在当今的商业环境中，数据驱动决策已成为企业成功的关键因素。构建一个有效的指标体系是实现数据驱动的基石，它能够帮助企业明确业务目标、量化业绩表现、监控市场动态，并指导战略规划。一个精心设计的指标体系能够为企业提供一个全面的视图，揭示业务的各个方面，从而促进更加精准和高效的管理。

然而，搭建一个指标体系并非易事。它要求对业务流程有深刻的理解，对数据进行细致的分析，并能够将复杂的信息转化为清晰、可操作的洞察。这不仅涉及到数据的选择和定义，还包括数据的收集、处理、分析和呈现。此外，随着市场环境和业务需求的变化，指标体系也需要不断地进行调整和优化。

在本文中，我们将探讨搭建指标体系的方法和最佳实践。无论您是企业的决策者、数据分析师还是对数据分析感兴趣的专业人士，希望本文能为您提供有价值的见解和实用的指导。

一、企业指标体系搭建存在什么问题

许多企业在搭建数据指标体系时遇到了诸多难题，如问题定位不准确、数据采集不完整、目标不一致、报表无序、指标覆盖不全面以及报表价值未充分利用等。

1、问题定位困难

缺乏系统化规划可能导致构建的数据指标体系偏重于结果型指标，而忽视了过程型和维度型数据的重要性。例如，在设定日活跃用户数（DAU）指标时，若缺少用户设备类型、版本、地域、性别、年龄等维度信息，将难以全面理解用户行为。

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2、数据采集不足

若业务团队未能全面规划所需数据，需求将显得零散，导致数据上报同样缺乏系统性。反复根据业务需求补充上报不仅浪费开发资源，也延迟了业务团队对数据的获取和分析。

3、目标不一致性

在构建数据指标体系前未与业务团队就目标达成共识，可能导致最终生成的报表与业务团队的关注点不符，从而无法有效帮助他们发现和解决问题，造成资源浪费和报表冗余。

4、报表无序

随着业务扩展，报表数量增多，若未提前规划好数据指标体系，将导致报表之间信息重复、数据不一致，以及报表组织混乱。业务团队寻找所需报表往往耗时且效率低下。

5、指标覆盖不全面

报表中的数据指标并非越多越好，关键在于指标的全面性和相关性。缺乏前期规划可能导致报表中的指标繁多却缺乏完整性，无法有效反映业务全貌。

6、报表价值未充分利用

许多业务报表未能充分发挥其价值，因为业务团队不清楚报表如何具体助力业务发展，报表仅起到了基础监控的作用。这通常是因为在规划数据指标体系时，只考虑了基础指标。

为了解决这些问题，我们需要采用科学的方法来构建一个全面、系统、高效、业务导向的指标体系，该体系应结合分析型和监控型的特点。常用的构建模型包括北极星指标（North Star Metric）、目标-手段模型（OSM）、AARRR漏斗模型、用户旅程地图（UJM）和互斥完全穷尽（MECE）原则等。通过这些模型，我们可以更好地确保数据指标体系能够满足业务需求，促进业务洞察和决策优化。

二、有哪些指标体系搭建模型

1、OSM模型

OSM（目标-策略-度量）模型是一种将业务目标与相应的评估指标相联系的框架。该模型的核心组成部分包括：

（1）目标（Object）

业务目标的设定应与业务负责人协商一致，明确业务的核心追求，如提升用户数量、用户停留时间、付费用户数或用户消费总额等。在设定业务目标时，需遵循DUMB原则，确保目标的可行性、易懂性、可管理性和有益性：

• 切实可行（Doable）：确保目标设定在可实现的范围内，避免因目标过高而无法达成，影响评估的有效性。
• 易于理解（Understandable）：业务目标应简明易懂，确保业务团队能够清晰理解数据目标的意义。
• 可干预、可管理（Manageable）：业务目标应配备相应的策略或手段，以便团队能够通过具体行动来实现这些目标。
• 正向的、有益的（Beneficial）：业务目标应具有积极意义，避免为了达成某一目标而对其他业务目标产生负面影响。

