導(dǎo)讀本文將分享京東在數(shù)據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建方面的理解和實(shí)踐。

包括以下三個(gè)部分：

1.如何理解指標(biāo)體系

2.如何搭建及應(yīng)用指標(biāo)體系

3.指標(biāo)體系有效落地的關(guān)鍵保障

分享嘉賓｜焦文健 京東 大數(shù)據(jù)產(chǎn)品總監(jiān)

編輯整理｜菊

內(nèi)容校對(duì)｜李瑤

出品社區(qū)｜DataFun

01

如何理解指標(biāo)體系

1.指標(biāo)和指標(biāo)體系的基本含義

每個(gè)人不管是不是做數(shù)據(jù)的方向，都對(duì)指標(biāo)有一定的理解，或多或少地能夠說(shuō)出來(lái)幾個(gè)指標(biāo)。這是因?yàn)橹笜?biāo)存在于我們每個(gè)人的生活當(dāng)中。

比如體檢時(shí)，會(huì)用各種指標(biāo)描述身體的客觀條件，像身高、體重、血常規(guī)等等，它會(huì)告訴你正常范圍是多少，如果有異常，超出閾值，會(huì)給一些提示。相應(yīng)的指標(biāo)體系，就是把身體健康相關(guān)的各種指標(biāo)整理起來(lái)，建立一個(gè)完整、客觀、有分類地呈現(xiàn)我們身體健康情況的體系。

在企業(yè)中，指標(biāo)是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、分析后得到的一個(gè)匯總結(jié)果，是將業(yè)務(wù)單元拆解和量化后的度量值，使得業(yè)務(wù)目標(biāo)可描述、可度量、可拆解。通過(guò)指標(biāo)能反映出客觀的業(yè)務(wù)表現(xiàn)。

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指標(biāo)體系是通過(guò)客觀的指標(biāo)描述和度量對(duì)象的性質(zhì)、特征、變化等方面的一種體系化的描述工具。全面和完整只是它的基礎(chǔ)，更重要的是業(yè)務(wù)域的理解，對(duì)指標(biāo)的分類、分級(jí)和標(biāo)準(zhǔn)化的管理。這個(gè)時(shí)候就涉及指標(biāo)體系與下游的數(shù)據(jù)模型層和上游數(shù)據(jù)分析層之間的銜接和聯(lián)動(dòng)。

2.指標(biāo)和和標(biāo)簽的區(qū)別

一般談到指標(biāo)，大家也會(huì)聯(lián)想到標(biāo)簽。在企業(yè)中，基本上是通過(guò)指標(biāo)和標(biāo)簽來(lái)搭建數(shù)據(jù)的底層基礎(chǔ)。指標(biāo)和標(biāo)簽有一些明顯的區(qū)別，清晰地了解兩者之間的差異，才能更好地規(guī)劃指標(biāo)體系和標(biāo)簽體系的搭建和應(yīng)用。

指標(biāo)與標(biāo)簽的區(qū)別，包括三個(gè)方面：

①基本含義

指標(biāo)是對(duì)業(yè)務(wù)過(guò)程和業(yè)務(wù)效果的度量。當(dāng)對(duì)指標(biāo)做分類、歸屬的時(shí)候，一般會(huì)按照不同的主題進(jìn)行劃分。比如在電商領(lǐng)域，會(huì)劃分成流量、交易、用戶、以及供應(yīng)鏈等業(yè)務(wù)主題。一般是結(jié)合企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)過(guò)程來(lái)劃分。

標(biāo)簽是對(duì)實(shí)體對(duì)象的全面刻畫。如用戶標(biāo)簽、商品標(biāo)簽以及在線上場(chǎng)景中各種場(chǎng)域的標(biāo)簽，分別用來(lái)刻畫用戶、商品及各場(chǎng)景的特性。

②加工方式

指標(biāo)，以統(tǒng)計(jì)開發(fā)為主，基于采集的數(shù)據(jù)，通過(guò)一定的處理邏輯計(jì)算出來(lái)。

標(biāo)簽，存在多種加工方式：

統(tǒng)計(jì)開發(fā)：用來(lái)加工統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽。如 RFM，客觀地統(tǒng)計(jì)用戶的購(gòu)買頻次、上一次購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額，以此來(lái)描述用戶的粘性和購(gòu)買力。

