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如何制定业务数据观测指标
更新时间：2025-6-1 10:53:26 作者：爱短链
在最后一篇文章中，为了提高数据分析能力，我们应该首先分享一些方法：列出清单，养成小习惯，敢于表达。
那么，在有了基本的数据分析意识之后，下一步该怎么办呢？ 我认为是：阅读数据。
什么是理解？不了解每个数据指标的直径；不了解每天的数据变化。
真正的理解是知道:为什么每天都要看这些数据？ 知道为什么！数据分析实战的第一步是从阅读业务数据指标开始，深入了解业务指标之间的内在联系。
先来看看这个内容大纲: 1.如何理解业务指标？ 1)组装指标，找到公司业务的位置 2)指标分类，了解指标之间的内部联系 3)指标解读，确定工作基调 2.如果我来设定指标，我该怎么办？ 1)设定目标，有方向不迷路 2)找标杆，向好的指标学习 3)从上帝的角度观察业务趋势 3.案例共享:以从0到1构建的积分系统为例 如果我们想定义它，我们应该首先理解它。
因此，让我们看看第一个模块，了解业务指标。
01.如何理解业务指标？ 公司就像一台复杂而精确的机器，每个部件都履行自己的职责，每个部件都完成自己的指标，以实现公司的最终业绩目标。
那么，制定不同职位的业务指标背后的考虑是什么呢？每个业务指标之间的差异和内部联系是什么？如何从指标中找到正确的方向，贡献自己的智慧？ 对于这三个问题，我的建议是：组装–分类–三步解读，阅读指标。
1)指标组装，找到业务公司的位置 指标组装不是一种深刻的方法。
实际做法是指标拆解的逆向过程。
如何理解？我们以电子商务业务为例。
拆解指标，促进目标落地 假设今年的目标是根据公式将商场的销售额提高100亿元（GMV=UV*CR*拆解客户单价)。
操作学生找到更多的渠道/更自动化等方式来增加流量（UV）到日均xx w，产品学生缩短页面路径/减少用户操作（CR）提升到xx%，商务学生通过引进更高的客户单价商品来提高客户单价xx元。
指标组装，逆向过程了解公司业务 也是电子商务业务。
公司成立了一个专门为老年人销售商品的虚拟团队。
我负责产品策划，隔壁的陈骁负责营销活动，对面的张哥负责引进商家。
会后，我知道小陈的指标是让更多的人（UV）进入商场参加活动，张哥的指标是引进头部top5.优质商家(客户单价)。
我让用户在商场里更快地找到合适的产品（CR）。
反向推倒得出公式：UV*CR*客单价=GMV。
当然，公司的实际业务远没有那么简单，各部门的指标也没有那么容易获得。
然而，逆向思维的意义在于从老板的角度找到业务的位置。
2)指标分类，了解指标之间的内部联系 当我们知道公司负责的业务的位置时，我们应该考虑：我负责的指标与其他职位或其他业务部门的指标有什么联系？有什么区别？ 为了理解这些问题，让我们重温以下两个数学公式：利润=收入-成本，销售收入=产品销量×产品单价 你可能会问，这不是小学就知道的公式吗？有什么值得回顾的？别担心，我今天不是来解释这个公式是怎么来的。
让我们谈谈不同的事情。
在公式中，不难发现运算中的-代表需要减少和控制，而*这意味着相互依赖。
同时，这些指标最终服务于利润。
然后，我们可以根据以下分类方法了解公司各业务的指标。
指标变化： 需要减少的指标：称为控制指标，如成本，公司财务每天审查各业务财务支出的合理性，以帮助公司节省支出。
需要增加的指标：称为增益指标，如销售，销售人员试图每天提高产品销售，为公司带来收入。
从指标状态来看 最终指标：称为结果指标，如利润，提高公司整体利润，所以你可以吃辣，年终奖金飞起来。
不是最终状态的指标被称为过程指标，如买家数量。
虽然买家数量是一个过程，但它是必不可少的。
只有更多的人购买并增加产品销售，公司才能赚钱。
如果你负责的业务指标既是结果指标，也是增益指标，恭喜你，你的职位很重要，升职加薪自然没问题。
补充说明，上述例子的指标仅围绕列出的公式进行解释。