（2）策略（Strategy）

在明确业务目标的基础上，需要制定相应的业务策略来实现这些目标。例如，为了增加新用户数量，可能采取的策略是在社交媒体平台如抖音、广点通等增加广告投放。

（3）度量（Measure）

度量是评估策略效果和目标完成情况的关键。以提升产品新用户数为例，评估结果的指标可以是新增用户数。除了关注结果型指标，过程型指标同样重要，它们能够反映策略执行的各个阶段：

• 曝光下载转化率：衡量从广告曝光到用户下载的转化效率。
• 下载安装转化率：衡量从用户下载到实际安装应用的转化效率。
• 下载激活率：衡量从安装到用户激活应用的转化效率。

OSM模型通过将业务目标与评估指标紧密相连，确保了每个设定的指标都有明确的目的，即评估特定业务策略的效果，以及这些策略如何服务于整体业务目标的实现。这种清晰的关联性有助于企业更有效地监控业务进展，优化决策过程，并推动业务的持续改进和发展。

2、UJM模型

UJM模型，即用户旅程地图（User Journey Mapping）模型，是一种以用户为中心的设计工具，用于详细描述和可视化用户与产品或服务交互的每一步。UJM的核心目的是通过深入理解用户的行为、情感和动机，来识别用户体验中的痛点和改进机会，从而提升产品或服务的整体质量。鉴于数据指标体系紧密关联用户行为，因此，全面且系统地梳理用户的行为旅程对于在每个关键环节设计合适的指标至关重要。

UJM模型由以下几个关键部分组成：

• 用户角色：定义目标用户群体，创建虚构但具有代表性的用户角色，以代表不同的用户类型。
• 阶段和触点：识别用户与产品或服务交互的各个阶段，包括用户接触的所有触点（如网站、移动应用、实体店面等）。
• 行为和活动：详细记录用户在每个阶段的行为和活动，包括他们如何与产品或服务互动。
• 情感反应：描述用户在不同阶段的情感体验，包括他们的满意度、挫折感或愉悦感。
• 痛点和机会：通过分析用户旅程，识别用户体验中的痛点和改进机会。
• 用户目标和动机：理解用户在每个阶段的目标和动机，以及他们使用产品或服务的原因。
• 支持和障碍：识别用户在旅程中获得帮助的支持点，以及可能遇到的障碍
• 故事叙述：通过叙述用户的故事，将所有信息整合在一起，形成一个连贯的叙述，帮助团队成员理解用户旅程的全貌。

UJM是描绘用户在应用程序内行动轨迹的视觉表示。以电子商务平台为例，用户购买商品的整个行为路径可以通过UJM进行展示。

通过梳理完整的用户行为路径，我们可以针对每个环节设计相应的评估指标。例如，为了评价某项策略对用户从打开APP到将商品加入购物车的影响，我们可以监测并分析以下转化率：

• 从打开APP到浏览商品的转化率；
• 从浏览商品到查看商品详情的转化率；

从查看商品详情到加入购物车的转化率。 通过这些关键环节的转化率，我们能够全面评估策略的效果，确保数据指标设计既完整又科学。这种方法使我们能够精确地识别和优化用户体验的每个阶段，从而提升整体的用户满意度和业务成效。

3、AARRR模型

AARRR模型是一种全面的分析框架，用于细致地描述和优化移动应用程序（APP）的用户生命周期。该模型涵盖五个关键阶段：用户获取（Acquisition）、用户活跃（Activation）、用户留存（Retention）、用户变现（Revenue）和用户推荐（Referral），这五个阶段共同构成了用户与APP互动的全过程。

• 用户获取：指通过外部渠道如广告投放、社交媒体转发、用户推荐、影响力人物分享等方式吸引新用户。这是用户首次接触并开始使用APP的初始步骤。例如，拼多多通过发布广告和活动来吸引用户下载其APP。
• 用户活跃：在成功吸引新用户之后，目标是促使用户在APP内进行活跃互动。
• 用户留存：留存关注用户在APP中的长期参与。在用户开始活跃之后，接下来的挑战是如何保持他们的持续兴趣和参与度。
• 用户变现：指通过用户参与产生收益。当用户对APP产生黏性后，目标是在维持用户增长的同时增加收入，如在电商APP中通过购买商品实现。
• 用户推荐：用户将APP推荐给他人的行为，这通常表明用户对APP的高度认可，并且推荐可以带来新用户增长。