人工打標(biāo)和提報(bào)：用來(lái)加工事實(shí)類標(biāo)簽。如商品標(biāo)簽，如商品的屬性、口味、適用人群、尺寸等信息，大部分是來(lái)自于商家或運(yùn)營(yíng)同學(xué)的提報(bào)和描述，也常常在使用企業(yè)相關(guān)工具時(shí)，用戶自己填報(bào)。

算法預(yù)測(cè)：用來(lái)加工預(yù)測(cè)類標(biāo)簽。如，用戶的購(gòu)買力、品類偏好標(biāo)簽，常常通過(guò)一些人工智能算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。

統(tǒng)計(jì)開發(fā)：用來(lái)加工統(tǒng)計(jì)類標(biāo)簽。如 RFM，客觀地統(tǒng)計(jì)用戶的購(gòu)買頻次、上一次購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額，以此來(lái)描述用戶的粘性和購(gòu)買力。

人工打標(biāo)和提報(bào)：用來(lái)加工事實(shí)類標(biāo)簽。如商品標(biāo)簽，如商品的屬性、口味、適用人群、尺寸等信息，大部分是來(lái)自于商家或運(yùn)營(yíng)同學(xué)的提報(bào)和描述，也常常在使用企業(yè)相關(guān)工具時(shí)，用戶自己填報(bào)。

算法預(yù)測(cè)：用來(lái)加工預(yù)測(cè)類標(biāo)簽。如，用戶的購(gòu)買力、品類偏好標(biāo)簽，常常通過(guò)一些人工智能算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。

③應(yīng)用方向

指標(biāo)，主要應(yīng)用在分析業(yè)務(wù)過(guò)程。如監(jiān)控考核、業(yè)務(wù)的下鉆分析、診斷歸因等方面。

標(biāo)簽，更多幫助運(yùn)營(yíng)實(shí)體對(duì)象。如用戶標(biāo)簽用來(lái)做用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)；商品標(biāo)簽輔助進(jìn)行盤貨選品。

3.理解指標(biāo)體系在數(shù)據(jù)鏈路中的位置和作用

指標(biāo)體系并不能孤立地發(fā)揮作用，需要理解它在數(shù)據(jù)鏈路中的定位。先把整個(gè)數(shù)據(jù)流串起來(lái)，然后再進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)等工作。

根據(jù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的不同層次鏈路來(lái)抽象，可以把數(shù)據(jù)分為金字塔型一樣的四層，自下而上分別是：

Data 數(shù)據(jù)層：整合數(shù)據(jù)并加以理解；

Information 信息層：從眾多數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)信息；

Knowledge 知識(shí)層：將多維信息提煉為知識(shí)；

Wisdom 洞見層：通過(guò)分析，將知識(shí)轉(zhuǎn)化為洞見，結(jié)合業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)洞察的結(jié)果，輔助業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。

Data 數(shù)據(jù)層：整合數(shù)據(jù)并加以理解；

Information 信息層：從眾多數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)信息；

Knowledge 知識(shí)層：將多維信息提煉為知識(shí)；

Wisdom 洞見層：通過(guò)分析，將知識(shí)轉(zhuǎn)化為洞見，結(jié)合業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)洞察的結(jié)果，輔助業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。

指標(biāo)體系對(duì)應(yīng)信息層，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)提升中，起到承上啟下的作用。它向下牽引底層的數(shù)據(jù)采集和建模，向上支撐甚至是驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的分析體系。

指標(biāo)體系向下，和數(shù)據(jù)層聯(lián)動(dòng)，能反推數(shù)倉(cāng)模型體系的建設(shè)，提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)的質(zhì)量。

指標(biāo)體系向上，設(shè)計(jì)來(lái)自于對(duì)業(yè)務(wù)的深入理解，通過(guò)劃分業(yè)務(wù)域、主題域來(lái)搭建主題模型。

當(dāng)理解一個(gè)指標(biāo)的口徑時(shí)，既需要理解上層業(yè)務(wù)應(yīng)用流程，也需要理解底層的數(shù)據(jù)采集邏輯。在此基礎(chǔ)上，才能夠清晰了解一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)是怎么來(lái)的，當(dāng)它有一些波動(dòng)的時(shí)候，才能夠理解其背后的原因。

指標(biāo)體系建立后，可以客觀地監(jiān)控業(yè)務(wù)的目標(biāo)和 KPI 是否達(dá)成，差距多少。通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)和可視化平臺(tái)的產(chǎn)品矩陣，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與洞察分析，然后進(jìn)行業(yè)務(wù)歸因與診斷，分析目標(biāo)達(dá)成情況、判斷差距的原因，并提出改進(jìn)建議。這就是指標(biāo)體系對(duì)業(yè)務(wù)的推動(dòng)作用。

