关于搭建数据看板，你在工作中是不是经常听到这样的对话：

老板：这次宣传活动总共带来了多少流量？

员工：大概有一万多人吧......

老板：这次活动反响怎么样？

员工：有很多顾客都不满意......

老板：最近生意怎么样？

员工：感觉我们门店都没什么顾客了......

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当老板问到相关问题时，大多数人都是这样随口一说。这种说法在日常生活中是没有任何问题的，毕竟谁也不会揪着非要问出个123。但是放在企业经营中，这是“大忌”。正确的打开方式应该是这样的：

老板：这次宣传活动总共带来了多少流量？

员工：本次活动3天，共计带来新注册用户12000人，其中1月22日新增注册用户6000人，超目标2000人。

老板：这次活动反响怎么样？

员工：1月22日客户共计退货130件，活动期间3天内退货率为10.3%。

老板：最近生意怎么样？

员工：1月24日到店用户共计560人，到店率20%，低于期望值34%。

再配上一张可视化分析图表，就是一次说服力十足的“数据式”汇报。

搭建数据指标体系“三步论”

第一步：为啥需要“数据指标”？

“目的驱动业务”，首先你要弄清楚一个问题：“我到底为什么要搭建数据指标体系？”在日常工作中，我们经常会脱口而出：“我们产品今年卖的挺好的！”。但如果真较起真来的话，对方分分钟给你堵得死死的。

上面这张图就能充分说明“为什么要搭建数据指标体系和搭建数据看板”这个问题了。一项业务是涉及到很多方面的，只用一个指标不能充分说明问题。往往需要一组有逻辑的数据指标来描述，这就是“数据指标体系”。

第二步：该如何搭建数据指标体系？

“兵马未动，粮草先行”，在搭建数据指标体系和搭建数据看板之前，首先要清楚数据指标体系的“五大要素”。即：

核心指标（也叫主指标或一级指标）

次要指标（服务于核心指标）

过程指标（完成核心指标的过程拆解）

区域指标（次要指标的分类维度之一）

判断标准（各指标的辅助决策）

具体搭建过程如下：

1. 确定核心指标

什么是核心指标？

比如说：“如何评判产品卖的好不好？”，最直接的指标就是“销售金额”。其中销售金额就是核心指标，也称作“主指标”或“一级指标”。

注意：主指标不是唯一的，实际应用中有可能需要多个主指标来做综合评价。比如产品卖的好，光看金额还不够，可能还要关注毛利和销售数量、库存等等。这样就至少有了三个主指标：销售金额、销售件数、销售毛利。

2. 拆解次要指标

次要指标是服务于主要指标的，二者之间的关系通常是用公式的形式来展现的，比如：

销售金额=用户数 * 付费率* 客单价

也就是说，如果销售金额没达标，我们需要分析以下几个原因：

是不是用户数变少了？是不是顾客购买意愿下降了？是不是卖的太便宜了？

这个时候就需要拆解主目标，具体拆解方式如下图：

选择的主指标不同，拆解主指标的方式也不同。比如上图，如果选毛利为主指标，往下拆解一级子指标就是收入和成本；如果选营业收入为主指标，子指标就是用户数、付费率、客单价。

注意：一般意义上主指标都会选直接有利企业，且越大越好，比如销售金额、毛利，这种指标含义很清晰。但有些指标并非越大越好，比如用户数，虚假注册、一人多号等问题，很容易引发“虚荣指标”问题。

3. 注意过程指标

过程指标是服务于主指标的，并且对于主指标的结果起着重要作用，比如：销售额是销售线索、售前跟进、需求确认、产品体验、价格谈判、签约这一系列业务流程的结果展现。所以想要更精确的管理销售金额，就得管理好这些过程指标。还是以toB业务来说，结合上图的销售漏斗，最后总的销售额可以拆分四个指标：

线索量：销售的起点，直接和宣传推广的效果挂钩。

赢单量：签单数量，已经是销售漏斗中的最后一步了

成单时间：从线索入池到签约成单，反映了线索跟进的效率

成单率：成单量/线索量，反映销售质量

4、划分区域指标

这一维度主要用来切分主指标，如果大家熟悉销售业务，就会知道产品的销售团队是分为战区的，比如华南战区、华东战区等等。

想知道总销售金额是怎么构成的，每个战区、每个团队分别完成多少，就可以增加分类维度。

5、明确判断标准

即使有了以上四个点，我们还是不能说：A产品卖的好。因为好是个形容词，是和差相对的。因此就需要一个对比的参照物。

比如说和上一季度的销售额相比，同比增长了多少；比如说和市面上同类产品相比，销售额的表现如何等等。

第三步，搭建好后该如何使用？

有了上述的五个数据指标要素，应用起来就很方便了：

1）主要指标是最核心的，先看核心指标

比如主指标是销售金额，先看本月是否达标了？如果达标了是否有盈余？如果没达标亏空了多少？这样有助于我们知道问题是什么？有多大？

2）再看次要指标和过程指标

哪个环节没做好，是线索太少了，得加大推广力度；还是跟进成功率低，得提升销售能力；还是报价有问题，得增加一些折扣。怎么处理问题一目了然。

3）最后看分类维度

哪些区域没有做好，是不是一贯做不好？哪些区域做的好，是勉强完成还是持续上涨？各战区完成度跟地域之间的联系是什么？哪个战区做得好哪个战区做的不好？

这些问题的答案都一目了然。

总结

随着业务规模的扩大，各类相关的数据量增大、数据指标也越来越多，如果缺乏指标体系就会造成难以衡量产品/活动效果、难以判断整体业务发展状况等问题。希望看完这篇文章大家对于如何搭建数据指标体系与搭建数据看板心中有数。

 

 

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