在设计新产品的数据指标体系时，可以依照AARRR模型来确保指标体系的全面性和科学性，从而为产品提供一套系统化的分析和优化框架。

三、数据指标体系搭建流程

构建数据指标体系是数据分析师的核心技能之一，对于支持业务团队来说也是一项基础而关键的工作。一个精心设计的数据指标体系能够密切监控业务的动态变化。当业务遇到问题时，数据分析师可以利用这一体系深入分析，准确识别问题的根源，并将这些信息及时反馈给业务团队，以便快速采取解决措施。

作为数据分析师，需要具备全局视野，理解到构建一个有效的数据指标体系不是单个部门能够独立完成的任务。它需要跨部门的合作与协同，至少应包括业务团队、数据团队和开发团队的共同努力（业务部门可能涵盖市场、运营和产品等多个方面）。通过这种跨部门的合作，可以确保数据指标体系全面地覆盖业务需求，并且得到有效的实施和应用。

以下是数据指标体系搭建较为全面的一个流程：

1、  需求的提出 

构建数据指标体系的初步需求通常由业务团队提出，他们基于业务的核心功能和关注点来明确所需指标。接下来我们将以表情包的开发项目为例，来为大家深度讲解如何构建数据指标体系。

表情包已成为沟通中不可或缺的元素，尤其在年轻人和社交媒体用户中广受欢迎。对于提供表情包功能的应用程序或社交平台而言，构建一个科学且全面的数据指标体系对于评估该功能开发的成功至关重要。

因此，业务团队需要建立一套既科学又全面的数据指标体系，用以评估表情包业务的健康状况和用户活跃度。 在这一过程中，数据分析师应主动与业务团队进行深入沟通。业务团队对产品的理解可以帮助数据分析师更好地把握业务逻辑和相关知识，这对于构建一个有效的数据指标体系至关重要。数据分析师在构建数据指标体系之前，必须掌握以下关键业务知识：

• 表情类型的识别：表情主要分为小黄脸表情和大表情两大类。大表情可以进一步细分为用户自定义表情和商店提供的表情。
• 发送表情的来源：用户发送表情的行为可以是直接转发他人的表情，或者是用户自己主动选择并发送的表情。
• 发送表情的场景：表情发送可以发生在不同类型的对话中，包括个人之间的单聊场景和多人参与的群聊场景。
• 表情下载的途径：用户可以通过多种方式下载表情。

对这些业务流程的理解对于数据分析师来说至关重要，它们不仅有助于在后续的工作中按照不同的模块拆解和定义指标，而且能够在设计数据指标体系时考虑到用户的实际使用场景，确保指标体系的全面性和实用性。

2、  指标的规划与设计

指标规划是一个关键步骤，通常结合OSM（目标-策略-度量）模型和UJM（用户旅程地图）模型来实现。 OSM模型协助我们明确业务的整体目标，并确定实现这些目标所需的策略。而UJM模型则通过详细梳理用户的行为路径，帮助我们理解用户行为与策略之间的联系，并据此制定相应的数据指标。

以表情业务为例，我们通过OSM模型进行以下梳理：

• O（目标）：表情业务的主要目标包括三个方面，即增加表情的发送频率、下载量和传播度。提升发送次数意在鼓励用户更频繁地使用其拥有的表情；增加下载次数则是激励用户主动获取新表情；提高传播次数则是利用社交平台的互动特性，促使用户愿意分享表情。
• S（策略）：针对不同的业务目标，我们需要采取不同的策略。为了提升表情的发送次数，策略可能包括简化用户查找表情的过程和增加表情的趣味性。提高下载次数的策略则应确保用户能够迅速定位并下载所需表情，减少在此过程中的用户流失。而为了提高表情的传播次数，策略应着重于简化传播操作并提升表情内容的质量，以激发用户的分享意愿。
• M（度量）：度量指标用于评估所采取策略的有效性，即是否有助于实现既定目标。度量的梳理主要依据UJM模型进行。根据业务策略，我们首先梳理出相关的用户操作路径。例如，为了降低用户查找表情的门槛，我们分析了用户从打开表情面板、查找表情到最终发送表情的整个操作流程。

