从0到1建立数据分析指标体系底层逻辑
—▼— 导读:随着公司业务规模扩大,各类相关的数据量增加,数据指标也越来越多。如果缺乏数据指标体系和分析方案,就会难以判断整体业务发展状况、难以衡量产品/活动效果、等等。 如今,各行各业都在说,“我们要数字化管理”,脱离“拍脑袋”时代。但是,到底怎么落地?数据指标怎么建立合理?不同的公司业务大相径庭,就算是同一个行业,也有不同规模,不同细分客户群,很难一概而论。有时候,看到竞品公司有哪些指标,虽然不知道有没有用,我们也急着“跟风”。 什么才是适合自己公司或部门的数据体系?“人、货、场” 理论似乎很有用,但不是每个公司都有实体店,5W2H好像也很有道理,每个步骤都要套用这个理论么?SWOT好像也很有道理…… 今天,我们就来抛开所有这些看起来高大上的理论,从底层逻辑出发,梳理建立数据指标体系和分析方案的底层逻辑。 1 首先,我们来了解一下指标是什么? 百度百科解释指标为:预期中打算达到的指数、规格、标准,一般用数据表示。 比如,Boss开年会时说:“我们今年新增的几个指标:员工流失率、门店客流量、客单价……(balabala)成果丰硕,收益明显!”。发言中所提到的“员工流失率”、“门店客...





