|
请点击此处输入图片描述 ​公司通常希望能够同时改进业务的各个方面，但是却不能衡量出目标实现的进展如何，是该关注今年与去年的增长率？还是该关注获取新客户的成本？ 如果你怔了一下“等等，我们的交易成本是多少来着”，不要急，因为定义KPI存在的最大问题就是忽略了很多的信息。如果你的企业致力于数据驱动决策，那么建立正确的KPI体系至关重要。以下指南希望能给你一些帮助： 步骤1：分割痛点，确定核心业务目标许多公司首先尝试量化他们目前的表现。从点击次数、网站流量、转化率到服务呼叫满意度和续订时间等等，你可以思考一下：什么使公司更好？ 创业公司最关注的是衡量商业模式的指标，而成熟型的公司会将重点放在客户生命周期价值等指标；服务型公司（咨询公司）更多的关注提供的服务质量；而技术型的公司则侧重于产品的使用。 你要做的是从上至下对每个部门提出要求，分割痛点和核心目标，以下可能是你需要选择的KPI示例： 产品： 市场： 研发： 步骤2：将其分解为少量KPI一旦您选择了一些重要的KPI，那么尝试将其进一步分解。记住，虽然没有魔术数字，但是在关键绩效指标方面几乎总是更少。那是因为如果你跟踪太多的KPI，作为一个数据分析师，你可能会开始失去观众和普通业务用户的焦点。选择顶尖的7-10 KPI是一个很大的目标，您可以通过将您的核心业务目标分解为更具体的指标来实现。 当你选择了一些重要的KPI，接下来尝试将其进一步分解。记住一点，关键KPI一定不要太多，如果跟踪太多的话，会顾此失彼，选择最重要的7-10个PKI，然后根据核心业务目标分解为更加具体的指标来实现。 例如，在壹看板的服务团队中，通过浏览量，注册量，签单量等指标来衡量。记住，关键绩效指标的重点在于聚焦增益，并且目标是可衡量的。我们花更多的精力选择KPI，不仅仅是投入时间，更重要的目的是关注问题并推进发展。 步骤3：详细评估你的数据确定主要的7-10个KPI后，可以开始数据挖掘并建模。在开始这个事情之前，需要对企业现有的数据进行评估。每个KPI作为一个业务问题，并将问题分解成目标，维度、筛选器等 不是每个业务问题都会包含以因素，但是有目标就需要有衡量，你需要提前了解一下问题： 什么是数据源 预测数据模型的复杂性 准备和管理分析数据的工具（大数据解决方案）
通过将每个KPI分解成其数据组件，提出以下问题：我需要统计什么，需要聚合什么，哪些筛选器需要应用？对于这些问题，你必须知道使用哪些数据源以及哪些表来自哪里。 数据通常来自多个不同的数据源。例如，有关市场营销或销售渠道的信息，您可能需要将百度统计/诸葛IO的数据整合到您的CRM数据中。作为数据分析师，重要的是要认识到最强大的KPI通常来自多个数据源的组合。 步骤4：准确、有效地获得KPI所需要的数据现在，你的KPI数据已经关联到业务了。此刻，你需要找到一种最有效的方法来表达这些指标。你可以浏览一些仪表板学习一下。 要注意的是，仪表板的目标是将每个KPI放在同一个页面上，然而不同的部门不同的职位都有自己的问题和他们要探索的领域，这就是为什么建立一个交互式，高度可视化的仪表板很重要。 你的大数据解决方案应提供交互式仪表板，允许其用户执行基本的分析任务，例如筛选，钻取和检查基础数据等功能。
欢迎关注“壹看板”，数据分析工具免费试用！
| 
发表于 2017-10-31 10:25:45