4.流量指標(biāo)體系

業(yè)務(wù)同學(xué)，對(duì)指標(biāo)有一些初步的認(rèn)知，但是往往容易把維度跟指標(biāo)搞混。以廣告流量場(chǎng)景為例，有很多指標(biāo)，包括曝光量、點(diǎn)擊量、PV、 UV、訪問(wèn)量、訂單量、跳出率、轉(zhuǎn)化率、退出率、加載效率等，以及 CPC、 CPM 等廣告效果分析相關(guān)指標(biāo)。維度用來(lái)說(shuō)明分析對(duì)象或分析范圍，比如流量來(lái)源、產(chǎn)品大類等，以廣告領(lǐng)域的是否付費(fèi)、廣告形式、點(diǎn)位形式等。搭建指標(biāo)體系需要明確維度和指標(biāo)的區(qū)別，針對(duì)指標(biāo)口徑和維度口徑，分別進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化管理。

在流量場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)是非常繁雜的，上圖呈現(xiàn)的只是其中的部分內(nèi)容，也還沒(méi)有形成指標(biāo)體系。建立指標(biāo)體系，首先要對(duì)重要指標(biāo)進(jìn)行分類、分級(jí)，明確當(dāng)前業(yè)務(wù)中最核心的指標(biāo)。確定后，做報(bào)表或監(jiān)控等應(yīng)用時(shí)，建議報(bào)告中的指標(biāo)不要超過(guò) 10 個(gè)，每個(gè)指標(biāo)需明確背后的業(yè)務(wù)目標(biāo)。

對(duì)于流量指標(biāo)，從指標(biāo)定義上分，可以分成原子指標(biāo)和衍生指標(biāo)。原子指標(biāo)就是PV、UV、跳出次數(shù)等，從底層數(shù)據(jù)源中直接匯總計(jì)算得來(lái)的。衍生指標(biāo)，是依賴原子指標(biāo)進(jìn)行了一些加減乘除等計(jì)算形成的，如跳出率、轉(zhuǎn)化率等。

從指標(biāo)功能上分，包括數(shù)量指標(biāo)，如 PV、UV、訪次等，從規(guī)模或數(shù)量角度上描述業(yè)務(wù)的指標(biāo)。質(zhì)量指標(biāo)，如跳出率、平均訪問(wèn)深度、平均停留時(shí)間、頁(yè)面加載時(shí)間等描述一個(gè)頁(yè)面的表現(xiàn)好壞的業(yè)務(wù)質(zhì)量指標(biāo)。最關(guān)鍵的是轉(zhuǎn)化類指標(biāo)，包括引入訂單量、轉(zhuǎn)化率等電商網(wǎng)站關(guān)注的效果類指標(biāo)。

建立整個(gè)指標(biāo)體系，有幾個(gè)原則：

科學(xué)性。指標(biāo)的設(shè)計(jì)要嚴(yán)謹(jǐn)、有效，測(cè)量結(jié)果要具有客觀性和穩(wěn)定性。

完整性。指標(biāo)體系要能完整地覆蓋整個(gè)業(yè)務(wù)過(guò)程。比如流量場(chǎng)景中，從數(shù)量、質(zhì)量和轉(zhuǎn)化三個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行分類，這是一個(gè)整體的分析鏈路，覆蓋完整，且能支持從上到下的可拆解、可追溯。結(jié)合維度管理，通過(guò)維度間的上下層級(jí)關(guān)系，可以向上聚合，也可以向下拆解，從而適應(yīng)不同粒度的管理單元和經(jīng)營(yíng)單元。

導(dǎo)向性。指標(biāo)體系在落地時(shí)，要能夠支撐業(yè)務(wù)目標(biāo)和方向，能夠輔助業(yè)務(wù)做決策，判斷重點(diǎn)關(guān)注點(diǎn)以及下一步的工作計(jì)劃。

科學(xué)性。指標(biāo)的設(shè)計(jì)要嚴(yán)謹(jǐn)、有效，測(cè)量結(jié)果要具有客觀性和穩(wěn)定性。

完整性。指標(biāo)體系要能完整地覆蓋整個(gè)業(yè)務(wù)過(guò)程。比如流量場(chǎng)景中，從數(shù)量、質(zhì)量和轉(zhuǎn)化三個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行分類，這是一個(gè)整體的分析鏈路，覆蓋完整，且能支持從上到下的可拆解、可追溯。結(jié)合維度管理，通過(guò)維度間的上下層級(jí)關(guān)系，可以向上聚合，也可以向下拆解，從而適應(yīng)不同粒度的管理單元和經(jīng)營(yíng)單元。

