随着数据思维对各行各业的影响加深，各个行业（无论传统行业 还是 前沿科技行业），数据被看的越来越重。有没有发现相亲都开始重视数据了，记得很多年前，俺们村相亲只要亲戚朋友牵个线，见个面，互相觉得合适就可以开始一段完美的爱情了，现在不一样了，你得满足几个条件，才有见面的资格：
1、年薪20万
2、在某个行业的TOP10以内公司任职
3、至少一套房
4、不抽烟+不喝酒
等等，为什么发生这样的变化呢？不是大家太现实了，而是相亲的模式发生了变化，毕竟七大姑八大姨的资源有限，万一在他们的资源库中没找到合适的咋办？一直狗着？
不太现实，所以有些人开窍了，有句话叫做自己动手丰衣足食，这时候需要你给自己设定一个选择的标准去采用撒网战术，通过六度理论发动一些可以发动的力量，甚至采用社交APP来钓鱼。
如果不设定一些标准和预期，有没有感觉自己很迷茫，别人更看不懂你要什么，当一个人迷茫的时候，如何谈未来的发展和规划，甚至随着时间的迁移，你都变的无所谓了，最后可能都没有标准了，公司其实也是一样，业务不断变化，规模不断扩大；随之而来（复杂程度）的数据也在呈指数级上涨，如果没有清晰的规划和发展线路，那你想想多可怕？也许今天刚开完年会，明天都各回各家了。
之前有句话说得好，一个人稀里糊涂可以理解，一群人稀里糊涂也可以理解，一个公司稀里糊涂却让人百思不得其解，哈哈~~
转换一下角色，这时候你是一名CEO了，已经迎娶白富美，进行融资了，不管是K人、反省、总结、还是晋升，总要有个依据吧，所以这位CEO需要一些标准和条条框框来观察业务、团队、以及未来的发展轨迹。
那我们常见的标准主要分为2类：定性或者定量，听不懂的话你可以这么理解，年薪是要求具体的数字，而帅或者美，这就很难量化了，涉及每个人的审美，但可以通过局部的定量（眼睛大小、微笑时牙齿数、酒窝个数等等），让这种帅和美无限去接近大部人的审美观念。
这些定性/定量的度量，都离不开指标的构建，为了减少扯皮、沟通障碍、理解偏差等问题，会尽可能较少定性，让定量占据你的电脑屏，超过这个数据你就是做的好，没超过，那就要背锅。
我们从以下几个方面来讲解指标体系的搭建
1. 为什么要建设指标
2. 如何构建指标
3. 指标如何组合成体系
4. 指标体系中的踩坑
• 为什么要建设指标（可以不看，套话）
在发展的过程中，我们会产生各种各样的业务，开发各种各样的产品，产出各种各样的数据，所以为了度量这些业务、产品，知道他们的好坏与否，在市场上的情况如何，我们需要组合、计算数据，产出各种各样的度量的口径和标准。
这些，就是“指标”。
通俗来说，就是：业务精分后的度量标准。指标产出目的，是使得业务 可度量，可描述，可拆解。
总结：为了使得业务 可度量，可描述，可拆解，我们会需要建设业务的度量评估标注--指标
• 如何构建指标
指标的构建不是随便列出来的，要有依据，比如你和不熟悉的人交流时，觉得他应该减肥，你可以用BMI指数来巧妙敲打，和自己的关系好的可以直接来一句，你体重太高了，所以在构建指标的同时要考虑指标之间的关系，后期打别人脸的时候，采用优雅的方式，很多人不注意这个，这会让你错失很多良机。
为了达到 “可度量、可描述、可拆解”的目的，我们在建设指标时，一定要明确一个方向：要度量的业务是什么，以及度量的目的。
在明确了这两点之后，我们可以根据目的，把业务单元拆分为不同的组合形态。
一般来说，我们都可以按照 用户 + 需求 + 行为 这种方式组合。
但是由于“需求”本身较难度量（可能是用户自然属性导致，也可能是某种场景下的特定行为导致），我们先来组和 用户+ 行为。
举例：
某app页面，业务流程是：某用户，从其他页面跳转过来，在页面中可以点击消费，并可以跳转至其他页面
该流程的组合形态是：用户 + 其他页面流转进入 + 本页面消费 + 本页面流出
那么我们就可以把指标拆分成：
流量指标（NU/DAU）+ 入口指标（如上级页面渗透率） + 页面消费指标（如点击率，页面停留时长） + 跳出指标（跳出率，页面留存率等）...
