从业务模型挖掘业务指标

释放双眼,带上耳机,听听看~!

提到挖掘业务分析指标,你会想到什么?最近在处理敏捷开发产品模型的指标分析,其实这里最头疼的一点就是——挖掘相应的业务分析指标。通常在分析业务指标时,常用枚举法直接罗列,跟业务贴合也比较直观,但这种做法容易遗漏,所以自己一直在思考一种新的模型建立方法,以下拙见。

从业务模型挖掘业务指标

一、业务模型

业务模型指的是针对某个业务场景而定义的,用于解决场景化问题的一些模型的应用。

一个『组织』经过『流程』,处理相关『事』『物』,这三类最终形成这个业务场景,所以一个业务模型里通常包含四类:人、事、财、物。

  • 人:主要是指这个业务模型里所涉及的各类业务的相关组织以及角色;
  • 事:该模型所涉及的业务对象;
  • 财:这些业务有无涉及成本和收益两项,其中投入的人力也算成本;
  • 物:投入的资源和产物。

可以根据这种方式将业务梳理为相应的脑图:

从业务模型挖掘业务指标

二、业务指标

所谓的业务指标,是指此业务的数据记录,经过统计设计与分析后被用作的了解业务的相关数据指标。

想要建立数据指标,就要先了解下数据分析里的一些基本概念,这里就赘述一下。

从业务模型挖掘业务指标

1. 统计对象

在统计学中,统计研究对象是指统计所要认识的客体。

而这里的统计对象就是指某个业务或某个分析的目标导向,例如:公司统计每位员工的加班时长,员工可说是统计对象,『员工的加班时长』也算是具体的统计对象。

2. 维度

维度是事物或现象的某种特征,如性别、地区、时间等都是维度。每个业务数据都相当于一个点,该业务的某个属性都相当于一条线。

例如:一个评论业务的数据构成——“用户”A在“时间”B创建的“内容”为C的评论,用户、创建时间、内容这三个属性就是评论数据的三条线,而这三个属性也就形成了这个业务的三个维度。

从业务模型挖掘业务指标

3. 序列

序列是呈现在图表上的特殊内容,一堆统计数据集合中的某一类分组,也可以理解为某一维度下的细分维度。

如下图:图中有两个维度,分别是:产品类型、地区类别,而图例中的苹果汁、牛奶这些细分的产品类型就是序列。

从业务模型挖掘业务指标

4. 指标

指标是用于衡量事物发展程度的单位或方法,也称为度量,指标大致分为两类:

  1. 绝对指标
  2. 相对指标

从业务模型挖掘业务指标

指标陷阱

统计相对指标时,最好要体现绝对数,否则可能掉进相对数陷阱。例如:看相对指标发现矿泉水涨价50%,而实际是1元的矿泉水涨了5毛。

而在横向对比绝对数时,也同样注意绝对数陷阱。

例如:小明挣了1万,小王挣了2万,单看钱的绝对数以为小王挣钱能力强。但可能实际是小明是用1w本钱挣的,小王是10w本钱,所以应该是小明挣钱能力相对较高。

5. 统计口径与范围

一般来说,统计口径分为财务口径和业务口径,不同的口径计算指标和范围也不同。统计口径,通常为时间、地区、人员等。

6. 简单示例

还是以上文中的评论业务的数据为例:

如下图,在以【属性B】为维度,数量为指标统计数量时,统计到的信息就是 b1为0,b2为2;而如果反过来【属性A】为维度,数量为指标再次统计时,得到的是 a1为1,a2为1,a3为0。

从业务模型挖掘业务指标

当然也可以将【属性A】和【属性B】都体现出来,例如以【属性B】为维度,【属性A】为其中一个序列统计数量,数据的呈现方式就会如下所示:

从业务模型挖掘业务指标

一个业务的若干数据汇集起来就如同一个多维的立方体:

从业务模型挖掘业务指标

三、分析方法-梳理出可能指标

了解了业务模型的划分和数据分析相关概念,就要动手理清该业务里有哪些业务指标了。

1. 模型到指标

常见分析方法:MECE、PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART等。相关模型:OSM模型、AARRR、漏斗模型、杜邦分析、归因、SWOT等。

