對于企業(yè)而言，企業(yè)實(shí)現營(yíng)銷(xiāo)數(shu)字化轉型的何構核心是數據，其中有兩個(gè)要點(diǎn)：第一???，建數據指據分企業(yè)(ye)必須擁有足夠量級的標體標體一方數據，第二是系數析指系數據要應用于業(yè)務(wù)側，而非只是構建用于分析洞??察，僅停留在數據表面，企業(yè)成為數據庫。何構

擁有一方數據的建數據指據分重要性毋庸置疑，我們不再佐證。標體標體談?wù)劦??二點(diǎn)，系數析指系企業(yè)在實(shí)踐數據應用時(shí)，構建往往有兩個(gè)層面的企業(yè)應用場(chǎng)景或者稱(chēng)為數據價(jià)值：

對內提升經(jīng)營(yíng)效率：通過(guò)??全渠道數據分析，輔助企業(yè)制定更為科學(xué)的何構經(jīng)營(yíng)決策，例如銷(xiāo)售預測、建數據指據分商品分析、供應鏈賦能等細分場(chǎng)景；

對外提升營(yíng)銷(xiāo)效果：構建(′Д` )用戶(hù)標簽畫(huà)像以實(shí)現分層精準運營(yíng)，有效提升(°□°)營(yíng)銷(xiāo)運營(yíng)的效果，增加粘性創(chuàng )造增長(cháng)，例如會(huì )員權益、復購分析、成長(cháng)路徑分析等細分場(chǎng)景。

由于數據可承載的應用場(chǎng)景十分龐大（參考下圖???），為此企業(yè)無(wú)論是在搭建(jian)CDP等平臺還是做有關(guān)數??據層面的建設時(shí)ヾ(′?｀)?，一定要明確┐(′?｀)┌業(yè)務(wù)增長(cháng)目標和用戶(hù)需求場(chǎng)景，避免出現CDP是歸IT負責還是業(yè)務(wù)負責等(deng)非此即彼的問(wèn)題，即需要不同的部門(mén)用統一的視角看待業(yè)務(wù)和用戶(hù)，才能把事情做好。

下面我們來(lái)詳細解讀“數據指標體系”：

一、數據指標體系是什么？

先說(shuō)結論。數據指標是一種度量，是基于業(yè)務(wù)目標度量業(yè)務(wù)過(guò)(′?_?`)程中重要業(yè)務(wù)要素的一種手段。

這里產(chǎn)生了三個(gè)核心關(guān)鍵點(diǎn)：業(yè)務(wù)目標、業(yè)務(wù)過(guò)程、業(yè)務(wù)要素，并包含了兩大維度：業(yè)務(wù)及??技術(shù)（數據(ju)）。

業(yè)務(wù)目標：明確業(yè)務(wù)目標是實(shí)現數據驅動(dòng)的核心。(T_T)往往業(yè)務(wù)目標是基于(′?ω?`)公司、業(yè)務(wù)、產(chǎn)品等多維度擬定，如提升GMV、盤(pán)活沉睡會(huì )員、用戶(hù)日活量等依托于現階段發(fā)展現狀的核心(xin)價(jià)值。

業(yè)務(wù)過(guò)程：業(yè)務(wù)目標是最終企業(yè)希望達到的效果，為實(shí)現這一目標則會(huì )有一系列的(de)業(yè)務(wù)流程與策略。以提升GMV為例，用戶(hù)的常見(jiàn)(jian)購買(mǎi)流程多以瀏覽-注冊-下單-支付-復購-裂變，為提升GMV企業(yè)則需要關(guān)注用戶(hù)數、轉化率以及客單價(jià)，為此需要梳理(li)用戶(hù)全渠道生命旅程，基于消費者核心運營(yíng)鏈路（消費生命周(′Д` )期、會(huì )(hui)員運營(yíng)周期??、互動(dòng)生命周期、產(chǎn)品消費周期等）展開(kāi)策略設計。

業(yè)務(wù)要素：支撐業(yè)務(wù)過(guò)程的則為ヽ(′▽?zhuān)?ノ關(guān)鍵(jian)業(yè)務(wù)要素，如以會(huì )員運營(yíng)周期為例，其業(yè)務(wù)要素即為未入會(huì )率、等級和貢獻度變化、付費和VIP會(huì )員、會(huì )員激活率等。

數據指標擁有多維度的特性，需ヽ(′ー｀)ノ要以多視角來(lái)看。舉個(gè)例子，以官網(wǎng)點(diǎn)擊率作為數據指標，但其還能延伸出工作人員官網(wǎng)點(diǎn)擊??率、某落地頁(yè)跳轉官網(wǎng)點(diǎn)擊率、某個(gè)時(shí)段官ヽ(′?｀)ノ網(wǎng)點(diǎn)擊率等等維度。而這個(gè)多維度則由業(yè)務(wù)數據所決定的，為此數據指標需要業(yè)務(wù)與技術(shù)的雙向協(xié)同。即以數據發(fā)生、業(yè)務(wù)(wu)運營(yíng)為核心視角，將數據關(guān)鍵節點(diǎn)設計出來(lái)，滿(mǎn)足后續的數據存儲和歸類(lèi)需求，(╬?益?)方便數據應用快速定位和業(yè)務(wù)技術(shù)統一使用口徑。