通过这种业务单元下的 用户 + 行为，我们可以简单的整理出该业务单元下的不同的指标。
知道该业务下，我们大致都有什么样的指标，为我们后续建立指标体系打下基础。
总结：定位度量目的，追踪 业务流程，我们可以初步构建业务的指标
• 指标如何组合成体系
简单来说，指标体系就是通过各种指标，组合成一个体系化的度量集群。
因为，不同的业务，肯定有不同的指标，不同的公司发展周期，度量的侧重点也会不同。
这些，都在要求我们在建设指标体系时，在考虑到度量业务的全面性的同时，也要考虑到侧重点。
指标体系中，最重要的是核心指标，即能直接反应出业务好坏的指标，如DAU，GMV，留存率等；
其次，我们需要建立观察指标，即业务维度上更细粒度的一些数据情况，如页面停留时长，pv均消费等。
其实，指标分层，也是数据分析本身的一个思想。
比如我们观察用户的留存，观察流量的构成，我们都会用分层的思想，去精细化运营用户。指标体系的搭建也是一样的。我们需要精细化的构建整体指标，从而更清晰全面的反应业务的发展情况。
总结：在满足 度量角度更全面 且有侧重点 的条件下，组合同一业务域指标，构建了业务域指标体系
以上的话可能太行话，我说一个我实际操作的章程：
首先一点毋庸置疑，就是调研，一方面是业务的调研，比如我们现在有那些业务？这些业务在行业有没有一些标准的指标？一方面是需求调研，比如那个部门处于我们业务流程的那个阶段，他们关注什么指标？这两点很重要，为什么？因为我们后面做的分析都是要通过指标去看业务发展，而每个业务发展的阶段都是某个或者某些部门一起来完成，要就是要埋下一个很深的伏笔，问题出现了，谁来背锅，这点太太重要了。
其次找到适合自己企业的方法论，比如互联网企业都在用AARRR（也叫海盗指标法），整体的拆分逻辑是「获取→活跃→留存→营收→传播」，这个模型都会被改良，原因很简单，太笼统不够细化，但他给我们了一种关键行为的思路
比如有的分成好几个阶段认知、注册、行为、互动、交易、售后、客服等等，那这里面你就要对每一个类型进行进一步拆分，
举个栗子，认知阶段，简而言之，就是你和用户第一次见面在哪里？可以分为线上广告：品牌类推广、SEM\SEO、CPS、CPC等等，线下的灯箱广告、楼宇、公交广告、地铁等，这样去制定每个渠道的关键性考核指标，比如线下可能多是曝光，假如你不懂，那就用搜索引擎帮你去理解，这种方法依次拆分注册、行为、互动等等
这里面有个技巧，就是自己要以画几个方框，在方法论走通的前提下，每一个业务动作都画一个方框，注明什么动作，再补充这个动作需要那些指标，到最后你一目了然，领导看后肯定喜悦，这就是指标体系与业务之间的商业画布。
最后就是，在方法论和商业画布的基础上，要对应到部门，比如认知阶段，很多都是市场部、品牌部、渠道部负责，那么这样指标有问题，你就知道找谁背锅了，这里面要注意一点，现在很多部门的指标比较单一，比如渠道部只负责拉点击，不负责注册，那么你就要通过指标的表现和系统性，考虑跨部门背指标，这一点比较难，但你还要点出来，或者用权重的方式去解决，这一点还是让领导去拍，一般指标体系老板都要参与，不为啥，他们就想找个方式量化一切
以上的部分只是让你从业务和企业的角度梳理出来了适合自己的一套衣服，但是指标既然存在那就有量化后的数据，最难的是数据之间的关系，所以这里面也要指出每个阶段，每个部门更关注的一些指标，也被成为第一关键指标或者北极星指标，这个其实你心中已有数，只是梳理的过程中，你更加清晰，因为你做过需求调研的，这样干其实让自己更加清晰，而不是简单的对指标进行归类，一个是自上（往往是KPI）而下，一个是自下而上，思路是不一样的。
最核心的一点，指标体系的搭建其实很简单，主要是如何从你的报告体系中反应出来，比如日报反应什么？周报反应什么？月报又反应什么？这就需要烧脑了，那个做数据分析的电脑里没有上百个指标定义和名称？如果没有，那说明你不称职，多看看零散的指标，有利于认识业务的最细单元操作。
• 指标体系中的踩坑
1、不要埋头自己搭建指标体系
原因：闭门造车会给领导颜面、部门的权威性、分析师这个工种会造成很大影响的，相信我。
原则：尽量多去和业务部门沟通，让你我他都满意，但你权衡了一切力量互补的时候，你的指标体系也就成熟了。
2. 不要一开始就设计一套大而全的方案
原因：一开始，业务还在摸索阶段，量级还没起来的时候设计大而全的方案不仅耗费人力，同时对计算、存储资源也是较大的损耗。且可能后期不适用。有一种情况是可以：比如给领导汇报时，做未来规划的时候，你可以这么搞，你懂。
原则：保证有核心指标的同时，随着业务发展，不断修改拓展观察指标
3. 指标一定要明确度量目的和口径
原因：如果不明确度量目的和口径，那么通过指标的不断组合，我们理论上可以构建出任何指标，但是，这些指标是否有意义，且是否通用，都需要考虑。我翻译一下，你是不是很不喜欢别人老问你这个指标的定义和口径？那就发个强大的excel指标对应文档给他！
原则：口径一致 & 度量目标明确，优先使用原有指标，如开发新指标一定要明确通用性和指标建设意义。
4. 指标不能一成不变
原因：指标一定是需要变化的，在业务高速发展的同时，如果指标保持不变，那么一定会不断的落后业务，到最后无法度量业务。导致指标不可用。时代会变化，领导的审美也会变，所以指标必须要变，不要质疑。
原则：一定要不断迭代核心指标和观察指标，和业务的发展保持对称性
最后我想说，其实我看过很多指标搭建方面的书籍和文章，但实战的时候都没有用到，说这么多，我的方法只有一个想清楚别人要什么，自己如何要说，依据是什么，然后就是不断的画商业画布，画不同的流程图、脑图，然后再拼装一下，发车！！！