搭建數據指標體系，我總結了標準化全流程

4、特定客戶開發數量指標：整體離職率/A級離職率

……

梳理清楚這些，定下主指標，就能結合具體業務流程，看主指標是怎麼實現的。

第三步：梳理業務流程

業務流程是主要數據來源，指標體系首要任務是反饋業務流程情況。有了主指標以後，要結合業務流程，梳理出過程指標。有了過程指標，才能解釋主指標為什麼低，為什麼高。

還拿銷售運營舉例。銷售運營的工作，是疊加在銷售正常的工作之上的，因此有兩個業務流程要梳理：

1、銷售的操作流程

2、銷售運營做了哪些優化

不同銷售流程的操作不一樣，想讓指標體系具體、能落地，就得深入業務細節之中，看具體是怎麼操作的。有的流程可能很簡單，比如銷售自帶客戶資源，那就自己聯繫客戶簽約，結束。但有的流程可能很長，比如賣軟體的，從接收客戶線索到成交，有N多步驟，這裡是不能偷懶的，要一步步認真梳理，最好畫出流程圖。（如下圖）

銷售運營的動作，大體上可以分成三部分：

1、培訓：培訓銷售們產品知識、話術、技巧

2、激勵：物質激勵、精神激勵

3、組織：SOP制定、流程管理

這裡也不能偷懶，需要了解到細節。比如培訓，什麼時間、什麼話題、多少人參與，要了解到位。比如激勵措施，物質獎勵的獎勵規則，要了解到細節（如下圖）這些細節才是直接驅動銷售幹事情的動力。

這裡有個常見的誤區，就是很多同學在梳理指標體系的時候，只關注用戶行為，不關注業務動作。比如梳理銷售指標，就簡單地：銷售額=業務員人數*有成交比例*人均成交金額，就拉倒完事。

至於有啥獎懲措施，有啥規範制度，一概不知。這樣會導致指標體系只能展示結果，不能解釋原因，也沒法對比分析。最後對著人數、比例、人均金額三個指標狂抓腦袋：為啥它就漲了呢？為啥它就跌了呢？（如下圖）

第四步：確認數據採集

數據記錄是保障。業務流程數字化程度不高，沒有數據記錄，一切免談。比如銷售運營指標體系；如果想解讀銷售業績，就得掌握銷售過程，得先知道銷售乾了啥，沒幹啥；如果想診斷銷售能力，就得掌握銷售個人畫像，得先知道銷售有啥經驗、啥背景；如果想分析運營動作有效性，就得記錄每個動作上線時間，作用在哪些人身上。

如果以上統統沒有，只有一張成交訂單和訂單上的銷售個人編號。那就真的沒啥好分析的了。最後的數據就只有：銷售額=業務員人數*有成交比例*人均成交金額。基於這麼點可憐的數據，可以做一些簡單的、粗線條的分析，比如：

1、對業績排名，分析業務員業績穩定性、找出標干

2、對團隊排名，分析團隊管理水平高低

3、對比活動/政策上線前後差異，粗略觀察效果

當然，因為缺少細節，所以這些分析很容易被人質疑。沒有數據，分析個屁！這一點一定要牢牢記在心里 。在各種場合，努力推動數字化進程，努力提高業務部門對採集數據的重視（而不是提高業務部門對數據分析成果的期望），才是數據分析師們自救法寶。至於那種大吹特吹：「我有神威無敵大將軍算法，代碼一跑上知天下知地中間知空氣」的主，你就跟他劃清界限，讓他獨自面對銷售的質疑，死幾次他就知道改了。

更多的場景

不止銷售運營，但凡數據想落地到具體業務中，都得經歷這個過程。

比如商品管理場景，得先知道：

1、是啥類型商品、保質期、儲藏要求、物流要求如何

2、商品選品、定價、入倉、出貨、上架流程是啥

3、商品管理部門改價格、做促銷、做陳列的方案是哈

比如內容運營場景，得先知道：

1、是啥類型內容、視頻、文字、海報？

2、內容創作從目標、選題、素材、發布流程是啥

3、內容運營團隊對不同內容主題的運作計劃是啥