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如何从0开始建立数据指标体系

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来源: 微享互动      时间:2023年05月31日  


一、为什么需要数据指标?

“大概有1万多人吧”

“有很多顾客都不满意”

“感觉我们门店都没人了”

上的话是不是经常听到

不确定、不具体、不准确。

我们平时过日子都是这么说话的。没毛病,因为具体的消息是有很大成本的,大部分时候我们就是随口说说而已。但是企业经营要是都靠这个那就死翘翘了,花多少钱赚多少钱都不清楚,老板非气得翘辫子。

数据指标就是对抗这种不确定的。

如果我们把上边的表述改成:

51日新注册用户9800人,超目标1000人

51日当日A产品退货100件,累计30天退货率2.5%

51日全国到店用户30万人,到店率30%,低于32%的期望值

是不是爽快多了。这就是数据指标的直观用途。

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二、为什么需要数据指标体系?

实际工作中,想要准确说清楚一件事是挺麻烦的,比如我们想说:4月份A产品卖得非常棒!”如果对方想较真的话,可以挑一堆刺出来:

“凭啥一亿算好?为啥不卖两亿三亿呢?”

“打折打出来的有什么用?”

“还有那么多库存呢!”

一个问题,往往有很多方面,只用一个指标不能充分说明问题。这就需要一组有逻辑的数据指标来描述,这就是数据指标体系。

三、数据指标体系的要素

1. 要素:主指标

用来评价这个事到底咋样的最核心的指标。比如说:“产品卖得好”。直观地想到是“销售金额”这个指标,因为这是我们卖货直接收到手里的钱,钱多了当然好。

每个指标得有以下要素:

业务含义:在业务上它的意义是……

数据来源:哪个系统采集原始数据

统计时间:在XX时间内产生的该数据

计算公式:如果有比例、比率,得说清楚谁除谁;如果是汇总,得说清楚谁加谁。

注意:有可能需要多个主指标,来做综合评价。比如产品卖得好,光看金额还不够,可能还要关注毛利,这才是真正赚到的钱。可能还得看销售数量,因为销售数量和库存直接挂钩,得防止积压太多。这样就至少有了三个主指标:销售金额、销售件数、销售毛利。

2. 第二要素:子指标

主指标可能由几个子部分构成。比如:

销售金额=用户数 * 付费率* 客单价

如果销售金额没达标,我们会很好奇:到底是购买的客户少了,还是卖的人不够多,还是卖得太便宜了,了解细节有利于我们找到真正的问题,这时候就得拆解子指标。

选择的主指标不同,拆解子指标的方式也不同。比如上图,如果选毛利为主指标,往下拆解一级子指标就是收入和成本;如果选营业收入为主指标,子指标就是用户数,付费率,客单价

注意:一般意义上主指标都会选直接有利企业,且越大越好的,比如销售金额,毛利,这种指标含义比较清晰。

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3. 第三要素:过程指标

主指标往往是最终的结果,比如B2B行业的销售金额,是销售线索-售前跟进-需求确认-产品体验-价格谈判-竞标-签约这一系列过程最后的一个结果。光看一个最后结果是无法监督、改进过程的。如果想更进一步管理,就得看得更细一些,从而添加子指标。

4. 第四要素:分类维度

有可能一件事是很多人、在很长时间内完成的。想知道总销售金额是怎么构成的,每个地区、每个团队分别完成多少,可以增加分类维度。

通过分类维度,把主指标切成若干块,这样能避免平均数陷阱,把整体和局部一起看清楚

5. 第五要素:判断标准

即使有了以上四个点,我们还是不能说:A产品卖得好。因为好是个形容词,是和差相对的。因此就需要一个对比的参照物。参照物的选择,本身是个复杂的分析过程,需要做深入的分析。

在构造指标体系的时候,往往这些判断标准是和当前数据一起呈现的。这样在看数据的时候,可以直观地做出判断,使用起来就很方便了。

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