當你ヽ(′ー｀)ノ懂得了什么是??數據指標，那么為什么要做數據指標這件事就呼之欲出了。企業(yè)可以通過(guò)數據指標，從不一樣的維度了解業(yè)務(wù)過(guò)程，用指標去衡量各個(gè)業(yè)┐(′д｀)┌務(wù)過(guò)程、業(yè)務(wù)要素帶來(lái)的價(jià)值，從而加以干涉，引導更具效率的完成業(yè)務(wù)目標ヾ(＾-＾)ノ。所以，企業(yè)在構建數據標簽體系時(shí)，一定要遵從四大標準：

• 1.和業(yè)務(wù)目標緊密結合(he)

• 2.反映客戶(hù)真實(shí)價(jià)值需求

• 3.(′?｀*)指標簡(jiǎn)單??易懂

• 4.能夠計算匯總

二、數據(╥_╥)指標有什么注意事項？

在???企業(yè)落ヾ(′▽?zhuān)??地數據指標體系時(shí)，往往會(huì )遇到基于最佳實(shí)踐和業(yè)務(wù)需求設計的指標無(wú)法落地；規劃的數據指標體系配套的運營(yíng)策略沒(méi)有細化等問(wèn)題，導致數據指標無(wú)法真正發(fā)(′_ゝ`)揮效用。實(shí)際上，數據標簽體系與數據質(zhì)(zhi)量、業(yè)務(wù)流程??、企業(yè)制度等各個(gè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)維度息息相關(guān)。在真正建設之前，企業(yè)??需要嚴格自查??優(yōu)化。

數據質(zhì)量和數據標準：數據標簽度量效果對數據樣本數以及數據質(zhì)量，有(you)著(zhù)強依賴(lài)性。為此，企業(yè)需要明確數據標準化梳理需求、新增維度需求等，并將數據進(jìn)行科學(xué)治理確保數據價(jià)(′▽?zhuān)?值及數據唯一性治理；

業(yè)務(wù)在線(xiàn)化建設：由于部分企業(yè)尚(′▽?zhuān)?未構建完整的在線(xiàn)化流程，使得執行和過(guò)程管理數據在線(xiàn)化缺失，并且目標管理大多(°o°)依賴(lài)于手工管理，進(jìn)度監控較難。企業(yè)需完善在線(xiàn)化能力，確保數據及流程記錄在案，并利用數字化能力提高管理效率以及效果；

數據應用體系缺失：數據指標體系只是數據應用的一環(huán)，其中還包括標簽體系構建、分層分群(qun)策略、數據模型應用等多個(gè)環(huán)節，所以企業(yè)ヾ(′?｀)?仍同步完善基于標簽體系的(de)消費者運營(yíng)體系、私域(yu)裂變(bian)鏈路等維度，確?？梢原h(huán)環(huán)相扣。

當然，不同業(yè)務(wù)(wu)要素、不同業(yè)務(wù)流程、不同業(yè)務(wù)目標下的前置條件并不相同，更需要因地制宜的篩檢自查，在最大程度實(shí)現業(yè)務(wù)目標的同時(shí)，推動(dòng)業(yè)務(wù)、技術(shù)改造，并完善業(yè)務(wù)流程與運營(yíng)體系，以點(diǎn)到面驅動(dòng)各個(gè)維度的轉型升級。

三、數據(?????)指標體系梳理流程如何？

當我們已經(jīng)充分理解數據標簽體系的搭建流程，我們則需要考慮落地流程，以及各部(′▽?zhuān)?)門(mén)的協(xié)同情況。創(chuàng )略科技基于多年項目實(shí)操經(jīng)驗實(shí)現流程化梳理，幫助企業(yè)搭建基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景及目標的數據指標體系：

1.數據需求發(fā)(?????)起

項目業(yè)務(wù)人員(╯°□°）╯參與需求調研，并進(jìn)行業(yè)務(wù)流程梳理和需求溝通

2.需(xu)求調研評(╬?益?)估

數據分析師整理需求調研內容，編制《需??求調研報告》

3.需求范圍確認??

項目業(yè)務(wù)人員針對《需求調研報告》的內容和評估意見(jiàn)，確定指標體系需求范圍

4.指標體系方案規劃

數據分析師就已確認需求，開(kāi)展指標劃設計工作，反饋相關(guān)業(yè)務(wù)體系指標規劃方案

5.指標體系方案確認

數據分析師就指標體系方案，對項目業(yè)務(wù)人員進(jìn)行內容串講，項目業(yè)務(wù)人員確定方案內ヽ(′▽?zhuān)?ノ容

6.數據采集補充

數據分析師就指標體系規劃方案，確定是否需要數據采集，若需要則選擇埋點(diǎn)方式為埋點(diǎn)事件選擇代碼埋點(diǎn)、無(wú)埋點(diǎn)、服務(wù)端接入、活動(dòng)采集等方式

7.數據驗證及效果評估

數據分析師根據指標體系方案，搭建對應的可視化看板，項目業(yè)務(wù)(wu)人員基于可視化數據，對數據指標體系進(jìn)行效果評估并優(yōu)化

本

版權聲明：本文內容由互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)自發(fā)貢獻，該文觀(guān)點(diǎn)僅代表作者本人。本站僅提(ti)供信息存儲空間服??務(wù)，不擁有所有權，不承擔相關(guān)法律責任。如發(fā)現本站有涉嫌抄襲侵權/違法違規的內容， 請發(fā)送郵件至 [email protected]??( ?ヮ?)m 舉報，??一經(jīng)查實(shí)??，本站將立刻刪除。