GrowingIO如何幫助搭建一套業務、數據一體化的數據指標體系

（原標題：GrowingIO如何幫助搭建一套業務、數據一體化的數據指標體系）

大家好，我是 GrowingIO 的商業分析經理史曉璐， 今天將圍繞“數據指標體系的規劃”爲大家展開主題分享。

通過今天的分享你將習得一套「搭建業務、數據一體化指標體系」的系統思維，並運用於實踐。

作者：史曉璐

來源：GrowingIO 增長公開課第41期

GrowingIO 商業分析經理，曾爲漢光百貨、飛鶴、喜茶等多家頭部企業搭建指標體系。擅長爲零售電商行業提供數據指標體系搭建、精細化運營方案落地和專項諮詢服務。

1. 爲什麼要規劃指標體系？ 相信每個公司都希望能夠建立“數據驅動增長”的企業文化，但是千里之行始於足下，“數據驅動的業務增長”的企業文化應該是從建立一套指標體系開始的。

我們 GrowingIO 將數據驅動分爲一個金字塔的四個階段，分別是“採、看、想、做”。

“採”和“看”兩個階段即數據規劃和數據監控，而只有正確地規劃數據、監控數據、理解數據背後對應的業務進程，我們才能夠從數據中實現正確洞察，從而實現數據驅動業務增長。

GrowingIO 的分析師團隊在跟我們的上千家客戶一起構建指標體系的過程中，發現了這一過程存在着常見的兩大痛點，或者說兩大阻礙：

1. 採：採集數據階段沒有體系 這一問題會有哪些體現呢？首先是目標沒有對齊，即公司的戰略目標與業務部門的目標以及各個業務線之間的目標沒有對齊。

其次是數據沒有采全，之後就會經歷一個“數到用時方恨少”的非常痛苦的過程，久而久之，進行數據採集工作的同事就會覺得這項工作毫無價值，致使數據驅動處於停滯狀態。

2. 看：監控、分析數據階段沒有治理 沒有治理的表現就是表多、數多、數據亂、報表看不懂，造成整個業務團隊效率非常低下。

我們發現，這兩個問題80% 的企業在指標體系搭建過程中都會遇到，可以說是指標體系搭建過程中的兩道門檻，但是如果能夠跨過這兩道門檻，我們就會進入到“想”和“做”這兩個能夠產生80% 商業價值的階段。

但是“採”和“看”兩個階段是整個指標體系搭建過程中的一個基石，如果沒有這塊基石，我們空談策略也只能是紙上談兵，所以接下來會着重跟大家介紹如何做好“採”和“看”這兩個階段，進而實現指標體系的科學搭建。

完成這樣一套科學的指標體系搭建之後，我們就能得到以下：

▪ 1套指標體系：一套層級分明的、能夠回答業務問題的指標體系；

▪ 1套業務看板：通過 GrowingIO 的指標體系的數據可視化看板，能夠幫助我們進行日常的監控和分析；

▪ 1套數據字典：數據字典能夠幫助我們實現企業內部的高效協作，使全公司能夠統一數據口徑，回答數據問題。

2. 如何科學搭建業務、數據一體化的指標體系？

首先通過 OSM（Objective-Strategy-Measurement）使業務目標結構化，然後融合 UJM（User-Journey-Map）使用戶體驗流程化，並用之反哺、校準業務目標，最後通過將業務場景模塊化，使整個指標體系快速落地。

下面我就來給大家介紹一下這三個框架的定義、如何產生以及三個框架之間的關聯。

2.1 OSM 模型：業務目標下沉式實現數據驅動的最核心邏輯

▪ O（Objective）：是指我們的業務目標。在這個環節我們需要思考或者回答的問題是，我們的業務、產品，甚至是其中的一個小的功能，它存在的目的是什麼、能夠解決用戶什麼問題、滿足用戶的什麼需求？

▪ S（Strategy）：是指清楚業務目標之後，爲了達成上述目標，我們應當採取的業務策略。

▪ M（Measurement）：是用來反映業務策略有效性、反映策略執行是否能達成業務目標的度量指標。

以上就是 OSM 的基本的框架。之後我會給分享一個電商經典的 OSM 模型，來幫助大家更好的理解它。

2.2 UJM 作用：梳理用戶生命旅程，與業務目標耦合 UJM 就是我們在設計一款產品的過程中，必須要去梳理的用戶生命旅程。

爲什麼我們會在搭建指標體系這個過程中引入用戶生命旅程的思路呢？

前面我們通過 OSM 的框架設計好了業務目標、策略和度量指標之後，需要回過頭來梳理整個產品的用戶生命旅程，以校準我們的業務目標，判斷它能否與用戶每個階段的旅程進行吻合。

