最近，我有幸在公司内部就《How To Establish Key Indicators For Your Business?》进行了一次培训，收到了积极的反馈。因此，我决定将这次培训的精华内容分享给更广泛的读者，希望能帮助到正面临类似挑战的您。

首先，让我们来看看大家在培训前提出的一些关于数据指标的问题：

• How to check that product indicators are effective?
• How to build up indicator system of a product?
• Do not know what is indicators and what does them used for?
• What's the difference between product metrics and product indicators?
• Before designing a product, it is important to think about how to measure the value of thisproduct design?
• How to use indicators when you adjust confirmed biz requirement?

这些问题反映了一个共同的需求——对于如何建立、理解和应用关键业务指标的深入了解，今天正好想写一篇文章来解答一下大家的困惑。

01 什么是数据指标？

我们在生活中用尺子测量长度，用量杯测量体积，用秤称重量。这些工具帮助我们理解和掌握了周围世界的具体尺寸和重量。同样的道理，当我们转向商业世界时，我们也需要一套工具来“测量”我们的业务——这就是我们所说的指标。

指标，就像是商业世界的度量衡系统，它帮助我们量化和理解业务的价值。通过这些指标，我们可以把看似抽象的商业成就转化为具体的数字，让我们能够明确地看到业务的现状、成长和潜在的挑战。

想象一下，我们有一个“尺子”叫做数据指标，它由四个基本部分组成：统计的时间段、怎么算的、用什么单位量、以及从哪几个角度来看。即使是最简单的指标，也能拆成这四部分来理解。

拿Shopee的2023年第三季度的总商品交易额（GMV）为例，它报告的GMV是$20.1 Billion。按照4个元素，可以这样描述：

这就是任何一个指标都能这么描述的原因，因为这样的描述让我们的业务变得可以具体描述、可以量化、还可以拆解来看。

数据指标由统计时间、计算方式、计量单位和维度等4个元素组成。再简单的指标，也可以拆解成这4个要素，比如，我们讲Shopee 2023 Q3财报公布的GMV是$20.1 Billion。

• 可描述：业务指标是GMV
• 可量化：2023 Q3 GMV是$20.1 Billion
• 可拆解：季度GMV = 日付费用户数 x 客单价 x 每个季度天数

对于那些数据领域的老炮来说，这些概念可能显得非常基础。但我写这篇文章的目的，是想帮助那些刚刚开始接触数据分析的新手建立起对数据指标的基本认识。

02 什么是数据指标体系？

想象一下，如果我们把数据指标比作乐高积木，那么数据指标体系就像是用这些积木搭建起来的模型。每一块积木都是一个指标，当我们把它们按照一定的逻辑和结构组装起来时，就能构建出一个完整的、能描述一个或多个具体问题的指标体系。这个比喻很形象：如果组装得当，我们就得到了一个有意义的、功能齐全的模型；如果随意堆砌，那么就只是一堆零散的积木而已。

所以，什么时候我们需要用到这样的数据指标体系呢？简单来说，当我们需要从多个角度详细且全面地理解一个问题时，指标体系就派上了用场。

比如说，如果我们想要全面了解一个公司的运营状况，单一的指标如销售额或访客数是远远不够的。我们需要从财务、运营、客户满意度等多个维度来构建指标体系，这样才能全面反映公司的真实状况。但是，并不是指标越多越好，也不是体系越复杂越有效。一个好的指标体系，应该是既全面覆盖关键领域，又能保持足够的结构性和简洁性，避免信息过载。就像搭乐高一样，最终的目标是构建出既美观又实用的作品，而不是单纯追求积木的数量或复杂度。这样的指标体系，才能真正帮助我们深入理解和解决问题。

我们来看一个指标体系案例

大家能看到上面这个指标体系存在什么问题吗？

它的问题在于：列出了许多指标，但没有核心思想。

我们再来看一个电商搜索指标体系的案例，

在这个指标体系中，

• 你觉得关键目标是什么？
• 实现这一目标的抓手可以有哪些？
• 如果搜索订单减少，我们可以从什么角度分析问题？

（欢迎留言，我会逐一回复）

03 如何设计数据指标体系？

为避免文章太长，可以点击这里继续阅读：

如何为你的业务建立数据指标体系？_正篇