導(dǎo)向性。指標(biāo)體系在落地時(shí)，要能夠支撐業(yè)務(wù)目標(biāo)和方向，能夠輔助業(yè)務(wù)做決策，判斷重點(diǎn)關(guān)注點(diǎn)以及下一步的工作計(jì)劃。

符合這三個(gè)原則的指標(biāo)體系，才是一個(gè)比較好的指標(biāo)體系。

在流量場(chǎng)景，對(duì)于移動(dòng)端的場(chǎng)景，指標(biāo)內(nèi)容更多更復(fù)雜。指標(biāo)可以從用戶分析、用戶使用行為、運(yùn)營(yíng)分析、應(yīng)用質(zhì)量以及搜索等業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行定義。指標(biāo)體系落地和產(chǎn)生價(jià)值，需要對(duì)應(yīng)到不同維度上，如內(nèi)容頁(yè)面、用戶、終端等維度，這些維度可以進(jìn)一步細(xì)分，如用戶可以從會(huì)員級(jí)別、新老訪客、地域等不同維度細(xì)分。

5.指標(biāo)體系如何向上支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用

指標(biāo)體系要向上支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，不能只是單純看指標(biāo)的數(shù)字和看板，還需要結(jié)合主題場(chǎng)景綜合分析。

上圖是綜合分析的幾個(gè)例子。

左上圖表現(xiàn)了在流量場(chǎng)景中，某個(gè)頁(yè)面的用戶來(lái)源和下游去向。它的上一級(jí)頁(yè)面是從哪些地方來(lái)的，哪些頁(yè)面引流較多，往下走有哪些去向。

右上圖通過(guò)熱力圖的方式，直觀地呈現(xiàn)出每一個(gè)頁(yè)面上區(qū)域或元素的關(guān)鍵指標(biāo)，比如，某模塊的引入訂單量、點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率。基于熱力圖，可以判斷這個(gè)頁(yè)面里哪些位置熱度好，哪些位置有問(wèn)題，如何及時(shí)調(diào)整、優(yōu)化。

下面的圖是常見的漏斗分析，用戶從業(yè)務(wù)鏈路上串聯(lián)下來(lái)。

左上圖表現(xiàn)了在流量場(chǎng)景中，某個(gè)頁(yè)面的用戶來(lái)源和下游去向。它的上一級(jí)頁(yè)面是從哪些地方來(lái)的，哪些頁(yè)面引流較多，往下走有哪些去向。

右上圖通過(guò)熱力圖的方式，直觀地呈現(xiàn)出每一個(gè)頁(yè)面上區(qū)域或元素的關(guān)鍵指標(biāo)，比如，某模塊的引入訂單量、點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率?；跓崃D，可以判斷這個(gè)頁(yè)面里哪些位置熱度好，哪些位置有問(wèn)題，如何及時(shí)調(diào)整、優(yōu)化。

下面的圖是常見的漏斗分析，用戶從業(yè)務(wù)鏈路上串聯(lián)下來(lái)。

這些是搭建完指標(biāo)體系之后，為了進(jìn)一步支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用需要具備的一些分析能力和模型。

指標(biāo)體系，不能直接只看指標(biāo)本身，還要從業(yè)務(wù)層去思考，如何更好地指導(dǎo)業(yè)務(wù)做運(yùn)營(yíng)。

營(yíng)銷場(chǎng)景中 AIPL 模型是指標(biāo)體系支撐精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)的典型方法論，它是 70 年代營(yíng)銷管理學(xué)提出的。將用戶對(duì)于品牌認(rèn)知的過(guò)程，劃分成認(rèn)知階段、興趣階段、購(gòu)買階段和忠誠(chéng)用戶四個(gè)階段。最終目標(biāo)，是用戶盡量多地到達(dá)忠誠(chéng)階段。在認(rèn)知階段，可以統(tǒng)計(jì)人群覆蓋多少用戶，分析如何 push 用戶轉(zhuǎn)變成興趣人群；針對(duì)興趣人群，分析如何讓用戶購(gòu)買，進(jìn)而轉(zhuǎn)化為購(gòu)買用戶；針對(duì)購(gòu)買用戶，分析如何讓他更擁護(hù)我們的品牌，轉(zhuǎn)化為忠誠(chéng)用戶。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，可以對(duì) AIPL 模型的各個(gè)階段進(jìn)行客觀量化，并基于這套模型，支撐業(yè)務(wù)進(jìn)行用戶運(yùn)營(yíng)，完成業(yè)務(wù)動(dòng)作。