实际指标有很多，如：结果指标，不同的团队，结果指标会有所不同。
运营团队将以用户数量为结果指标，产品团队将以转化率为结果指标等。
3)指标解读，确定工作基调 当我们了解公司业务的定位和业务指标的分类时，最后一步是解释指标，确定我们日常工作的基调，这就是为什么在工作场所，有些人总是喜欢唱黑脸做坏事，而有些人唱红脸整天热情。
获得控制指标的人，如内部控制审计、人员、财务和安全。
他们需要为公司节约成本，降低风险，规范和约束其他部门，不可避免地冒犯他人。
获得增益指标的人，如销售、市场、品牌和产品。
他们需要扩大领土，增加公司的收入，并联系各部门的资源。
如果没有其他部门的支持，就很难取得成就。
02.如果我来设定指标，我该怎么办？ 从前面我们知道，理解一个指标需要三个步骤:先定位，再分类，最后解读。
作为一名产品经理，我们不仅要充分了解现有的业务，还要负责新的业务。
在业务开始时，我们必须制定业务指标。
现在我们该怎么办？结合多年来做新项目的经验，我将分享三个步骤。
1)设定目标，有方向不迷路 很容易想到，第一步是设定业务目标。
目标是否合适往往与业务的成败有关。
我们应该遵循什么样的想法来设定合适的目标？我们应该注意什么？ 首先，找出业务的目的/使命是什么 商业的最终目标是赚钱，继续赚更多的钱。
为了赚钱，公司会建立很多项目，职能分工也很好。
不同的项目不一定是为了赚钱。
有些是为了提高用户满意度，如独家客户服务；有些是为了提高转化率，如个性化推荐，这些指标实际上是过程指标。
因此，首先要弄清楚：业务的使命是什么？上述方法：指标组装，从公司层面看业务位置。
然后，考虑限制 目的是考虑当前条件是否支持业务目标的实施，可以从横向和纵向两个层面考虑。
水平水平：从内部和外部的角度来看。
公司的内部条件资源，如开发人力资源、业务发展所需的基本能力资源等，是否得到支持；外部政策条件是否影响业务发展，如滴滴无限期下线整改。
纵向水平：从业务发展阶段来看，新成立的业务和成熟的业务关注不同，前者关注用户保留的质量，后者关注数据增长的规模。
在最后 当业务定位明确，条件可行时，最终就是设定业务的核心目标。
下面列出一个例子，以便于理解。
2)找标杆，向好的指标学习 好的数据指标应该是什么？这本书的第二章《精益数据分析》讲得很好，也回答了我多年的困惑。
书中写道：良好的数据指标具有比较性，可以比较不同时间、群体和竞争产品的差异，洞察产品的趋势；易于理解，易于记住和理解，始终采取行动；它是比率，即比较，考虑各种影响因素；它仍然可以改变行动，看到数据变化，可以及时采取行动。
3)从上帝的角度观察业务趋势 制定核心业务指标远远不够。
观察业务发展趋势还需要多维度、更细的粒度。
最有效的方法是拆解指标。
我相信很多学生都知道指标拆解可以使用公式法。
然而，我想在这里升级双维公式、业务交易公式和用户行为公式。
通过多的观察可以在数据变化中找到新的增长点。
继续销售电子商务（GMV）例如，我们可以将其分解为：用户行为公式：GMV=UV*CR*客户单价，也可拆分为业务交易公式：GMV=美容护肤类交易量 电子数字类交易量 … 家具和家用电器类别的交易量。
相应监控的指标列表如下： 03.案例共享:以从0到1构建的积分系统为例 背景简述 一家银行的App，持卡人非常不活跃，即不登录或刷卡消费，老板希望通过积分系统解决用户活跃的问题。
点业务解读 1)业务位置:在银行，赚钱的手段比较多，比如利息和手续费，所以通过积分业务赚钱不是优先考虑的问题。
很多银行的积分业务定位更多:成本中心。
通过补贴成本，利用积分连接各项业务(存款、贷款、消费)，最终实现主要核心业务指标的增长。
2)指标分类:通过以上描述，我们可以知道积分业务所承担的指标实际上是增益型和过程型指标。
3)指标解读:积分业务定位为串联服务各业务，是平台能力提供商。
每个业务方不仅需要使用更多的积分功能，还需要遵守平台规则。
因此，做这项业务的学生需要红脸和黑脸。
