了两套比较常用的指标体系建设方法论，一个是海盗指标法，另一个是第一关键指标法（现在也叫北极星指标，名称不同但是理念是一致的）

指标体系需要定义5W：
who/when/where（使用场景）：解决指标的维度问题，通过定义维度可以明确指标所能支持的分析场景，如性别、年龄段、地区
what（指标定义）：解决指标的计算口径问题，大多数情况下需要解决的是同名不同义、同义不同名的问题
why（指标用途）：明确指标间逻辑关系

① 海盗指标法（AARRR）：
2007 年，500 Startups 创业孵化器的创始合伙人 Dave McClure 针对创业公司应该关注哪些指标，提出了一套模型—— PirateMetrics，即海盗指标法，思想如下：

它将创业公司应该关注的指标切分成了获取、激活、留存、收入、推荐等5个环环相扣的模块，在每个模块中需要关注的指标都看过《增长黑客》的朋友对这个模型应该不陌生。AARRR模型的每个层级所衡量的关键指标是不同的：

这个模型对于流量→收入转化的指标建设有相当的指导意义，适用于大部分的互联网公司。但对于传统电商这类关注供应链、管理成本的企业来说，这套指标体系并不能覆盖所有的场景，因此我们主要采用的是第一关键指标法作为指标体系建设的理论基础。

② 第一关键指标法：
第一关键指标法的核心思想，不是说一个公司只为一个指标负责，而是说在任意一个时间点，肯定只有一个最关键的指标，但随着业务的发展关注重点会有变化。所处商业模式一般有电子商务、SaaS、移动APP、双边市场、媒体、UCG等，所处阶段从大的阶段可以分为MVP、增长、营收三个阶段，往细了分又可以再拆分为5个阶段，每个阶段的指标体系需要解决的问题都有差异：

5 指标体系建设过程举例：

a 确定第一关键指标

虽然销售额是一个所谓的“虚荣指标”（销售额的高低并不能直接说明公司的经营状况），但是我们在此将该指标作为第一关键指标，在此基础上进行指标体系的梳理

b 划分模块

在销售额这个第一关键指标的指导下，需要关注的不只是用户转化、留存率的情况，还需要关注采购、仓储、物流等各个环节的成本、时效等，因此将指标模块划分如下：

c 梳理指标逻辑关系

确定各个模块的核心关注指标之后，我们从第一关键指标开始，从上往下梳理指标之间的逻辑关系：