認(rèn)知階段。對(duì)于有瀏覽行為，但是還沒(méi)有搜索購(gòu)買過(guò)的用戶，作為認(rèn)知階段的人群。可以通過(guò)品牌曝光或品牌廣告，面向這些人群進(jìn)行投放。

興趣階段。統(tǒng)計(jì)有關(guān)注行為或搜索行為，甚至是加購(gòu)行為，但是沒(méi)有購(gòu)買的用戶，作為興趣人群。這些用戶轉(zhuǎn)化概率較高，可以通過(guò)投放定向優(yōu)惠券，或傳遞品牌價(jià)值，來(lái)促進(jìn)轉(zhuǎn)化。

購(gòu)買階段。針對(duì)有購(gòu)買行為的用戶，分析如何對(duì)他做影響，使他們重復(fù)購(gòu)買，或者分享產(chǎn)品。

6.理解指標(biāo)體系背后的數(shù)據(jù)加工邏輯

除了向上支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用外，還需要向下深挖，理解指標(biāo)背后的數(shù)據(jù)加工和采集邏輯，在此基礎(chǔ)上，才能進(jìn)一步明確指標(biāo)的口徑和含義。當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)，才可以快速確認(rèn)，是數(shù)據(jù)本身的問(wèn)題，還是業(yè)務(wù)某個(gè)環(huán)節(jié)的問(wèn)題。

以流量場(chǎng)景為例，流量采集的流程如上圖所示，一個(gè)網(wǎng)站會(huì)有一段前端 JS 代碼，當(dāng)這個(gè)頁(yè)面被瀏覽器打開時(shí)，會(huì)向服務(wù)器端發(fā)送一個(gè)請(qǐng)求，這個(gè)前端服務(wù)器會(huì)把當(dāng)前頁(yè)面上用戶的一些信息（誰(shuí)，什么時(shí)間進(jìn)入這個(gè)頁(yè)面，在這個(gè)頁(yè)面停留了多長(zhǎng)時(shí)間，以及其它一些描述當(dāng)前訪客的信息）記錄下來(lái)，發(fā)回后端的日志。有些企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，會(huì)進(jìn)一步解析日志，用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)記錄相關(guān)信息，并進(jìn)一步加工流量類的數(shù)據(jù)指標(biāo)。

下圖是一個(gè)具體頁(yè)面的例子，打開頁(yè)面，里有一段發(fā)往后端服務(wù)器的經(jīng)過(guò)加密處理的編碼，解碼后，再進(jìn)一步的通過(guò)$解析，拆分出各個(gè)字段，如 PIN（用戶登錄賬號(hào)）、用戶的 UUID。

如何計(jì)算用戶數(shù)和 UV 呢？對(duì)于沒(méi)有登錄的用戶，瀏覽器也會(huì)根據(jù)規(guī)則生成一個(gè) UID；對(duì)于登錄用戶，可以直接使用賬號(hào)來(lái)計(jì)算。在日志中，還會(huì)記錄很多其它信息，清洗、解析后變成一張大寬表，可進(jìn)行結(jié)構(gòu)化表示，如請(qǐng)求時(shí)間、訪問(wèn) ID、URL、會(huì)話編號(hào)等。在有了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的大寬表后，就可以進(jìn)一步地加工指標(biāo)。如下圖所示，包括 UV、PV、訪次、跳出率等。其中，UV 表示去重后的用戶訪問(wèn)次數(shù)，PV 是指頁(yè)面訪問(wèn)次數(shù)。

02

如何搭建和應(yīng)用指標(biāo)體系

為了更好地構(gòu)建良好的數(shù)據(jù)指標(biāo)，需要理解數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的基本含義，需要理解指標(biāo)體系如何對(duì)上層業(yè)務(wù)做支撐與下層數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)建模串聯(lián)。對(duì)數(shù)據(jù)鏈路有了完整清晰的認(rèn)識(shí)后，下面介紹如何搭建和應(yīng)用數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。