红脸是，需要业务方的支持，左右吃香；黑脸是，也有平台的坚持和原则，不能完全受业务约束，做太多的个性化需求。
制定积分业务指标 当我们了解业务时，我们需要制定具体的指标。
我们提取业务关键词：串联、流程指标，从0到1。
与积分业务相关的指标包括：发送积分A、消耗积分数B、发积分人数C、消耗积分的人数D、人均持有积分E、人群消耗积分F、积分核销率G=B/A，积分核销人数比例=D/C…等等。
这么多指标，选择哪一个更合适？正如前面提到的，比例指数更好，目前从0到1，更重要的是验证用户是否使用积分，是否形成良性闭环循环，否则无论多少积分，都不能继续推动更多的业务。
锁定两个:积分核销率G=B/A，积分核销人数比例=D/C。
哪一个很好？我的偏见是，第二：积分核销人数比例。
原因有二 1.积分是一个过程指标，旨在通过使用积分带动更多的人体验其他业务； 2.从积分核销率来看，一些积分较多的大户会产生核销行为，这会使指标波动较大，使指标难以说服。
在找到核心业务指标后，只剩下最后一步：制定完整的业务数据观测指标，然后用双维公式拆解。
业务交易公式：积分核销人数比例=消耗积分数/发积分数。
消耗积分的人数。
=场景A消耗积分数 场景B消耗积分数 … 场景N消耗积分数；发积分数=场景A发积分数 场景B发积分数 … 场景N发积分数。
用户行为公式：积分核销人数比例=消耗积分数/发积分数。
消耗积分的人数。
=点商城总浏览UV*转化率；发积分数=点任务浏览总UV*积分任务完成率。
监控数据表的制作如下 说明:以上只是思路的演示，在实际观察中远不止这些数据。
如果你有兴趣进一步学习，可以找我拿相关监控表。
最后，让我们回顾一下：这次的目的是掌握如何制定业务观察指标。
首先，通过三个步骤来理解业务数据：组装–分类–解读指标背后的含义。
有了基本的了解，制定具体的业务指标还是三个步骤:设定目标–找标杆–拆解，逐步指导指标的制定。
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那么，在有了基本的数据分析意识之后，下一步该怎么办呢？ 我认为是：阅读数据。
什么是理解？不了解每个数据指标的直径；不了解每天的数据变化。
真正的理解是知道:为什么每天都要看这些数据？ 知道为什么！数据分析实战的第一步是从阅读业务数据指标开始，深入了解业务指标之间的内在联系。
先来看看这个内容大纲: 1.如何理解业务指标？ 1)组装指标，找到公司业务的位置 2)指标分类，了解指标之间的内部联系 3)指标解读，确定工作基调 2.如果我来设定指标，我该怎么办？ 1)设定目标，有方向不迷路 2)找标杆，向好的指标学习 3)从上帝的角度观察业务趋势 3.案例共享:以从0到1构建的积分系统为例 如果我们想定义它，我们应该首先理解它。
因此，让我们看看第一个模块，了解业务指标。
01.如何理解业务指标？ 公司就像一台复杂而精确的机器，每个部件都履行自己的职责，每个部件都完成自己的指标，以实现公司的最终业绩目标。
那么，制定不同职位的业务指标背后的考虑是什么呢？每个业务指标之间的差异和内部联系是什么？如何从指标中找到正确的方向，贡献自己的智慧？ 对于这三个问题，我的建议是：组装–分类–三步解读，阅读指标。
1)指标组装，找到业务公司的位置 指标组装不是一种深刻的方法。
实际做法是指标拆解的逆向过程。
如何理解？我们以电子商务业务为例。
拆解指标，促进目标落地 假设今年的目标是根据公式将商场的销售额提高100亿元（GMV=UV*CR*拆解客户单价)。
操作学生找到更多的渠道/更自动化等方式来增加流量（UV）到日均xx w，产品学生缩短页面路径/减少用户操作（CR）提升到xx%，商务学生通过引进更高的客户单价商品来提高客户单价xx元。
指标组装，逆向过程了解公司业务 也是电子商务业务。
公司成立了一个专门为老年人销售商品的虚拟团队。
我负责产品策划，隔壁的陈骁负责营销活动，对面的张哥负责引进商家。