也就是說，UJM 是用來與我們的業務目標不斷進行耦合的，兩者相互影響、相互作用，促使業務目標能夠更好地貼合用戶需求，業務策略能夠更好地回答業務問題。

爲了方便大家更好的理解，這裡簡單介紹一下 UJM 的思路。

如上圖，一個簡化版的電商產品 UJM，它包括：拆解用戶所處的每一個旅程階段，瞭解每個階段中用戶的行爲，明確每個階段中產品的目標，發現各階段中產品與用戶的接觸點，最終從接觸點裡找到產品的痛點和機會點。

也就是說，用戶使用一款電商產品，會經歷這六個階段：

從各個途徑瞭解該電商平臺，並進入該產品 → 通過首頁、搜索功能乃至商品類目頁等其他各個入口“逛”平臺 → 對商品產生興趣，進入到商品詳情頁 → 進入付費流程，完成一次重要的轉化 → 分享、復購階段。

在整個用戶旅程中，用戶會反覆發生各環節間互相的跳轉。

我們需要爲每一個階段都設置對應的一個目標。在這一思路中設置出的目標就可以去反哺我們之前制定出來的 OSM 框架，判斷其是否有遺漏。

各階段目標確定後，我們需要尋找到產品中爲了達到這一目標，與用戶產生的接觸點，例如首頁、搜索頁面、商品類目頁等就是用戶逛產品時的接觸點。

瞭解接觸點之後，我們緊接着就能夠找到每個環節的痛點，而痛點的反面就是我們的機會點。同時，這裡每一個機會點都可以反哺前面 OSM 框架中的 S，就是我們的策略，機會點是否與策略相互吻合。

所以 UJM 的價值就在於，這樣梳理了用戶旅程之後，將 UJM 和 OSM 進行關聯，就可以起到用戶旅程與業務目標相互耦合、相互影響的作用，使得我們的業務目標能夠滿足用戶需求，我們策略能夠回答業務問題。

2.3 OSM × UJM：關聯業務目標與用戶旅程 這裡仍然舉一個電商經典的案例。

首先 GrowingIO 將電商的一個戰略目標（O）——“提升 GMV”根據電商的經典公式進行了拆解，拆解成爲三大目標，分別是提升用戶基數、提高轉化率以及提升客單價。

每個目標下面都會有對應的一個策略（S），而這裡的策略其實都來自於剛剛的 UJM 框架梳理出的用戶每一階段的機會點，每個策略也都會有對應的一個度量指標（M）。

也就是說，這裡的每一個目標對應的策略、度量指標都是與用戶旅程的每一環節對應。 這樣就有了一個指標體系的大框架。

2.4 圍繞業務場景推動指標體系落地 但是有了大框架之後，就能直接開始去落地採集數據、看數據了嗎？

我們在與很多客戶一起實踐探索的過程中發現，光有 OSM 和 UJM 兩個大框架，在實際落地過程中還是有一些掣肘，這個框架還是過於龐大，當我們想要快速切入、快速落地的時候，往往可能會找不到明確的切入點。

如何將這些高高在上的戰略目標下沉到一線執行人員的具體工作當中？緊接着我們引進了“場景化”這個概念。

場景化其實就是爲了幫助我們在龐大的 OSM×UJM 指標體系框架之下，能夠模塊化、結構化地快速切入落地指標體系。 也就是說，場景化在這裡作用是推動指標體系的落地。

以上是 GrowingIO 的分析師團隊在與我們的上千家客戶一起落地指標實踐過程中梳理出來的、能夠滿足指標體系落地的20個通用型場景。

有了一個整體的 OSM×UJM 架構之後，我們就會根據用戶的路徑，在這20個場景中進行對號入座，來滿足不同部門從拉新到轉化最終到提升管理效率等環節、不同層級的需求。

同樣把這20個場景帶入到我們的電商指標體系中。

在前面 OSM 與 UJM 關聯的基礎上，我們在每一個環節上又對號入座了各自關鍵的場景。

舉個例子，第一個目標提升用戶基數，對應的用戶旅程階段是需要用戶從不同的渠道、平臺瞭解產品，所以需要對應的就是“找到最優渠道”這一場景。

或者考慮是否有線下活動可以導入私域流量，如果有線下活動的渠道，還需要融入“線下導私域流量”的場景。

有了 OSM 和 UJM 並匹配到了我們的各個場景後，整個指標體系就可以從一個非常大的戰略目標進行層層拆解，拆解到我們一線執行人員可落地的場景中。

這張圖就是 GrowingIO 幫助一家客戶梳理了整個框架，按照用戶生命旅程的每一個節點，結合 OSM+UJM+場景化，真正的實現了戰略目標以及用戶生命旅程的數據化。

3. 場景指標體系實操：以“活動迭代數據管理”場景爲例 系統瞭解完 OSM、UJM 以及場景化搭建指標體系的核心思路，下面就以“活動迭代數據管理”這個場景爲例，爲大家分析這一場景中如何落地一套指標體系。