1.指標(biāo)體系建設(shè)方法- OSM 模型

指標(biāo)體系的建設(shè)要先從業(yè)務(wù)的目標(biāo)出發(fā)，聚焦業(yè)務(wù)的目標(biāo)是什么，業(yè)務(wù)過(guò)程是怎樣的，實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)需要采取的業(yè)務(wù)策略有哪些，然后再定義通過(guò)哪些指標(biāo)和客觀的度量來(lái)支撐業(yè)務(wù)目標(biāo)和業(yè)務(wù)策略，完成業(yè)務(wù)過(guò)程。

我們通常使用 OSM 模型來(lái)指導(dǎo)指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)。它不僅要求從數(shù)據(jù)的角度，定義指標(biāo)的類型、口徑、看板等；更要求從業(yè)務(wù)的角度，結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)現(xiàn)狀、所處環(huán)節(jié)，以及業(yè)務(wù)的目標(biāo)、策略，通過(guò)業(yè)務(wù)過(guò)程的拆解，進(jìn)行指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)。

2.提煉能夠描述產(chǎn)品目標(biāo)的北極星指標(biāo)

首先，要提煉能夠描述產(chǎn)品目標(biāo)的北極星指標(biāo)。北極星指標(biāo)的選擇有以下幾個(gè)原則：

能反映用戶從產(chǎn)品中獲得核心的價(jià)值；

能反映用戶的活躍程度；

直觀、可拆解；

能夠?yàn)楫a(chǎn)品或者業(yè)務(wù)的長(zhǎng)期的目標(biāo)奠定基礎(chǔ)。

能反映用戶從產(chǎn)品中獲得核心的價(jià)值；

能反映用戶的活躍程度；

直觀、可拆解；

能夠?yàn)楫a(chǎn)品或者業(yè)務(wù)的長(zhǎng)期的目標(biāo)奠定基礎(chǔ)。

比如，彭蕾在支付寶啟動(dòng)時(shí)，確定的北極星指標(biāo)“兩億三次”，表示一年之內(nèi)達(dá)到2億用戶，并且用戶平均使用次數(shù)要超過(guò)三次。這是一個(gè)非常有牽引性的，面向長(zhǎng)期目標(biāo)的指標(biāo)。

這個(gè)指標(biāo)，既考慮了用戶覆蓋維度，又考慮了支付場(chǎng)景的特點(diǎn)。對(duì)于支付場(chǎng)景，用戶在支付過(guò)一次甚至是兩次以后，用戶習(xí)慣才能養(yǎng)成。這樣復(fù)合性的指標(biāo)，考察了規(guī)模和質(zhì)量?jī)蓚€(gè)維度，可以避免單一規(guī)?；蛸|(zhì)量的 KPI 指標(biāo)使大家從單一維度上去推進(jìn)業(yè)務(wù)，采用短期手段達(dá)成目標(biāo)而忽略長(zhǎng)期影響的情況。這是北極星指標(biāo)和 KPI 的區(qū)別。北極星指標(biāo)的維度一般在1-3個(gè)，超過(guò)3個(gè)則太多了，也不利于優(yōu)化。

3.基于 OSM 將指標(biāo)體系與業(yè)務(wù)策略結(jié)合

基于 OSM 模型將指標(biāo)體系與業(yè)務(wù)策略結(jié)合。我們需要思考為保證業(yè)務(wù)在某方面實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量增長(zhǎng)和提升的業(yè)務(wù)目標(biāo)，具體的方式和策略是什么？業(yè)務(wù)的工作流是什么？

如在京東物流終端攬收?qǐng)鼍爸校攸c(diǎn)關(guān)注運(yùn)營(yíng)的效率和體驗(yàn)，進(jìn)一步可以拆解工作流，然后在此基礎(chǔ)上，圍繞著業(yè)務(wù)目標(biāo)、工作流，再搭建數(shù)據(jù)流。數(shù)據(jù)流可以支撐和反應(yīng)工作流，如指標(biāo)可以分為效率類指標(biāo)和體驗(yàn)類指標(biāo)兩大維度。對(duì)于攬收業(yè)務(wù)，指標(biāo)包應(yīng)攬收量、攬收及時(shí)率、取消率、催收率等效率指標(biāo)，分別對(duì)應(yīng)攬收工作流各個(gè)環(huán)節(jié)上的表現(xiàn)。在派送業(yè)務(wù)中，關(guān)注的效率手續(xù)費(fèi)標(biāo)是到貨量、妥投及時(shí)率等。相應(yīng)的，也可以關(guān)注整體上的體驗(yàn)如何。結(jié)合起來(lái)，就構(gòu)成了京東物流在運(yùn)輸和配送業(yè)務(wù)中的指標(biāo)體系。