在实际数据分析的过程中,可以参考一些模型理论,不过这些理论都是在高空中的指导思想,想要将其和实际工作结合,要搭建自己的”通天梯”。

当没有业务模型时,我们应该按照业务梳理出对应的业务模型。有了业务模型时,接下来的工作就是要尽可能全和细地组织出相关指标,可以参考以下两个步骤:

2. 表格组合

为了不遗漏相关业务指标,可以结合业务模型,将任意两个角度进行组合(使用乘法方式),得出相应的绝对数指标,然后再剔除。

例如:根据上文业务模型,先以人为维度

从业务模型挖掘业务指标

3. 按业务过程拆解

有了上面的表格组合,已经把部分指标尽可能罗列出来了。

但是还是有些指标是维度组合不到的,这个时候就需要再查看一遍业务的流程图,注意业务环节,分析业务目标(一般来说做某个业务都是为了达到某个目标)。

分析和拆解业务过程的时候,就是发现业务各个细小目标的过程,也是发现相对指标的过程。想一想用户保存这条业务数据是为了记录用户的工作时长,还是为了整理相关客户的某些属性资料。

例如:做一个任务,目的是为了让任务成员在指定时间范围内(可能是某个截止日前)完成相应工作,结合业务情况就可以考虑【任务完成率】【不同状态(完成、未完成、超期完成等)任务数】等指标。

如果对鱼骨图使用比较清晰的话,你也可以使用鱼骨图将其罗列出来。

从业务模型挖掘业务指标

并结合下文,指标挑选使用情况来梳理相关可能遗漏的指标。

四、挑选有用指标

数据分析是质量管理体系的基础,筛选出有意义的指标能帮助我们更好地管控好业务质量。

所谓指标有意义,对人、对事所涉及的影响不同。

某项指标可能对于高层管理者来说意义不大,但是对于具体工作人来说却可以指明工作量,所以在挑选指标时就要考虑其意义,不同角色通过这个指标能发现什么,能带来什么效益。

在挑选指标时可以结合两种情况考虑:

1. 按使用对象

指标罗列出来,就是为了让人去观察和使用的,而使用对象可大致分为两类:

  1. 管理者
  2. 执行者

管理者就是业务的掌管角色,从管理时间上又可以拆分为:事中管理和事后管理(由于是通过数据分析管理,所以暂时去除了事前管理),管理最主要的任务就是从整体上协调资源。

而执行者则通过个人事务的管控来实现“个人把控质量”,所以执行者的一些绝对指标可以作为相应的KPI。

2. 从业务战略出发

所谓从业务战略出发,也就是从业务根本需求考虑。而在考虑这方面时可以从两方面考量:

1)管过去

无论是管理者还是执行者,管过去都是为了复盘:

  • 发生了什么
  • 为什么发生

2)看未来

所谓的看未来,就是相通过历史根据变化趋势来研判。

  • 将来会变成怎么样
  • 应对措施

通过这方面的考虑,可能就会发现有部分指标在组合时被遗漏掉了,我们就可以补上。

五、数据呈现方式

最后,讲到数据的呈现方式,有了指标自然需要呈现出来,总体上呈现方式尊重两个原则:

  1. 以变化看趋势
  2. 以同口径看对比

以变化看趋势:常用的是时间的变化,通过时间的演变观察历史的变化规律,同时推演未来可能发生的情况。

以同口径看对比:若是统计对象自身比较,分为 同比和环比。若是不同统计对象之间比较则是对比。正所谓“没有对比就没有伤害”。

至于具体的表现形式,可以参照下面这类广为流转的图:

从业务模型挖掘业务指标

参考资料:

数据分析师重要技能

数据分析必须想清楚的两个概念:指标和维度

给TA买糖
共{{data.count}}人
人已赞赏
行业洞察

2020年,巨头火拼社区团购

2020-12-5 15:18:51

行业洞察

互联网:区块链的“枷锁”

2020-12-6 11:07:17

0 条回复 A文章作者 M管理员
    暂无讨论,说说你的看法吧
个人中心
购物车
优惠劵
今日签到
有新私信 私信列表
搜索