如何通过数据分析精细化运营（如何构建精细化运营的数据指标体系）

如何构建精细化运营的数据指标体系“如果不能衡量，就无法管理”管理大师彼得·德鲁克的这句话，同样适用于营销领域品牌企业只有拥有可量化的目标，才能更精细地衡量每一次营销效果，持续优化营销策略，最终实现业务增长如果数据只是一堆数字，没有足。

如何通过数据分析精细化运营?“如果不能衡量，就无法管理” 管理大师彼得·德鲁克的这句话，同样适用于营销领域品牌企业只有拥有可量化的目标，才能更精细地衡量每一次营销效果，持续优化营销策略，最终实现业务增长，我来为大家科普一下关于如何通过数据分析精细化运营?下面希望有你要的答案，我们一起来看看吧!

如何通过数据分析精细化运营

“如果不能衡量，就无法管理。” 管理大师彼得·德鲁克的这句话，同样适用于营销领域。品牌企业只有拥有可量化的目标，才能更精细地衡量每一次营销效果，持续优化营销策略，最终实现业务增长。

如果数据只是一堆数字，没有足够的信息量，那是无意义的。我们需要建立完整的指标体系来衡量工作成果，比如用N个9来衡量技术系统高可用性，或者用KPI指标来衡量各条业务线。

那么，在与消费者互动的过程中，我们应该看哪些指标，如何分析互动效果，怎样搭建一套适合业务的指标体系？今天我们来聊聊，如何从0到1构建精细化运营指标体系。

在日常运营和营销工作中，业务人员会接触到不同的数据反馈。而指标体系，通常是指对当前业务有参考价值的统计数据的串联，是对业务指标体系化的汇总，帮助业务目标变得可描述、可衡量、可拆解。

对于业务人员来说，一套好的指标体系能够给业务发展提供指引，帮助团队更好地梳理业务，提高问题分析效率，建立共同愿景。因此，好的指标体系应该上能提纲挈领，指引业务方向，下能细致入微，指导业务人员落地执行；同时，指标之间可以形成体系化的闭环，相互作用、相互影响，能够快速以数据定位问题，驱动业务发展。

指标体系最终是为了业务目标达成和业绩增长服务，在建立指标体系之前，需要尽可能理解业务到最细粒度，重新思考和梳理业务本质。具体而言，搭建指标体系主要分为五个步骤。

搭建指标体系的第一步就是要明确搭建目标。品牌企业的目标通常是由管理层下发一个总目标，再由各层级负责人根据一线业务情况逐级上报各部门目标。

对业务部门来说，部门确立的指标体系首先需要与高层目标一致，这里可以通过 OSM模型使业务目标结构化。OSM模型是对指标内容横向的思考，包含业务目标、业务策略、业务度量：

▪ O（Objective）：即业务目标，主要从消费者视角和业务视角确定目标，需要梳理清楚，公司的产品存在的目的是什么、能够解决消费者什么问题、满足消费者的什么需求。

▪ S（Strategy）：即为了达成上述目标应当采取的业务策略，也就是消费者诉求通过哪些方式能被满足。

▪ M（Measurement）：即反映业务策略有效性的度量指标，也就是这些策略随之带来的数据指标变化有哪些，能不能有效满足消费者诉求、达成业务目标？

在明确目标之后，我们还需要进行需求分析，根据不同部门的业务情况，对企业的KPI、业务场景、业务流程等方面进行业务调研和规划分析，最终挖掘和提炼出具体的指标定义、优先级、实现方式等；同时根据指标数量、难易程度、数据依赖关系，划分初步的阶段性计划，明确在前期、中期、后期各要完成哪些指标、给哪些业务场景用。

这里，我们可以通过梳理消费者生命旅程，将业务目标与每个阶段的旅程一一吻合，拆解出旅程中各个触点和业务场景。

通常来说，消费者从各个途径了解产品后，之后的旅程会分为以下阶段：通过官网、电商平台、小程序等渠道进入品牌店铺 → 产生互动行为（浏览、点击、收藏、加购、注册会员等）→ 进入付费流程，完成转化→ 分享、复购。在整个消费者旅程中，消费者可能会在不同的流程中反复跳转。

