很多數據分析招聘的要求裡會寫“構建指标體系”，所以建立指标體系是數據分析人員的一項基本技能。下面從4個問題出發，系統介紹指标體系：

（1）什麼是指标體系？

（2）指标體系有什麼用？

（3）如何建立指标體系？

（4）建立指标體系有哪些注意事項？

1.什麼是指标體系？

實際工作中，想要準确說清楚一件事是不容易的。例如，你在金融公司工作，工作中可能會聽到這樣的對話：“大概有1萬多人申請貸款吧”“有很多人都沒有申請通過”“感覺咱們的審核太嚴了”。

同事之間這樣閑聊說話沒什麼問題，但是如果是向領導彙報或者是數據分析師在回答業務部門問題的時候就不能這麼說了，一定要用準确的數據和指标來描述清楚。例如上邊的對話可以改成：

5月4日新申請貸款用戶10450人，超目标達成1450人；

5月4日當日申請貸款用戶10450人，當日通過2468人；

截至5月6日，5月4日申請貸款的10450名用戶中有3690人通過申請，申請通過率35.31%。

上面通過一個指标“申請通過率”說清楚了申請貸款用戶的情況。但是實際工作中，往往一個指标沒辦法解決複雜的業務問題，這就需要使用多個指标從不同維度來評估業務，也就是使用指标體系。

指标體系是從不同維度梳理業務，把指标有系統地組織起來。簡而言之，指标體系=指标 體系，所以一個指标不能叫指标體系，幾個毫無關系的指标也不能叫指标體系。

2.指标體系有什麼用？

我們在讨論一個人是否健康的時候，常常會說出一些名詞：體溫、血壓、體脂率等。當把這些指标綜合起來考量，大概就能了解一個人的健康狀況。

同樣，對于一家公司的業務是否正常（健康），可以通過指标體系對業務進行監控。當業務出現異常時，就能以最快的速度發現問題，開始分析，然後解決這些問題，最大化地減少損失。

指标體系的作用包括：

● 監控業務情況；

● 通過拆解指标尋找當前業務問題；

● 評估業務可改進的地方，找出下一步工作的方向。

3.如何建立指标體系？

可以用下面的方法建立指标體系。

（1）明确部門KPI，找到合适的一級指标

一級指标是用來評價公司或部門運營情況最核心的指标。例如，某旅遊公司在會員積分方面的開銷較大， 業務部門關心成本，定的的KPI是合理利用積分抵扣金額，節省成本，所以該部門一級指标定為積分抵扣金額。

一級指标并非隻能是一個指标，有可能需要多個一級指标來做綜合評價。例如，某網貸公司産品部門的主要職能是開發出符合市場需求的貸款産品，在提升業務量（放款量）的同時，也需要監控業務質量（放款逾期率）。

根據市場和業務運營情況及時調整産品政策，所以該部門的KPI有兩個：貸款産品放款金額、貸款産品的壞賬率。

貸款産品賣的好光看“放款金額”還不夠，還要關注毛利潤，這才是真正賺到的錢。同時也需要看用戶數，因為用戶數直接和獲客成本挂鈎，要防止營銷成本太高、實際沒利潤這樣不可持續情況的發生。

所以該部門确定了三個一級指标：放款金額、毛利潤、用戶數。

（2）了解業務運營情況，找到二級指标

有了一級指标以後，可以進一步将一級指标拆解為二級指标。具體如何拆解，要看業務是如何運營的。比如銷售部門一般按地區運營，就可以從地區維度拆解。市場部門一般按用戶運營，就可以從用戶維度拆解。

例如前面的案例中一級指标是積分抵扣金額，從訂單維度拆解為積分抵扣金額 = 積分抵扣的訂單數 * 平均訂單抵扣金額，從會員維度拆解為積分抵扣金額 = 積分抵扣的會員數 * 人均抵扣金額。一級指标、二級指标指标的結構如下圖。

