很多数据分析招聘的要求里都会写“构建指标体系”,所以建立指标体系是数据分析人员的一项基本技能。首先我们要知道,什么是数据指标体系?我们用一个场景向大家说明:
什么是指标体系
实际工作中,想要准确说清楚一件事是不容易的,例如在金融公司工作,工作中可能会听到这样的对话:“大概有1万多人申请贷款吧”“有很多人都没有申请通过”“感觉咱们的审核太严了”……
同事之间这样闲聊说话没什么问题,但是如果是向领导汇报或者是数据分析师在回答业务部门问题的时候就不能这么说了,一定要用准确的数据和指标来描述清楚。例如上边的对话可以改成:
5月4日新申请贷款用户10450人,超目标达成1450人;
5月4日当日申请贷款用户10450人,当日通过2468人;
截至5月6日,5月4日申请贷款的10450名用户中有3690人通过申请,申请通过率35.31%。
上面通过一个指标“申请通过率”说清楚了申请贷款用户的情况,但在实际工作中,往往一个指标没办法解决复杂的业务问题,这就需要使用多个指标从不同维度来评估业务,也就是使用指标体系。
在业务的不同阶段,分析师牵头、与业务方协助,制定的一套能从各个维度去反应业务状况的一套待实施框架。在建立指标体系时,要注重三个选取原则:根本性、可理解性、结构性。
根本性:核心数据一定要理解到位和准确,切记不能选错。
可理解性:所有指标都要配上业务解释性,如日活的定义是什么,打开还是点击还是进程在就可以。
结构性:能够充分对业务进行解读,如新增用户只是一个大数,我们还需要知道每个渠道的新增用户,每个渠道的新增转化率,每个渠道的新增用户价值等。
为什么要搭建指标体系
衡量一个门店经营的状况,一个门店月净利润20万元,刚看这个指标感觉这个店盈利不少,发展应该不错,但是再一看前两个月的净利润,发现前两个月的净利润都是40万以上,增加了这一个指标,我们就发现了这个店的经营状况可能存在问题了。
衡量业务发展质量:
建立指标因果关系:
主要明确结果型指标和过程型指标关系,通过结果指标回溯过程指标,找到解决问题的核心原因。