“活動迭代數據管理”場景存在着它自己非常小的 UJM，從引流、承接到最後發生轉化。

在這個小的用戶生命旅途中，每個階段都會有它對應的一個目標，每個目標也都需要有關鍵的指標來衡量它，這就是活動場景中的 OSM 和 UJM 耦合產生的思路。

有了思路之後，就可以設計出針對於活動場景一個指標體系。這個指標體系也可以叫做指標的一個羅列，涵蓋了一級、二級、三級、四級指標。

▪ 一級指標是公司戰略層指標，一般是公司或者活動團隊的一個戰略指標，即 KPI 達成率；

▪ 二級指標是對一級指標的公式拆解，即在確認了活動KPI之後，需要核心關注的是活動產出；

▪ 三級指標是對二級指標進一步的拆解。一般是部門 Leader 關注的指標；

▪ 四級指標是基於用戶路徑爲思路對三級指標的進一步的拆解。一般是一線執行人員關注的指標。

我們除了要關注一、二、三級指標，四級指標更是需要高頻關注的。

因爲如果前面的指標發生波動，只有通過四級指標才能回答爲什麼發生波動，我們能夠做出什麼動作。

以上就是基於搭建思路提煉出來的一個指標體系全景，這樣的指標體系才能更好地幫助我們回答業務問題。

有了指標全景之後，就需要將指標變成可視化的一個看板，通過看板來指導我們每一場重量級活動的優化過程：

通過 GrowingIO 看板展示的一級、二級指標，用於監控活動整體的營收，活動後評估 KPI 達成率以及整體的 ROI；

進一步分析活動前、中、後各階段流量趨勢以及活動整體的質量；

第四、第五部分對應四級指標，需要通過這兩個看板評估不同資源位、不同文案、不同商品在活動中對用戶的吸引力和轉化率影響。

這是一套迭代「電商類大促活動」的經典看板，每次活動都需要監控，通過這樣一個長期有效的看板模式去衡量每一次活動的效果。

這樣，我們就可以在活動前吸取之前活動的數據教訓、活動中做到實時監管相應數據、活動後根據已有數據進行活動覆盤，推動下一次活動更好地實現整體目標。

4. GrowingIO 數據指標體系搭建最佳實踐 數據指標體系搭建並不是單個部門能夠完成的，應當至少有業務團隊、數據團隊以及開發團隊三個團隊進行協作（業務部門包括但不限於市場、運營和產品團隊）。

上圖是 GrowingIO 總結及建議的，在企業內部搭建數據指標體系的最佳實踐流程。分爲以下6大階段：

1. 需求收集階段：一般由業務團隊提出業務需求，數據團隊評估、歸納業務需求。

2. 方案規劃階段：需要業務團隊和數據團隊共同制定、梳理 OSM 和 UJM，並且歸納出每一個環節的場景，設計出一套指標體系。

3. 數據採集階段：指標體系在團隊內部達成一致之後，建議由數據團隊牽頭設計數據採集方案，規範指標命名。命名是非常一件重要的事情，可以說是互聯網行業兩大痛點之一，下篇文章會爲大家分享。

4. 採集方案評估：數據方案採集方案設計完成後，需要聯合業務、數據、以及開發三大團隊一起進行採集方案的評估，評估實現成本以及實踐的優先級。這裡就可以按照之前說到場景化模塊，根據成本和重要性，評估優先去落地實施哪一場景。

5. 數據採集與數據驗證上線階段：這個環節主要需要開發團隊來設計一些數據庫，按照前端、後端埋點等等數據採集方案進行數據採集；然後進入到一個非常重要的環節——數據校驗，這裡必須要保證我們的數據校驗與指標體系需要的數據口徑一致，這樣得到的數據纔是業務方需要的數據，才能夠回答業務問題。

6. 效果評估階段：最後是一個非常有價值的階段，即效果評估。這個環節中，需要由數據團隊牽頭，將數據搭建出可視化看板，通過看板指導實現業務迭代效果。

業務迭代肯定會有很多的新功能、新業務線產生，這些新業務線同時也需要反哺指標體系。也就是說，指標體系的搭建不是一蹴而就的，而是要在原有的基礎上不斷地迭代的。

還有一個重要的環節，是在指標體系看板搭建完成之後，需要輸出一個數據字典。數據字典能夠協調全公司的一個步調，使大家都在同一個數據口徑看待數據，提高公司整體的協同效率。

以上就是整體的一個協作流程。

基於這個流程，GrowingIO 和我們的客戶可以高效地實現指標體系的落地。在這個過程中，會由客戶的業務方和技術方，以及 GrowingIO 的項目團隊和分析師團隊一起完成。

在大概在8周之內，我們就可以實現一套指標體系的高效落地，幫助客戶將“數據增長”融入到企業日常工作流程中，幫助客戶理解增長體系、真正地落地增長。

以上就是今天我今天的分享，感謝大家的寶貴時間，希望能對大家有所幫助。