数据指标管理与实践

2021/4月/12大数据分析, 大数据技术与运用, 数据可视化0 条评论

在生活中,我们的表述中含有大量模糊的词汇,比如“感觉今天门店人少了很多”、“最近客户投诉好像变多了”。这些表述大多是一个猜想和估计,充满了不确定、不具体、不准确。

在生活中使用这样的语言,但绝对不能将这些应用在工作场合。在工作中场合,我们需要对抗不确定性、寻求具体、准确的表述。

比如把上边的表述改成:“今日到店用户数200人,较昨天减少50人

”、“3月客户满意度89.5%,同比下降8.2%”。 是不是清晰多了。这就是数据指标的直观用途。

管理学大师彼得.德鲁克曾经说过,“如果你无法度量它,就无法管理它”。要想有效管理,就难以绕开具体的数据指标的问题。

  1. 什么是数据指标

数据指标是企业运营过程中,对已记录历史信息进行处理,转化成为数据。根据特定商业目的,对相关数据按一定的业务逻辑,使用一定的技术手段进行加工处理后,成为描述、衡量、分析、预测业务结果的工具。

1、数据指标是为业务服务的。通过本月累计销售额与销售额指标的对比,你可以知道你的业务目标完成情况。

2、数据指标的统计是有逻辑的。为什么要设计这个指标,用来衡量什么,通过这个指标的变化可以反映出业务背后有什么变化。例如:客单价衡量的是用户平均消费情况;转化率反映的是用户在每个阶段的流失情况。

3、数据指标建设需要使用一定的技术手段。包括数据收集工具、处理工具、分析工具,或者也可以采用DataFocus这样的平台,进行统一管理。

二、数据指标价值

数据指标的价值,核心一点是:数据指标是为业务服务的。通过使用数据指标,对数据进行分析,更清楚了解自己企业经营状况,可以更快,更好地做出各种决策,从而让企业的决策风险降低,更容易把握市场机会,提升商业目标,帮助企业取得竞争优势。

三、好的数据指标有哪些特征

有效的商业策略是建立在好的数据指标的基础上的,所以要确保数据提供准确和具体的答案。

一个好的数据指标应该要符合下面的几个特征:

1、准确性。数据指标关系后续的一系列业务评估与策略制定,它必须可准确,这样才不会导致任何误解。这是最根本的一条原则。这个准确有两个层面的意思,一个是数据指标在技术实现过程中,是准确的,不会出现代码逻辑写错等。二是统计源数据的源头的数据是对的,如果统计数据指标的基础数据都是错的,一切都没有价值了。

2、有效性。数据指标要能真实反映业务场景的商业目标。例如:要衡量一个网站的流量质量,使用UV来衡量是错误的。使用跳出率来衡量,有一定的有效性,但还是不够有效;使用转化率也许才是比较合适的,用期望用户完成的动作完成数/访客数来衡量比较有效(不同公司所要追求的商业目标不一样,所以设计的数据指标是不一样的,此处只是一个举例)。

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3、流动性。数据指标需要定期去复盘。例如,销售额可能根据当前商业目标不同,计算口径会发生很大的变化。同时,对各个数据指标也要定期进行复盘,是否还可以继续衡量,数据指标是否有意义。

4、可实现性。数据指标应该推动新的流程——如果没有后续行动,那么指标就失去了价值。在企业中,可能受限数据的完整性因素,很多指标没有办法计算得到。例如,公司的市场占有率往往很难统计,因为整个市场份额这个数据很难获取。电商中每个订单的成本的计算也很难,广告费用、仓储、人员工资、仓储、物流配送等。所以在数据指标的可实现性上往往需要先实现简单的,再根据数据应用深入,不断完善复杂的指标。不能设立了不可实现的指标后,沦为空谈。

四、数据指标实践

为了从数据指标中获得最大价值,使用合适的在线数据分析工具至关重要。

为了跟踪、监控你的数据指标并从中获得有价值的见解,选择合适的数据指标管理软件将帮助你取得成功,并在竞争中获得至关重要的优势。

当谈到管理数据指标时,你使用的工具应该提供所有这些提到的关键属性。你可以轻松地对数据指标进行测试、衡量和跟踪,以可视化的方式洞察,从而做出快速、准确和明智的决策,帮助你推动业务向前发展。

下图展示的是用DataFocus创建的一个数据指标可视化数据看板,可以整合业务版块中涉及的所有指标,并且实现全局联动。

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