数据分析业务问题之二【指标体系】

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设计数据看板考验的是分析师对业务理解的深度和对看板使用者习惯的了解程度。通常对不同的使用者级别，同一个业务会有不同深度的数据指标设计。

- 业务理解深度是指：需要熟悉项目/公司的部分划分情况，每个部们在业务中负责的部分和整个业务的流程，数据埋点和业务逻辑。

- 使用者习惯是指：不同层级的使用者对看板的要求是不同的，管理者不可能会去看数据明细，而高度聚合的数据对业务执行者的指导又有限。

还需要说明的是，很多数据分析书籍都会介绍AARRR模型，实际运用起来它并不是看板设计思路的起点，起点仍然是业务的逻辑和产品的逻辑。AARRR模型可以作为字典来查漏补缺。简单理解就是需要因项目制宜。

我的数据指标设计分以下几个步骤：

1）确定数据指标使用者

- 负责人：关注公司/项目北极星指标和一级下钻指标，一级下钻的维度是能够按照部门划分归到责任人的。管理者需要通过看板获知这项业务健康程度，是否完成预定目标，若有异动向哪些部门沟通等信息。

-执行人：需要基于数据看板对项目执行的优劣程度有一个理性认识，能及时发现指标的异动和基于数据的日常运营工作

2）指标搭建方法1:基于业务流

基于业务流的指标体系分为两个部分：维度和数值

按照从整体到分维度看各个指标项的数值