如何搭建一套完整的数据指标体系?
你在工作中是不是这样的经常听到这样的对话:
老板:这次宣传活动总共带来了多少流量?
你: 大概有 一万多人吧......
老板:这次活动反响怎么样?
你:有 很多顾客都 不满意......
老板:最近生意怎么样?
你: 感觉我们 门店都 没什么顾客了......
当老板问到相关问题时,大多数人都是这样随口一说。这种说法在日常生活中是没有任何问题的,毕竟谁也不会揪着非要问出个123。但是放在企业经营中,这是“大忌”。
正确的打开方式应该是这样的:
老板:这次宣传活动带来了多少流量
你:本次活动 3天,共计带来 新注册用户12000人,其中 1月22日新增注册用户 6000人,超目标 2000人。
老板:这次活动反响怎么样?
你:1月22日客户共计退货 130件,活动期间 3天内退货率为 10.3%。
老板:最近生意怎么样?
你:1月24日到店用户共计 560人,到店率 20%,低于期望值 34%。
然后再配上一张可视化分析图表,就是一次完美的“数据式”汇报了!
数据是我随手捏的,但数据背后的逻辑就这4个字:“数据指标”。
所以这篇来说下如何搭建一套完整的数据指标体系。
搭建数据指标体系“三步法”
第一步:我为啥需要“数据指标”?
“目的驱动业务”,首先你要弄清楚一个问题:“我到底为什么要搭建数据指标体系?”
在日常工作中,我们经常会脱口而出:“我们产品今年卖的挺好的!”。但如果真较起真来的话,对方分分钟给你堵得死死的。
上面这张图就能充分说明“为什么要搭建数据指标体系”这个问题了。
一项业务是涉及到很多方面的,只用一个指标不能充分说明问题。往往需要一组有逻辑的数据指标来描述,这就是“数据指标体系”。
第二步:我该咋搭建数据指标体系?
“兵马未动,粮草先行”,在搭建数据指标体系之前,首先要清楚数据指标体系的“五大要素”:
- 核心指标(也叫主指标或一级指标)
- 次要指标(服务于核心指标)
- 过程指标(完成核心指标的过程拆解)
- 区域指标(次要指标的分类维度之一)
- 判断标准(各指标的辅助决策)
具体过程如下:
1、确定核心指标
什么是核心指标?
比如说: “如何评判产品卖的好不好?”,最直接的指标就是“销售金额”。其中 销售金额就是 核心指标,也称作“主指标”或“一级指标”。
注意:主指标不是唯一的,实际应用中有可能需要多个主指标来做综合评价。
比如产品卖的好,光看金额还不够,可能还要关注毛利和销售数量、库存等等。这样就至少有了三个主指标:销售金额、销售件数、销售毛利。
2、拆解次要指标
次要指标是服务于主要指标的,二者之间的关系通常是用公式的形式来展现的,比如:
销售金额=用户数 * 付费率* 客单价
也就是说,如果销售金额没达标,我们需要分析以下几个原因:
- 是不是用户数变少了?
- 是不是顾客购买意愿下降了?
- 是不是卖的太便宜了?
这个时候就需要拆解主目标:具体拆解方式如下图(图片来自:接地气的陈老师《数据指标是什么?5+5+5》)
3、注意过程指标
过程指标是服务于主指标的,并且对于主指标的结果起着重要作用,比如:
销售额是 销售线索、 售前跟进、 需求确认、 产品体验、 价格谈判、 签约这一系列业务流程的结果展现。所以想要更精确的管理销售金额,就得管理好这些过程指标
还是以toB业务来说,结合上图的销售漏斗,最后总的销售额可以拆分四个指标,以此模板为例
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线索量:销售的起点,直接和宣传推广的效果挂钩。
赢单量:签单数量,已经是销售漏斗中的最后一步了
成单时间:从线索入池到签约成单,反映了线索跟进的效率
成单率:成单量/线索量,反映销售质量
4、划分区域指标
这一维度主要用来切分主指标,如果大家熟悉销售业务,就会知道产品的销售团队是分为战区的,比如华南战区、华东战区等等。
想知道总销售金额是怎么构成的,每个战区、每个团队分别完成多少,就可以增加分类维度。
5、明确判断标准
即使有了以上四个点,我们还是不能说:A产品卖的好。因为好是个形容词,是和差相对的。因此就需要一个对比的参照物。
比如说和上一季度的销售额相比,同比增长了多少;比如说和市面上同类产品相比,销售额的表现如何......等等。
第三步,搭建好后,我该咋用?
有了上述的五个数据指标要素,应用起来就很方便了:
1)主要指标是最核心的,先看核心指标
比如主指标是销售金额,先看本月是否达标了?,如果达标了是否有盈余?,如果没达标亏空了多少?这样有助于我们知道问题是什么,有多大。
2)再看次要指标和过程指标
哪个环节没做好,是线索太少了,得加大推广力度;还是跟进成功率低,得提升销售能力;还是报价有问题,得增加一些折扣。怎么处理问题一目了然。
3、最后看分类维度
哪些区域没有做好,是不是一贯做不好;哪些区域做的好,是勉强完成还是持续上涨。各战区完成度跟地域之间的联系是什么?哪个战区做得好哪个战区做的不好一目了然。
以上。