会后，我知道小陈的指标是让更多的人（UV）进入商场参加活动，张哥的指标是引进头部top5.优质商家(客户单价)。
我让用户在商场里更快地找到合适的产品（CR）。
反向推倒得出公式：UV*CR*客单价=GMV。
当然，公司的实际业务远没有那么简单，各部门的指标也没有那么容易获得。
然而，逆向思维的意义在于从老板的角度找到业务的位置。
2)指标分类，了解指标之间的内部联系 当我们知道公司负责的业务的位置时，我们应该考虑：我负责的指标与其他职位或其他业务部门的指标有什么联系？有什么区别？ 为了理解这些问题，让我们重温以下两个数学公式：利润=收入-成本，销售收入=产品销量×产品单价 你可能会问，这不是小学就知道的公式吗？有什么值得回顾的？别担心，我今天不是来解释这个公式是怎么来的。
让我们谈谈不同的事情。
在公式中，不难发现运算中的-代表需要减少和控制，而*这意味着相互依赖。
同时，这些指标最终服务于利润。
然后，我们可以根据以下分类方法了解公司各业务的指标。
指标变化： 需要减少的指标：称为控制指标，如成本，公司财务每天审查各业务财务支出的合理性，以帮助公司节省支出。
需要增加的指标：称为增益指标，如销售，销售人员试图每天提高产品销售，为公司带来收入。
从指标状态来看 最终指标：称为结果指标，如利润，提高公司整体利润，所以你可以吃辣，年终奖金飞起来。
不是最终状态的指标被称为过程指标，如买家数量。
虽然买家数量是一个过程，但它是必不可少的。
只有更多的人购买并增加产品销售，公司才能赚钱。
如果你负责的业务指标既是结果指标，也是增益指标，恭喜你，你的职位很重要，升职加薪自然没问题。
补充说明，上述例子的指标仅围绕列出的公式进行解释。
实际指标有很多，如：结果指标，不同的团队，结果指标会有所不同。
运营团队将以用户数量为结果指标，产品团队将以转化率为结果指标等。
3)指标解读，确定工作基调 当我们了解公司业务的定位和业务指标的分类时，最后一步是解释指标，确定我们日常工作的基调，这就是为什么在工作场所，有些人总是喜欢唱黑脸做坏事，而有些人唱红脸整天热情。
获得控制指标的人，如内部控制审计、人员、财务和安全。
他们需要为公司节约成本，降低风险，规范和约束其他部门，不可避免地冒犯他人。
获得增益指标的人，如销售、市场、品牌和产品。
他们需要扩大领土，增加公司的收入，并联系各部门的资源。
如果没有其他部门的支持，就很难取得成就。
02.如果我来设定指标，我该怎么办？ 从前面我们知道，理解一个指标需要三个步骤:先定位，再分类，最后解读。
作为一名产品经理，我们不仅要充分了解现有的业务，还要负责新的业务。
在业务开始时，我们必须制定业务指标。
现在我们该怎么办？结合多年来做新项目的经验，我将分享三个步骤。
1)设定目标，有方向不迷路 很容易想到，第一步是设定业务目标。
目标是否合适往往与业务的成败有关。
我们应该遵循什么样的想法来设定合适的目标？我们应该注意什么？ 首先，找出业务的目的/使命是什么 商业的最终目标是赚钱，继续赚更多的钱。
为了赚钱，公司会建立很多项目，职能分工也很好。
不同的项目不一定是为了赚钱。
有些是为了提高用户满意度，如独家客户服务；有些是为了提高转化率，如个性化推荐，这些指标实际上是过程指标。
因此，首先要弄清楚：业务的使命是什么？上述方法：指标组装，从公司层面看业务位置。
然后，考虑限制 目的是考虑当前条件是否支持业务目标的实施，可以从横向和纵向两个层面考虑。
水平水平：从内部和外部的角度来看。
公司的内部条件资源，如开发人力资源、业务发展所需的基本能力资源等，是否得到支持；外部政策条件是否影响业务发展，如滴滴无限期下线整改。
纵向水平：从业务发展阶段来看，新成立的业务和成熟的业务关注不同，前者关注用户保留的质量，后者关注数据增长的规模。
在最后 当业务定位明确，条件可行时，最终就是设定业务的核心目标。
下面列出一个例子，以便于理解。