（3）梳理業務流程，找到三級指标

一級指标往往是業務流程最終的結果，例如積分抵扣金額，是業務流程（會員->購買旅遊産品->使用積分抵扣->支付金額） 最後的一個結果。

光看一個最後結果是無法監督、改進業務流程的，這就需要更細緻一些的指标，也就是添加三級指标。例如，在業務流程中不同會員等級可以抵扣的金額不一樣。不同旅遊産品線可以抵扣的金額比例也不一樣。所以，需要把二級指标按照業務流程拆解為更細的三級指标。

在會員業務節點可以拆解為LV1級會員數、LV2級會員數、LV3級會員數、LV4級會員數。在購買旅遊産品業務節點可以拆解為酒店訂單數、機票訂單數、跟團遊訂單數、自由行訂單數。最後，确定的指标如下圖，因為一級指标、二級指标、三級指标的結構像金字塔，所以下圖也叫做指标體系金字塔。

每個指标從3個方面确定統計口徑：

• 指标含義：這個指标在業務上表示什麼？
• 指标定義：這個指标是怎麼定義的？
• 數據來源：從什麼地方收集的原始數據？數據統計的時間範圍是什麼？

（4）通過報表監控指标，不斷更新指标體系

前面步驟找到了一級指标、二級指标和三級指标，到這一步可以把這些指标制作到報表中，通過報表監控指标，不斷更新指标體系。

4.指标體系有哪些注意事項？

建立指标體系需要注意以下4個問題。

（1）沒有一級指标，抓不住重點

工作裡最常見的情況是你獲得的報表是從離職同事那裡交接過來的，或者是領導給你的指标，你隻是負責定時更新報表。但是為什麼這樣做報表？做完了報表給誰看？其實你是不清楚的。

弄清楚這些，需要知道一級指标是什麼。如果不能圍繞一級指标來做事會鬧出笑話來。例如，某銀行為了激勵員工，根據KPI給分行經理制定的獎勵規則如下：

投訴率最低的五個分行經理各獎勵2000元現金；

分行客服月通話時長平均≥3.5小時，獎勵3000元。

某個分行經理帶領團隊隻放出貸款20萬元，在150家分行中排名最後一名，但因為上面KPI達成的好，其收入反而比某些全額達成放款目标的分行經理高。這種不以一級指标（放款金額）為前提的激勵方案就是無效的方案。

（2）指标之間沒有邏輯關系

如果不按照業務流程來建立指标體系，雖然指标很多，但是指标之間沒有邏輯關系。以至于出現問題的時候，找不到對應的業務節點是哪個，沒辦法解決問題。

（3）拆解的指标沒有業務意義

有的報表上的指标很豐富，但是卻沒有實際的業務意義，導緻報表就是一堆“沒有用”的數字。

例如：在銷售部門，最關注的是銷售目标有沒有達成，現在達成了多少，接下來的每天應該達成多少，哪些些區域達成最高，哪些區域達成最低。如果不圍繞這個業務目标拆解指标，而是随意把指标拆解為用戶年齡、性别，這就與業務沒有任何關系，隻是為了拆解而拆解。

（4）一個人就完成了指标體系和報表，也不和業務溝通

建立指标體系不是1個人能夠完成的，需要業務部門（市場、運營、産品等部門統稱為業務部門）、數據部門（這裡把數據分析師所在的部門統稱為數據部門）、開發部門相互之間進行協作。

業務部門會不斷提出新的業務需求。如果業務部門認可數據部門做出的分析報告，并希望以後可以随時查詢到相關的數據，那麼數據部門會把數據産品化，也就是協助開發部門把數據産品做進公司後台系統，一般形式就是報表。

日常工作中，業務部門、數據部門、開發部門部門是像下圖這樣緊密協作的。

建立指标體系需要各部門緊密溝通，還需要對公司業務和各部門職能的深刻理解，也就是這本書後面章節的業務知識，在此基礎上再根據建立指标體系的方法，不斷進行嘗試就能夠搭建出合适的指标體系。

(本文内容選自書《數據分析思維》，作者：猴子 • 數據分析學院）

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