【資料質量】--認知指標的層次

資料分析v發表於2018-04-19

資料質量的第二篇,我們闡述了將資料流拆分為評價流和分析流;而在上一篇詳述了指標命名的規範方式。為了讓讀者們對指標理解得更深刻,本篇將樹立一種認知:指標其實有不同層次,不同層次對應不同的應用方式

640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1

如上圖,最寬泛的角度,我們可以將指標分為“核心指標群”和“業務指標群”兩類,兩類之間會有互相轉換的關係。


核心指標群,可理解為“評價流”中所對應的指標。他們是從戰略出發,為決策服務而形成的對業務關鍵環節的量化。核心指標群一般來源於穩定的業務含義和指標體系。如財務指標、客戶生命週期、庫存管理指標、年度&季度KPI、OKR等等。一般會不斷新增,但極少改變原有某個指標的定義。

在核心指標群中,分為巨集觀評價指標和細分評價指標是何含義呢?細分即是在某些維度的細分,或者指標的拆解。比如,GMV是公司的核心巨集觀指標,那麼構成GMV的客單價和單量,便是一類細分評價指標;比如,購買轉化率是核心指標,那麼來自SEM流量的購買轉化率,便是按流量渠道細分的評價指標。

細分評價指標,要從指標和維度兩方面來應用,往往能對巨集觀評價指標形成“分析”作用,具備較強的下鑽分析,定位問題的能力。


業務指標群,特點是靈活多變,這與核心巨集觀指標長期穩定形成對比。

以業務結果指標來說,既然稱之為“結果”,說明他也帶有一定的評價屬性。但這類指標的存在時間往往比較短,如月度目標或者周度目標;另外,業務結果指標往往對應的是從長期來看的關鍵過程的體現,比如某款產品的開發進度、某專案的完成進度等。

在某些業務鏈條長,管理層級多的公司,也會存在大量的業務結果指標,如對於渠道商的考核指標,對員工或者部門的考核指標等。這些指標往往由核心指標演化而來,但會高頻變化。

業務追蹤指標或者分析過程指標,其實不難理解了,就是具體問題具體應用時,需要作出定義的各種量化方式。只要能達到目的,每個人的定義都可以不同。


做完了兩部分指標的闡述,如何應用這兩部分指標?答案比較清晰,可闡述為兩句話:

  • 決策層,以核心指標群作為分析和判斷的主要依據(即評價流),另外可借鑑業務指標群所透傳的資訊(即分析流);重要的是腦中能區別對待,認清結果和過程,而不是產生混淆。

  • 執行層,應用業務指標群,來達到業務目的,但用核心指標群,來認知結果。不要拿著業務指標甚至是過程指標,來衡量工作成果。


需要補充提醒一點:

根據觀察,發現很多公司或者部門存在巨集觀評價指標按部門或區域直接下拆,成為業務結果指標的情況。舉個例子,銷售額是公司的核心評價指標,而到各大區,各省,各城市,銷售額依然是員工的月度甚至周度考核指標。這種情況未必不對,但是值得警覺的。這樣的KPI下拆方式,說明管理中層沒有按實際情況進行業務分析,而只是機械地上傳下達,有時會使得一線執行動作迷茫甚至畸形。

END

版權宣告:本號內容部分來自網際網路,轉載請註明原文連結和作者,如有侵權或出處有誤請和我們聯絡。


關聯閱讀:

原創系列文章:

1:從0開始搭建自己的資料運營指標體系(概括篇)

2 :從0開始搭建自己的資料運營指標體系(定位篇)

3 :從0開始搭建自己的資料運營體系(業務理解篇)

4 :資料指標的構建流程與邏輯

5 :系列 :從資料指標到資料運營指標體系

6:   實戰 :為自己的公號搭建一個資料運營指標體系

7:  從0開始搭建自己的資料運營指標體系(運營活動分析)

資料運營 關聯文章閱讀:  

運營入門,從0到1搭建資料分析知識體系    

推薦 :資料分析師與運營協作的9個好習慣

乾貨 :手把手教你搭建資料化使用者運營體系

推薦 :最用心的運營資料指標解讀

乾貨 : 如何構建資料運營指標體系

從零開始,構建資料化運營體系

乾貨 :解讀產品、運營和資料三個基友關係

乾貨 :從0到1搭建資料運營體系

資料分析、資料產品 關聯文章閱讀:

乾貨 :資料分析團隊的搭建和思考

關於使用者畫像那些事,看這一文章就夠了

資料分析師必需具備的10種分析思維。

如何構建大資料層級體系,看這一文章就夠了

乾貨 : 聚焦於使用者行為分析的資料產品

如何構建大資料層級體系,看這一文章就夠了

80%的運營註定了打雜?因為你沒有搭建出一套有效的使用者運營體系

從底層到應用,那些資料人的必備技能

讀懂使用者運營體系:使用者分層和分群

做運營必須掌握的資料分析思維,你還敢說不會做資料分析

相關文章