通过这种结构化的方法，我们可以确保数据指标体系不仅全面覆盖了业务的关键方面，而且能够针对性地支持业务目标的实现和策略的评估。

基于上述分析，我们可以定义一系列关键的绝对值指标和转化率指标，以量化并评估用户在表情使用过程中的各个环节：

（1）绝对值指标

• 打开发送面板的用户数量和次数；
• 用户滑动浏览表情的用户数量和次数；
• 用户在查找表情上所花费的总时长；
• 成功发送表情的用户数量和次数。

（2）转化率指标

• 从打开发送面板到成功发送表情的转化率；
• 从打开面板到进行表情查找的转化率；
• 从查找表情到完成发送的转化率。

类似地，我们可以为表情的下载和传播行为梳理出相应的操作路径。沿着这些路径，我们可以同样制定出一组绝对值指标和转化率指标，以此来全面捕捉和评估用户行为。

3、数据收集

在明确了构建数据指标体系所需的关键指标后，紧接着的任务是确定这些指标对应的数据埋点，并将其需求提交给开发团队以进行必要的数据收集工作。

4、指标计算

收集到相应的埋点数据之后，我们需要与业务团队协商确定每个数据指标的计算方法。所谓的计算口径，即是指每个指标背后的计算逻辑。例如，定义表情查找时长的计算口径是从用户打开表情面板到发送表情所经历的时间长度。一旦所有指标的计算口径被确定，我们便可以开始进行数据指标的计算工作。

在计算数据指标的过程中，通常会创建一系列的数据宽表，这些表格的制作遵循一定的组织逻辑：

• 数据原始层：这一层的数据表包含了直接从数据上报入库的原始数据。由于这些数据未经处理，因此可能包含大量的不洁数据。
• 数据清洗层：在这一层，基于原始数据表进行数据清洗，以去除异常值和不准确的数据点。
• 数据汇总层：此层的数据表对上报数据进行初步汇总，主要针对使用需求进行简化的汇总工作。例如，根据指标计算口径，从原始数据中汇总出每人的发送次数和发送的表情总数。
• 数据应用层：这一层的数据表专为报表设计，它们是高度汇总的，如根据数据汇总层的信息，进一步按照报表需求进行汇总整理。

5、报表构建

完成数据指标的计算后，我们可以根据上述逻辑，将相关功能模块的数据整理并输出为报表。例如，表情发送模块的报表应涵盖所有与发送行为相关的指标；表情下载模块的报表应包含所有与下载行为相关的指标；表情传播模块的报表则应包含所有与传播行为相关的数据指标。这样的报表构建不仅为业务团队提供了一个清晰的数据视图，也便于他们快速识别关键业务指标的表现和趋势。

四、总结

在本文中，我们深入探讨了搭建数据指标体系的重要性、挑战以及解决方案。通过采用OSM、UJM和AARRR等模型，我们能够构建一个全面、系统、高效且业务导向的指标体系，这不仅有助于企业更好地理解和优化用户体验，还能够促进业务洞察和决策优化。数据指标体系的搭建是一个持续的过程，它需要跨部门的合作、对业务深刻的理解以及对数据的精心分析和处理。

随着市场环境的不断变化，企业必须保持灵活性，定期审视和调整其指标体系，以确保其始终与业务目标保持一致，并能够适应新的市场需求。数据分析师在这一过程中扮演着至关重要的角色，他们不仅需要具备强大的数据分析技能，还需要具备良好的沟通能力和业务理解能力，以确保数据指标体系能够真正为业务决策提供支持。

最终，一个有效的数据指标体系将成为企业最宝贵的资产之一，它将帮助企业在竞争激烈的市场中做出更加明智的决策，实现可持续的增长和成功。通过不断优化和完善数据指标体系，企业可以更好地利用数据的力量，推动创新，提升竞争力，并最终实现其业务愿景。