本篇文章從業(yè)務(wù)流、管理流、數(shù)據(jù)流三方面為我們詳細闡述了如何搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，為我們提供了實際工作中的實用干貨。接下來讓我們一起學(xué)習(xí)如何利用數(shù)據(jù)體系指導(dǎo)業(yè)務(wù)實現(xiàn)吧！

一提到數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，很多人喜歡背誦AARRR、RFM一類?？烧娴焦ぷ髦校瑫?jīng)常發(fā)現(xiàn)很難滿足業(yè)務(wù)需要。比如前幾天就有同學(xué)提問：用戶流失該如何搭建指標(biāo)體系？

起因是：某公司定義了用戶流失率指標(biāo)是“連續(xù)三個月不消費”，可業(yè)務(wù)看到這個指標(biāo)卻很懵：

• 知道了用戶流失率是30%，所以呢？能干什么？
• 知道了用戶流失要召回，可召回劃算嗎，值不值得干？
• 為啥一定要等到用戶流失了才干活？不能早干點事嗎？

因此，想讓數(shù)據(jù)部門幫忙建立一個用戶流失指標(biāo)體系，全面反映問題，輔助業(yè)務(wù)決策。那該怎么辦呢？想要搭建一個業(yè)務(wù)用得起來的指標(biāo)體系，需要考慮三個流程：業(yè)務(wù)流、管理流、數(shù)據(jù)流，下邊一個個看一下。

一、梳理業(yè)務(wù)流

梳理業(yè)務(wù)流，即搞清楚業(yè)務(wù)上需要分幾步達成目標(biāo)。有些業(yè)務(wù)流程是很清晰的，比如銷售流程，就是一個大轉(zhuǎn)化漏斗；比如客服流程，根據(jù)客戶需要，分類處理問題。業(yè)務(wù)流程是數(shù)據(jù)指標(biāo)的基礎(chǔ)（如下圖）：

在本文流失分析場景中，面臨的第一個挑戰(zhàn)是：業(yè)務(wù)流程不清晰。業(yè)務(wù)方自己也不知道可以干啥，此時肯定不知道該看哪些指標(biāo)。

對用戶流失而言，常見的措施有：

1. 事前預(yù)防：當(dāng)用戶出現(xiàn)投訴/退貨，及時安撫
2. 事前預(yù)防：當(dāng)用戶消費一個月比一個月少，及時激勵
3. 事前預(yù)防：當(dāng)用戶1個月/2個月未消費（此時尚未達流失標(biāo)準(zhǔn)）進行刺激
4. 事后補救：利用優(yōu)惠活動/新品上市/爆款產(chǎn)品等進行召回，嘗試重新激活

可以先列出清單，然后讓業(yè)務(wù)選：希望從哪個方向下手。注意！業(yè)務(wù)方很有可能說：“我們不了解情況，暫時選不出來”。那么下一步，可以先把這幾種情況對應(yīng)的數(shù)據(jù)撈出來，讓業(yè)務(wù)方看清楚大局再行動：

二、梳理管理流

梳理管理流，即搞清楚管理層到底希望業(yè)務(wù)想做成啥效果。注意！即使業(yè)務(wù)流程很清晰，業(yè)務(wù)的目標(biāo)也有可能是多元化的。

比如銷售流程，有可能有好幾種考核方法：

• 只考核銷售額
• 銷售額+毛利
• 銷售額+毛利+回款
• 銷售額+特定產(chǎn)品銷量

不同考核方式，決定了指標(biāo)體系的主指標(biāo)不同，當(dāng)然會影響考察哪些子指標(biāo)。因此搞清楚管理層意圖很重要。

在本文流失分析場景中，面臨的第二個挑戰(zhàn)是：業(yè)務(wù)方也不明確到底要做成啥樣。所以才會發(fā)問：“到底值不值得做”“到底該不該做”。

此時，可以做一些輔助工作：

• 這些用戶流失前的貢獻有多大 → 理論上流失前貢獻越大，越應(yīng)該召回
• 這些用戶處于流失狀態(tài)多久 → 理論上流失狀態(tài)越短，越容易召回
• 這些用戶有沒有自然回流的跡象→ 理論上有回流跡象，越容易召回

可以先把數(shù)據(jù)梳理出來，讓業(yè)務(wù)方看一看找找感覺，這樣容易定出目標(biāo)了。

幫業(yè)務(wù)方定一下目標(biāo)是很重要的。因為不同難度的目標(biāo)，意味著采取的手段不一樣，軟綿綿的業(yè)務(wù)手段也不會起到效果。比如召回流失用戶，如果就孤零零地發(fā)條短信，啥好處都不給，那用戶愿意傻乎乎回來消費就見鬼了。

此時業(yè)務(wù)讓你“深入分析下，為啥召回沒用”，有啥好分析的！作為用戶，你看到一條短信就樂呵樂呵地給企業(yè)送銀子呀！換你你也不會。

如果前期實在定不下來目標(biāo)，可以預(yù)留一段時間做觀察期。比如留仨月時間，留一筆預(yù)算，測試一下不同召回手段的效果，了解下在一定預(yù)算支持下，能實現(xiàn)的效果是啥。這樣有了測試數(shù)據(jù)支持，后邊再落實目標(biāo)就容易了。

三、梳理數(shù)據(jù)流

梳理數(shù)據(jù)流，即明確業(yè)務(wù)的目標(biāo)是否已量化記錄，業(yè)務(wù)的操作流程是否已量化記錄。這一步是確保前兩步梳理的內(nèi)容，能落地成數(shù)據(jù)表報，而不是懸在空中?？疾斓氖菙?shù)據(jù)采集的功夫。

比如銷售流程，傳統(tǒng)企業(yè)的最大問題就是數(shù)字化能力不行，除了最后一步的簽約合同，之前啥過程數(shù)據(jù)都沒有，這不就歇菜了，還建啥指標(biāo)體系，指導(dǎo)啥業(yè)務(wù)工作呀。

回到用戶流失的例子，除了流失用戶人數(shù)這個孤零零指標(biāo)外，上述兩步梳理的內(nèi)容，最好都有記錄（如下圖）:

注意！數(shù)據(jù)指標(biāo)體系不止有指標(biāo)，標(biāo)簽也很重要：

• 流失前用戶消費：高消費、中消費、低消費
• 流失前用戶偏好：品類偏好/優(yōu)惠偏好
• 流失前用戶狀態(tài)：有投訴、無投訴
• 對召回行為的響應(yīng)：有響應(yīng)、無響應(yīng)
• 召回用戶素材：優(yōu)惠類、新品類、換季類
• 召回用戶優(yōu)惠力度：高、中、低

這些都需要打好標(biāo)簽，才能方便后續(xù)的深入分析。當(dāng)需要解釋：“為什么召回效果不好？““為什么流失增多”這些問題時，直接利用標(biāo)簽對比，就能得出初步答案，從而極大提高數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的可用性。

四、理想的效果

理想狀態(tài)下，一個好的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，可以指導(dǎo)業(yè)務(wù)實現(xiàn)工作閉環(huán)，用通俗的話說，是：我想干什么→我要針對誰干→我要怎么干→我干成了沒有，全流程都有數(shù)據(jù)監(jiān)控。這樣在數(shù)據(jù)的指導(dǎo)下，業(yè)務(wù)方不斷具體到用戶流失案例，整個指標(biāo)體系如下圖運作：

這樣就不是一個孤零零“流失率35%”的指標(biāo)，而是可以按圖索驥，找到解決問題的思路，追蹤效果，可以說能實現(xiàn)用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)了。