當(dāng)需要去分析某業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí)，不是直接從指標(biāo)入手，有哪些指標(biāo)，用哪些指標(biāo)。而是從業(yè)務(wù)的目標(biāo)和流程出發(fā)，一步步得到指標(biāo)體系。

不同的業(yè)務(wù)流程的目標(biāo)，對(duì)應(yīng)的崗位和角色都不太一樣。可以通過(guò)不同的策略來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。在每個(gè)環(huán)節(jié)，都有對(duì)應(yīng)的分析方法，也有各自核心的影響因子。在這些基礎(chǔ)上，可以定義每個(gè)環(huán)節(jié)的關(guān)鍵指標(biāo)，形成指標(biāo)體系。

4.杜邦分析進(jìn)行業(yè)務(wù)目標(biāo)拆解

對(duì)業(yè)務(wù)的核心目標(biāo)做改進(jìn)，可以對(duì)目標(biāo)做杜邦分析進(jìn)行拆解。如毛利，可以進(jìn)行如上圖所示的公式化拆解。

毛利=銷售額*毛利率-營(yíng)銷費(fèi)用；

銷售額=訂單量*客單價(jià)

毛利率=單價(jià)/成本-1

訂單量=轉(zhuǎn)化率*訪次，或轉(zhuǎn)化率*uv

轉(zhuǎn)化率可以拆解成類目轉(zhuǎn)化率、搜索轉(zhuǎn)化率、促銷轉(zhuǎn)化率等。不同的轉(zhuǎn)化率決定了業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的不同方向。

整個(gè)指標(biāo)體系可以匹配到實(shí)際的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)流程和操作上。對(duì)于 UV 或者是客單價(jià)這個(gè)維度，涉及一些用戶細(xì)分、運(yùn)營(yíng)的策略；對(duì)于單價(jià)和成本維度，對(duì)應(yīng)到成本控制上，在采購(gòu)的環(huán)節(jié)應(yīng)該怎么去做。如果需要降營(yíng)銷費(fèi)用來(lái)提升毛利，就要從渠道及站內(nèi)資源位，以及優(yōu)惠券的使用，來(lái)進(jìn)行優(yōu)化。

上面講了從業(yè)務(wù)目標(biāo)，到各個(gè)環(huán)節(jié)，再到指標(biāo)，通過(guò)杜邦分析作牽引，建立分析體系的過(guò)程。

另一個(gè)經(jīng)常應(yīng)用杜邦分解的場(chǎng)景是用戶運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景，如下圖所示。業(yè)務(wù)的最終目標(biāo)是提升 GMV 成交金額。

成交金額=購(gòu)買用戶數(shù)*ARPU 值

購(gòu)買用戶數(shù)=商品詳情頁(yè) UV * UV 轉(zhuǎn)化率

ARPU 值=用戶的購(gòu)買頻次*客單價(jià)

購(gòu)買頻次可以進(jìn)一步分為用戶買過(guò)1次、2次的、3次及以上的。客單價(jià)可以分成連帶率和件單價(jià)。

購(gòu)買用戶數(shù)可以分為老用戶、站內(nèi)新用戶和站外新用戶。

這構(gòu)成了用戶運(yùn)營(yíng)的黃金公式。運(yùn)營(yíng)的操作或聚焦在提升頻次上，或聚焦在提升購(gòu)買用戶數(shù)上，或提升客單價(jià)上。

提升頻次，要分析購(gòu)買1次的用戶有多少，比例是多少，如何轉(zhuǎn)化成2次。

提升用戶數(shù)，要分析如何做拉新、復(fù)購(gòu)；流量端如何進(jìn)一步拆解，提升UV或轉(zhuǎn)化率。

通過(guò)對(duì)目標(biāo)的層層拆解，可以將業(yè)務(wù)過(guò)程拆解成一些過(guò)程性目標(biāo)，并指導(dǎo)具體的運(yùn)營(yíng)策略。

03

指標(biāo)體系有效落地的關(guān)鍵保障

數(shù)據(jù)指標(biāo)的定義標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)的開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)為指標(biāo)體系有效落地提供了保障。

1.指標(biāo)定義標(biāo)準(zhǔn)

