![](http://insight.xiaoduoai.com/wp-content/uploads/2024/08/20240820-154311.png)
数据指标在业务决策中扮演着至关重要的角色,然而,要确定哪些指标是优秀的、能够真正指导业务增长,这并不是一件轻松的事情。本文将深入探讨优秀数据指标的本质,并探讨如何构建一个有效的数据体系。
一、优秀数据指标的定义
1. 引言
在过去的几年里,通过与多个业务部门合作,我深刻体会到许多业务方对数据指标的看法:他们似乎认为查看越多的数据指标越好,即使这些指标并不能直接指导具体行动。
这种现象类似于“你不能用战术上的勤奋来掩盖战略上的懒惰”的说法,非常贴切地描述了这种情况。
几年的工作经验让我开始思考,业务方应该关注哪些数据指标,以及哪些指标能够真正引导业务实现目标,并逐渐形成了一些见解。
然而,要将这些见解清晰地总结出来却一直是一个挑战,直到我阅读了《精益数据分析》这本书。作者阿利斯泰尔·克罗尔对数据指标的深刻理解让我如醍醐灌顶,仿佛一下子打开了我的思路。
2. 优秀数据指标的评估标准
优秀的数据指标应当能够引导实现预期的变化。
这句话的意义在于,优秀的数据指标不仅仅是显示当前状态,更应当能够指引整个团队朝着正确的方向调整和优化策略。
例如,“本周的用户转化率比上周高”要比“转化率为2%”更有实际意义。
(1)比较性
好的数据指标需要与某种基准值或者历史数据对比,否则单纯的绝对数值并不能提供足够的洞察力。比如,如果告诉你今天的销售额是1000万,作为新入职的运营人员,你可能无法理解这个数字的具体意义。但如果告诉你过去30天的平均销售额是800万,你就能更好地评估当前的业绩表现,并可能意识到其中的增长潜力。
又比如,如果今天是双十一的第一天,而去年的今天的销售额是2000万,那么今天的1000万销售额看起来就不那么理想了。如果公司今年的销售目标是900万,并且你们的资源相对有限,但仍然超额完成了目标,那么今天的1000万销售额就显得相当不错。
这些例子说明,单一的绝对数值往往无法提供足够的信息,需要通过与其他数据或者历史数据的对比来解读。
(2)简单易懂性
优秀的数据指标应当简单易懂,能够被团队轻松理解和记忆。特别是在高层管理层,时间宝贵,他们可能没有太多时间来深入理解复杂的数据指标。如果你不能在短时间内让他们理解指标的含义,他们可能不会再花时间来关注这些数据。因此,数据指标的简单易懂性非常重要。
(3)比率性
比率是优秀数据指标的一个重要特征。比如,在电商业务中,销售额是一个很直观的数据指标,但它并不能反映出你所做出的投入和获得的回报之间的关系。而毛利率则能更好地体现出公司创造增值的能力,帮助你调整策略以提高销售效果。
比率是天生的比较性指标,能够帮助你比较不同时间段、用户群体或竞争产品之间的表现差异。这种能力是绝对数值所不具备的。
(4)行为改变性
优秀的数据指标应当能够改变业务行为。这是最重要的评判标准:当指标发生变化时,你是否能够采取相应的行动来应对?如果看了一个数据指标之后,并没有对你的日常运营产生任何影响,那么这个指标对你而言可能就是毫无意义的。
这种情况在日常工作中很常见,业务部门可能会要求查看各种各样的数据指标,但却并不打算根据这些数据来调整实际操作。这样的情况下,数据分析师很容易成为纯粹的数据提取机器,无法为业务发展提供实质性的支持。
三、五种数据指标的特性
(1)定性指标与定量指标
定性指标通常是非结构化的、经验性的、揭示性的,难以量化,而定量指标则涉及大量数值和统计数据,能够提供可靠的量化结果。在今天数据获取越来越完整的互联网时代,大部分数据都是定量数据,具有统计学意义。
然而,在创业初期或者某些数据建设不完善的情况下,我们可能需要依赖定性数据来补充和理解定量数据背后的真正含义。
(2)虚荣指标与可行动性指标
虚荣指标通常看起来很美好,给人一种良好的感觉,但却不能引导具体的业务变化。相反,可行动性指标则能够帮助你选择适合的行动方案,并指导实际的运营活动。许多公司宣称自己是数据驱动型企业,但却很少真正关注如何根据数据来做出具体的决策。
例如,“总注册用户数”或“总用户数”往往是虚荣指标,因为它们只会随着时间增长,并不能提供关于用户行为的具体信息。而“每日新增注册用户数”或“每日活跃用户数”则是更具可行动性的指标,能够直接指导你的运营策略和市场投放。
(3)探索性指标与报告性指标
探索性指标通常是推测性的,能够提供新的洞见和竞争优势。而报告性指标则更多用于日常的业务监控和管理活动。美国前国防部长唐纳德·拉姆斯菲尔德曾说:“我们所知道的,我们不知道的,我们不知道我们知道的,以及我们不知
道我们不知道的”。“因此,在我们试图理解新的数据时,我们应当多听少说。
(4)先见性数据指标与后见性数据指标
先见性指标可以预测未来的趋势,帮助企业做好调整和准备。而后见性数据指标则用于解释已经发生的事件,并提供基于历史数据的学习和改进。虽然发现数据之间的因果关系对于业务至关重要,但在实践中,有时发现相关性指标并持续优化也能带来显著的改进。
五、总结
通过重新构思和表达这些观点,希望大家能够更清楚地理解优秀数据指标及其评估标准的重要性,并能够建立起一个有效的数据分析体系,为业务的持续增长和发展提供有力的支持。
延展阅读:
电商客户服务的未来:如何利用智能聊天机器人提升客户体验与满意度
如何运用亚马逊品牌旗舰店”新指标“,优化店铺运营提升消费者体验?
![](http://insight.xiaoduoai.com/wp-content/uploads/2024/08/20240820-153008.jpg)