我们需要拆解出消费者所处的每个旅程阶段，了解每个阶段中消费者的行为，明确每个阶段中产品的目标，发现各阶段中产品与消费者的接触点，最终从接触点里找到产品的痛点和机会点，并判断之前基于OSM 框架制定出的业务目标是否有遗漏，促使业务目标能够更好地贴合消费者需求，业务策略能够更好地解决业务问题。

基于以上的目标拆解和需求分析，我们有了大致的指标体系框架，接下来需要找到明确的切入点，让指标体系能够下沉到一线执行人员的具体工作当中，模块化、结构化地快速落地指标体系。

接下来需要建立指标分层意识，从上往下对指标进行分级拆解，一般分为三层：

1）一级指标

公司战略层面的指标，全公司认可的衡量公司业务目标的核心指标，通常指引着公司的战略。一级指标通常根据市场、产品生命周期、产品品类和商业模式确定，一个时间点只有一个最关键的指标

2）二级指标

业务策略层面的指标，部门层面衡量各业务线的业务表现，一般由一级指标衍生而来，可以简单理解为一级指标的实现方式。

3）三级指标

业务执行层面的指标，通过二级指标的分析可以找到相应问题的责任方，而三级指标的作用正是指导该责任方去定位具体问题，进而修复问题。三级指标通常用于定位二级指标的问题，通常指导一线运营或分析人员开展工作，三级指标是业务中最多的指标。

三级指标是对二级指标的路径拆解。一线人员可通过三级指标的具体表现快速做出相应的动作，所以三级指标的要求是尽可能覆盖每一个关键路径上的关键动作。

按照以上流程不断查缺补漏确定各一级指标并对其进行逐步拆解，即可搭建出一套行之有效的数据指标体系。

以Techsun服务的某运动服装品牌为例，其战略目标是提升GMV和会员体验，具体到业务部门，可以拆解为4个一级目标：提升会员基数、提升互动体验、提升积分运营效率、提升客单价及复购。接下来，可以根据对应的消费者旅程阶段层层拆解，拆解到我们一线执行人员可落地的场景中：

基于以上层层拆解，我们建立了关联业务目标与消费者旅程的指标体系，这样的指标体系才能更好地帮助我们发现业务问题、解决业务问题。

有了指标全景之后，就需要将指标变成可视化的一个看板，通过看板来指导我们每一场重量级活动的优化过程：

通过Techsun CEP可视化看板展示的一级、二级指标，用于监控活动整体的营收，活动后评估 KPI 达成率以及整体的 ROI，进一步分析活动前、中、后各阶段流量趋势以及活动整体的质量，衡量每一次活动的效果。这样，我们就可以在活动前吸取之前活动的数据教训、活动中做到实时监管相应数据、活动后根据已有数据进行活动复盘，推动下一次活动更好地实现整体目标。

当指标体系设计完成并在团队内部达成一致后，接下来主要由数据部门牵头设计数据采集方案，确认指标命名。同时，根据对业务需求的理解、数据情况的探查，划分对应的业务域、业务过程、维度、度量、统计周期等，搭建指标建设的框架，评估实现成本以及实践的优先级。

数据采集完成后，就到了上线验证阶段。这一阶段主要由开发团队设计一些数据库，根据确认好的数据采集方案进行数据采集，并进行数据校验，确保得到的数据是业务方需要的数据。

同时，数据团队需要将数据搭建出可视化看板，直观展示分析结果，并持续验证指标效果，指导实现业务迭代。

数据指标体系的搭建需要多个部门的协调和配合，包括业务部门、数据部门、开发部门等。同时，指标体系的搭建也不是一蹴而就的，而是根据

业务迭代肯定会有很多的新功能、新业务线产生，这些新业务线同时也需要反哺指标体系。也就是说，指标体系的搭建不是一蹴而就的，而是要根据业务发展和数据验证，在原有的基础上不断迭代、持续完善。

Techsun基于服务上百家全球性品牌客户所积累的最佳实践，在搭建数据指标体系、消费者标签体系、会员忠诚度体系、精细化运营场景等方面沉淀了丰富的方法论，可快速将行业标杆能力赋能品牌企业，快速提升品牌企业精细化运营能力，驱动业务可持续性发展。