指標(biāo)數(shù)據(jù)口徑不一致，是企業(yè)里做指標(biāo)面臨的一大挑戰(zhàn)。

以有效金額為例，大家都覺(jué)得很清晰，指成交的錢數(shù)，應(yīng)該沒(méi)什么歧義。但統(tǒng)計(jì)時(shí)，會(huì)面臨很多實(shí)際問(wèn)題。如統(tǒng)計(jì)時(shí)點(diǎn)，如何區(qū)分訂單類型，如果有下單后取消的情況該如何處理，優(yōu)惠的情況如何處理，以及其它特定的業(yè)務(wù)場(chǎng)景是否需要剔除等等。

再比如，成交金額和有效金額，雖然都是金額類指標(biāo)，應(yīng)用場(chǎng)景不同，含義也會(huì)不同，就需要定義清楚口徑。如果它們是同樣含義，就需要統(tǒng)一語(yǔ)言。保證不同指標(biāo)名稱代表不同含義。

因此，針對(duì)指標(biāo)應(yīng)用的場(chǎng)景，需要對(duì)它做細(xì)致梳理和標(biāo)準(zhǔn)化定義及管理。清晰地定義好口徑的基礎(chǔ)上，再去考慮它如何在有效落地。

京東在實(shí)踐過(guò)程中，總結(jié)了一套指標(biāo)定義標(biāo)準(zhǔn)，以便更加清楚地定義指標(biāo)的基本含義。

對(duì)于原子指標(biāo)定義，由業(yè)務(wù)過(guò)程 What + 主體 Who + 度量 How much 三部分組成。

以出庫(kù)金額和出庫(kù)訂單數(shù)量為例，業(yè)務(wù)過(guò)程為出庫(kù)(fin_ob)，主體為訂單(order)，度量分別為金額(amt_sum)和去重?cái)?shù)量(cnt)，對(duì)應(yīng)的指標(biāo)名就為 fin_ob_order_amt 和 fin_ob_order_cnt。

當(dāng)我們要獲取指標(biāo)的時(shí)候，定義就會(huì)復(fù)雜一些，圖中寫作“衍生指標(biāo)獲取”可能讓大家有點(diǎn)歧義，跟“衍生指標(biāo)”混淆，這里的含義，主要是細(xì)化了在指標(biāo)消費(fèi)場(chǎng)景下，需要進(jìn)一步明確的標(biāo)準(zhǔn)化信息，就是還需要在【業(yè)務(wù)過(guò)程 What +主體 Who +度量 How much】外，增加了【數(shù)據(jù)范圍 Where】，以及【支持的維度組合 Dim】和【時(shí)間范圍 When】，即我們所說(shuō)的 4W1H 加維度定義法。

以 3C 業(yè)務(wù)的出庫(kù)金額為例， 3C 就是數(shù)據(jù)范圍，Dim 可支持范圍包括省區(qū)、品類、品牌、SKU 等維度，以及時(shí)間范圍。

通過(guò) 4W1H 加維度的標(biāo)準(zhǔn)化定義，可以更加高效的定義數(shù)據(jù)計(jì)算邏輯，優(yōu)化數(shù)據(jù)模型匯總表的建設(shè)，形成標(biāo)準(zhǔn)化的開發(fā)模式，從而有效地提升開發(fā)效率。

2. 指標(biāo)開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)

在指標(biāo)口徑標(biāo)準(zhǔn)化定義和管理基礎(chǔ)上，我們也制定了指標(biāo)開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)，沉淀了數(shù)據(jù)規(guī)范管理體系，定義了業(yè)務(wù)域和主題域的定義和劃分方式，制定了派生詞、派生指標(biāo)等原子級(jí)規(guī)范。

通過(guò)京東物流 Udata 自助式數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，對(duì)于不會(huì)寫代碼的業(yè)務(wù)人員，可以通過(guò)低代碼實(shí)現(xiàn)指標(biāo)的定義即開發(fā)、所見即所得，配置化地生成指標(biāo)的口徑和邏輯。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析或 API 調(diào)用，保證指標(biāo)口徑的統(tǒng)一和效率提升。

以上就是本次分享的內(nèi)容，謝謝大家。

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INTRODUCTION

焦文健

京東

大數(shù)據(jù)產(chǎn)品總監(jiān)

京東物流數(shù)據(jù)產(chǎn)品總監(jiān)，中國(guó)人民大學(xué)MBA，十年以上大數(shù)據(jù)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，具有數(shù)據(jù)中臺(tái)化、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化、數(shù)據(jù)智能化的落地實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

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