在日常工作中大家都会遇见这种情况，一堆数据放在哪里，但是却感觉无从下手，不知道如何才能得到自己想要的分析结果，造成这种情况的主要原因就是没有建立起指标体系。

单个指标无法让我们了解业务的整体，而指标体系则是根据业务形态，将多个关键指标按照一定逻辑建立起来的一系列指标的组合，不同层级对业务关注的侧重点不同，例如一个公司的财务部只关注回款和利润，而装修部门则更侧重工期和材料，完备的指标体系让我们知道当前的业务状态，接下来我们要找的业务突破点业务。

了解一个业态的最简单办法就是先了解他的指标体系，因为指标体系是业务的数据体现，了解指标体系才能了解业务、才能够拆解业务问题、才能通过指标体系去分析解决办法。

一、如何建立指标体系

上面我们了解了指标体系其实就是业务体系的数据展现，那么如何建立指标体系其实就显而易见了，找到业务的核心，然后根据业务形态拆解指标。核心指标是业务的基础，例如餐饮行业的核心指标是客户，由此可以扩展出菜品品类销量、菜品类的利润率等。

得到了上面的核心指标组之后，我们需要将上述指标组拆解为指标。

如下

1. 用户
1. 新增用户数
1. 私域流量转化新用户数
1. 公众号
2. 微信群
3. 地理社区
2. 社交裂变转化新用户数
3. 活动新用户数
2. 现有会员忠诚度
1. 门店地理位置会员
2. 私域流量转化会员留存
3. 社交裂变转化会员留存
4. 活动转化会员留存
2. 菜品类销量
1. 现有菜品类数量
1. 早餐
1. 主食
2. 凉菜
3. 热菜
4. 粥
2. 午餐
1. 。。。。。
3. 晚餐
1. 。。。。。
2. 月度/季度菜品类新增
3. 菜品类优化数量
3. 菜品类利润率
1. 凉菜
2. 热菜
3. 小吃
4. 主食
5. 粥

通过以上核心指标拆借后我们得出以上指标（时间关系不进行具体拆借），而通过这些指标的获取，我们可以知道新增用户季度上涨30%，除了因为淡旺季的影响之外，我们的私域流量现在正在成为主要的会员新增流量池，而常规活动的会员转化率逐步降低，通过调整营销策略调整进一步提升会员数量。

同理，发现我们的用户新增率持续上涨，但是利润率却降低了，在通过数据分析我们发现用户新增的大部分是在早餐，而早餐的产品利润率较午晚餐较低，这时候我们要从提利润和转化午晚餐客户两个方向去提升整体利润。那么通过早餐品类调整我们提升综合早餐利润率，在把早餐客户的午晚餐粘度增加，让午晚餐的新增用户数上涨，最终实现整体利润的上升。

以上两个例子是让大家通过业务角度了解整个指标体系建立及通过指标体系寻找问题的一个示例，事实上如果指标体系建立完善，那么基于业务出现的各种问题都能够迅速定位、快速解决，提升整体决策效率。

但是在指标体系建立过程的过程中，对业务视角的不同也直接影响指标体系的建立，例如公众号运营要按照过程建立，如文章来源-文章曝光量-广告曝光量-付费用户转换率。但是对销售来说就是按照产品销售的类别销售额-地区销售额-竞品销售额等方式建立指标体系。

二、指标体系如何使用

指标体系在使用的过程中是需要进行对比的，善于使用维度与度量能够让你的指标体系更具有实际意义，例如一个店铺本月销售额400万，成本200万。你可能认为是一个不错的店铺，但是你把时间维度向前扩展两个月会发现，前两个月的销售额虽然不高，但是成本却只占用三分之一，这时候你就会发现问题。

那么什么是维度与度量呢？简单的理解就是维度是描述，度量是数值。例如山东男性平均身高是185cm，那么山东男性身高是维度，平均身高的数值就是就是度量。而专业的数据分析师则可以从中看出两个维度，地区、性别。

通俗的理解维度可以把他叫做标签，例如80后、90后这就是一类人的标签，也可以理解维度就是分类方式。而度量则更简单一些，例如一个班级的人数就是度量，他就是计算人数，交易额就是所有订单金额的总和。

单看指标不容易看出问题，但是加入维度和度量之后就可以让我们快速定位问题真相。例如如果一个公司新制作了一个app，希望新用户每月翻一倍。那么怎么才能知道什么客户群里有增长潜力呢？

针对以上需求，我们先找到app用户的指标有哪些？活动、主题站流量、百度引流、网页广告等，从维度上看客户群体，比如客户年龄段、性别、城市、职业等。例如这个app是偏技术分享类的，那么我们着重看客户群体的所属城市、性别、年龄段职业等。从这些维度去找客户新增的渠道。

指标体系建立之前首先要把标准定义好，例如上面app新增用户是按照城市、性别、年龄段来分析，如果我们要看app的留存率的时候，那顺序就可能会变为用户访问频次、新用户7天内登陆次数、阅读次数等。

例如我们在用户行为方面进行分析的时候，我们可以使用激活码的方式来进行过程分析，因为客户只有了解你的产品才会打开你的引导页、购买激活码、下载、激活。从客户进入引导页开始计算进入数量、购买数量，网页浏览时间分段数量，购买激活比率等进行分析。

本周分享暂时分享这些。下周将分享一些常用的指标体系建立模型。