2)找标杆，向好的指标学习 好的数据指标应该是什么？这本书的第二章《精益数据分析》讲得很好，也回答了我多年的困惑。
书中写道：良好的数据指标具有比较性，可以比较不同时间、群体和竞争产品的差异，洞察产品的趋势；易于理解，易于记住和理解，始终采取行动；它是比率，即比较，考虑各种影响因素；它仍然可以改变行动，看到数据变化，可以及时采取行动。
3)从上帝的角度观察业务趋势 制定核心业务指标远远不够。
观察业务发展趋势还需要多维度、更细的粒度。
最有效的方法是拆解指标。
我相信很多学生都知道指标拆解可以使用公式法。
然而，我想在这里升级双维公式、业务交易公式和用户行为公式。
通过多的观察可以在数据变化中找到新的增长点。
继续销售电子商务（GMV）例如，我们可以将其分解为：用户行为公式：GMV=UV*CR*客户单价，也可拆分为业务交易公式：GMV=美容护肤类交易量 电子数字类交易量 … 家具和家用电器类别的交易量。
相应监控的指标列表如下： 03.案例共享:以从0到1构建的积分系统为例 背景简述 一家银行的App，持卡人非常不活跃，即不登录或刷卡消费，老板希望通过积分系统解决用户活跃的问题。
点业务解读 1)业务位置:在银行，赚钱的手段比较多，比如利息和手续费，所以通过积分业务赚钱不是优先考虑的问题。
很多银行的积分业务定位更多:成本中心。
通过补贴成本，利用积分连接各项业务(存款、贷款、消费)，最终实现主要核心业务指标的增长。
2)指标分类:通过以上描述，我们可以知道积分业务所承担的指标实际上是增益型和过程型指标。
3)指标解读:积分业务定位为串联服务各业务，是平台能力提供商。
每个业务方不仅需要使用更多的积分功能，还需要遵守平台规则。
因此，做这项业务的学生需要红脸和黑脸。
红脸是，需要业务方的支持，左右吃香；黑脸是，也有平台的坚持和原则，不能完全受业务约束，做太多的个性化需求。
制定积分业务指标 当我们了解业务时，我们需要制定具体的指标。
我们提取业务关键词：串联、流程指标，从0到1。
与积分业务相关的指标包括：发送积分A、消耗积分数B、发积分人数C、消耗积分的人数D、人均持有积分E、人群消耗积分F、积分核销率G=B/A，积分核销人数比例=D/C…等等。
这么多指标，选择哪一个更合适？正如前面提到的，比例指数更好，目前从0到1，更重要的是验证用户是否使用积分，是否形成良性闭环循环，否则无论多少积分，都不能继续推动更多的业务。
锁定两个:积分核销率G=B/A，积分核销人数比例=D/C。
哪一个很好？我的偏见是，第二：积分核销人数比例。
原因有二 1.积分是一个过程指标，旨在通过使用积分带动更多的人体验其他业务； 2.从积分核销率来看，一些积分较多的大户会产生核销行为，这会使指标波动较大，使指标难以说服。
在找到核心业务指标后，只剩下最后一步：制定完整的业务数据观测指标，然后用双维公式拆解。
业务交易公式：积分核销人数比例=消耗积分数/发积分数。
消耗积分的人数。
=场景A消耗积分数 场景B消耗积分数 … 场景N消耗积分数；发积分数=场景A发积分数 场景B发积分数 … 场景N发积分数。
用户行为公式：积分核销人数比例=消耗积分数/发积分数。
消耗积分的人数。
=点商城总浏览UV*转化率；发积分数=点任务浏览总UV*积分任务完成率。
监控数据表的制作如下 说明:以上只是思路的演示，在实际观察中远不止这些数据。
如果你有兴趣进一步学习，可以找我拿相关监控表。
最后，让我们回顾一下：这次的目的是掌握如何制定业务观察指标。
首先，通过三个步骤来理解业务数据：组装–分类–解读指标背后的含义。
有了基本的了解，制定具体的业务指标还是三个步骤:设定目标–找标杆–拆解，逐步指导指标的制定。
-END- 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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如有侵权行为，请联系网站管理员删除，。
