下面我們來詳細解讀“數據指標體系”：

先說結論。數據指標是一種度量，是基于業務目標度量業務過程中重要業務要素的一種手段。

這里產生了三個核心關鍵點：業務目標、業務過程、業務要素，并包含了兩大維度：業務及技術（數據）。

業務目標：明確業務目標是實現數據驅動的核心。往往業務目標是基于公司、業務、產品等多維度擬定，如提升GMV、盤活沉睡會員、用戶日活量等依托于現階段發展現狀的核心價值。

業務過程：業務目標是最終企業希望達到的效果，為實現這一目標則會有一系列的業務流程與策略。以提升GMV為例，用戶的常見購買流程多以瀏覽-注冊-下單-支付-復購-裂變，為提升GMV企業則需要關注用戶數、轉化率以及客單價，為此需要梳理用戶全渠道生命旅程，基于消費者核心運營鏈路（消費生命周期、會員運營周期、互動生命周期、產品消費周期等）展開策略設計。

業務要素：支撐業務過程的則為關鍵業務要素，如以會員運營周期為例，其業務要素即為未入會率、等級和貢獻度變化、付費和VIP會員、會員激活率等。

當你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。企業可以通過數據指標，從不一樣的維度了解業務過程，用指標去衡量各個業務過程、業務要素帶來的價值，從而加以干涉，引導更具效率的完成業務目標。所以，企業在構建數據標簽體系時，一定要遵從四大標準：

• 1.和業務目標緊密結合

• 2.反映客戶真實價值需求

• 3.指標簡單易懂

• 4.能夠計算匯總

數據質量和數據標準：數據標簽度量效果對數據樣本數以及數據質量，有著強依賴性。為此，企業需要明確數據標準化梳理需求、新增維度需求等，并將數據進行科學治理確保數據價值及數據唯一性治理；

業務在線化建設：由于部分企業尚未構建完整的在線化流程，使得執行和過程管理數據在線化缺失，并且目標管理大多依賴于手工管理，進度監控較難。企業需完善在線化能力，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；

業務規則和制度優化：多數企業擁有線上線下多渠道，但往往不同渠道對業務的理解，對權益的制定并不相同，這導致數據指標的衡量標準參差不齊、效果大打折扣。企業需要推動全渠道會員權益、業務理解統一化發展，并對類似于異常會員判定、監管機制等制度標準化完善，形成統一標準；

數據應用體系缺失：數據指標體系只是數據應用的一環，其中還包括標簽體系構建、分層分群策略、數據模型應用等多個環節，所以企業仍同步完善基于標簽體系的消費者運營體系、私域裂變鏈路等維度，確保可以環環相扣。

當然，不同業務要素、不同業務流程、不同業務目標下的前置條件并不相同，更需要因地制宜的篩檢自查，在最大程度實現業務目標的同時，推動業務、技術改造，并完善業務流程與運營體系，以點到面驅動各個維度的轉型升級。

當我們已經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，以及各部門的協同情況。創略科技基于多年項目實操經驗實現流程化梳理，幫助企業搭建基于業務場景及目標的數據指標體系：

1.數據需求發起

項目業務人員參與需求調研，并進行業務流程梳理和需求溝通

2.需求調研評估

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

項目業務人員針對《需求調研報告》的內容和評估意見，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，開展指標劃設計工作，反饋相關業務體系指標規劃方案

5.指標體系方案確認

數據分析師就指標體系方案，對項目業務人員進行內容串講，項目業務人員確定方案內容

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，若需要則選擇埋點方式為埋點事件選擇代碼埋點、無埋點、服務端接入、活動采集等方式

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，項目業務人員基于可視化數據，對數據指標體系進行效果評估并優化

綜上，為了更簡單直接的幫助大家了解數據指標體系構建邏輯，另附數據標簽體系示例高清大圖，歡迎大家獲取！