认知指标的层次(数据质量系列之五)

枫棠    发布于:2019-11-06 浏览 67

数据质量的第二篇,我们阐述了将数据流拆分为评价流和分析流;而在上一篇详述了指标命名的规范方式。为了让读者们对指标理解得更深刻,本篇将树立一种认知:指标其实有不同层次,不同层次对应不同的应用方式。

本文转载自公众号:老树之见

作者:老树

如上图,最宽泛的角度,我们可以将指标分为“核心指标群”和“业务指标群”两类,两类之间会有互相转换的关系。

核心指标群,可理解为“评价流”中所对应的指标。他们是从战略出发,为决策服务而形成的对业务关键环节的量化。核心指标群一般来源于稳定的业务含义和指标体系。如财务指标、客户生命周期、库存管理指标、年度&季度KPI、OKR等等。一般会不断新增,但极少改变原有某个指标的定义。

在核心指标群中,分为宏观评价指标和细分评价指标是何含义呢?细分即是在某些维度的细分,或者指标的拆解。比如,GMV是公司的核心宏观指标,那么构成GMV的客单价和单量,便是一类细分评价指标;比如,购买转化率是核心指标,那么来自SEM流量的购买转化率,便是按流量渠道细分的评价指标。

细分评价指标,要从指标和维度两方面来应用,往往能对宏观评价指标形成“分析”作用,具备较强的下钻分析,定位问题的能力。

业务指标群,特点是灵活多变,这与核心宏观指标长期稳定形成对比。

以业务结果指标来说,既然称之为“结果”,说明他也带有一定的评价属性。但这类指标的存在时间往往比较短,如月度目标或者周度目标;另外,业务结果指标往往对应的是从长期来看的关键过程的体现,比如某款产品的开发进度、某项目的完成进度等。

在某些业务链条长,管理层级多的公司,也会存在大量的业务结果指标,如对于渠道商的考核指标,对员工或者部门的考核指标等。这些指标往往由核心指标演化而来,但会高频变化。

业务追踪指标或者分析过程指标,其实不难理解了,就是具体问题具体应用时,需要作出定义的各种量化方式。只要能达到目的,每个人的定义都可以不同。

做完了两部分指标的阐述,如何应用这两部分指标?答案比较清晰,可阐述为两句话:

  • 决策层,以核心指标群作为分析和判断的主要依据(即评价流),另外可借鉴业务指标群所透传的信息(即分析流);重要的是脑中能区别对待,认清结果和过程,而不是产生混淆。

  • 执行层,应用业务指标群,来达到业务目的,但用核心指标群,来认知结果。不要拿着业务指标甚至是过程指标,来衡量工作成果。

需要补充提醒一点:

根据观察,发现很多公司或者部门存在宏观评价指标按部门或区域直接下拆,成为业务结果指标的情况。举个例子,销售额是公司的核心评价指标,而到各大区,各省,各城市,销售额依然是员工的月度甚至周度考核指标。这种情况未必不对,但是值得警觉的。这样的KPI下拆方式,说明管理中层没有按实际情况进行业务分析,而只是机械地上传下达,有时会使得一线执行动作迷茫甚至畸形。

看到这里,你还记得评价流和分析流吗?不明确的可回到数据质量系列之二,重温一下。

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评论 (1)

  • 水石

    1楼 2019-11-06 23:42:12

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