如何搭建指标体系
指标体系建设的常用方法是通过场景化进行指标体系的搭建，以用户的视角场景化思考，自上而下业务驱动指标体系建设，所以要在特定场景下做好指标体系建设，需要先选好指标，然后用科学的方法搭建指标体系。1. 科学方法选指标选指标常用方法是指标分级方法和OSM模型。指标分级主要是指标内容纵向的思考，根据企业战略目标、组织及业务过程进行自上而下的指标分级，对指标进行层层剖析，主要分为三级T1、T2、T3。
- T1指标：公司战略层面指标
用于衡量公司整体目标达成情况的指标，主要是决策类指标，T1指标使用通常服务于公司战略决策层
- T2指标：业务策略层面指标
为达成T1指标的目标，公司会对目标拆解到业务线或事业群，并有针对性做出一系列运营策略，T2指标通常反映的是策略结果属于支持性指标同时也是业务线或事业群的核心指标。T2指标是T1指标的纵向的路径拆解，便于T1指标的问题定位，T2指标使用通常服务业务线或事业群
- T3指标：业务执行层面指标
T3指标是对T2指标的拆解，用于定位T2指标的问题。T3指标通常也是业务过程中最多的指标。根据各职能部门目标的不同，其关注的指标也各有差异。T3指标的使用通常可以指导一线运营或分析人员开展工作，内容偏过程性指标，可以快速引导一线人员做出相应的动作。例如：成交率的指标分级
OSM模型（Obejective，Strategy，Measurement）是指标体系建设过程中辅助确定核心的重要方法，包含业务目标、业务策略、业务度量，是指标内容横向的思考。
- O
用户使用产品的目标是什么？产品满足了用户的什么需求？主要从用户视角和业务视角确定目标，原则是切实可行、易理解、可干预、正向有益
- S
为了达成上述目标我采取的策略是什么？
- M
这些策略随之带来的数据指标变化有哪些？
以滴滴网约车为例，按照OSM模型，它的指标是什么样的？
O：用户来使用滴滴这个产品，需求和目标是什么？
用户需求及目标是便捷、快速打到车，安全到达目的地
那如何让用户感受到自己的需求被满足了呢？
S：滴滴做的策略是：
便捷方面，提供了独立APP版本、小程序版本，还可以多渠道打到车，例如在高德、微信、支付宝都有打车入口；起始、目的地地图智能精准定位；最优路线选择等
快速方面，针对不同人群不同诉求提供了多品类产品选择，例如快车、优享、拼车、出租车等业务，根据早晚高峰提高热点区域运力，减少用户排队时间
安全方面，司机准入机制，司机合规机制，司机画像
M：我们需要针对这些策略去做指标，在这里面我们的指标分别是结果指标和过程指标：
结果指标：渠道转化完成率、乘客取消率、供需比、司机服务分
过程指标：渠道发单数、渠道完单数、排队乘客数、乘客排队时长、司机好评率、司机接单量、司机取消数等
指标选取之后，下面就是最重要的分析维度选择了，前面指标体系定义里讲过维度是指标体系的核心，没有维度，单纯说指标是没有任何意义的。所以维度选择层面主要通过数据分析视角结合实际分析业务场景来确定。例如城市维度、商圈维度、渠道维度、时间维度、用户标签维度等。
2. 用分析模型搭建指标体系在《精益数据分析》一书中给出了两套比较常用的指标体系建设方法论，其中一个就是比较有名的海盗指标法，也就是我们经常听到的AARRR海盗模型。海盗模型是用户分析的经典模型，它反映了增长是系统性地贯穿于用户生命周期各个阶段的：用户拉新(Acquisition)、用户激活(Activation)、用户留存(Retention)、商业变现(Revenue)、用户推荐(Referral)。
AARRR模型
- A拉新
通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。涉及关键指标例如新增注册用户数、激活率、注册转化率、新客留存率、下载量、安装量等
- A活跃
活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。涉及关键指标例如DAU/MAU 、日均使用时长、启动APP时长、启动APP次数等
- R留存
衡量用户粘性和质量的指标。涉及关键指标例如留存率、流失率等
- R变现
主要用来衡量产品商业价值。涉及关键指标例如生命周期价值(LTV)、客单价、GMV等
- R推荐
衡量用户自传播程度和口碑情况。涉及关键指标例如邀请率、裂变系数等可以根据实际业务场景，结合使用OSM和AARRR模型，来系统性的选择不同阶段所需要的核心数据指标。
3. 场景化搭建指标体系目前阶段互联网业务比较流行的一种通用抽象场景“人、货、场”，实际就是我们日常所说的用户、产品、场景，在通俗点讲就是谁在什么场景下使用了什么产品，不同的商业模式会有不同的组合模式。以滴滴实际场景为例：哪些场景（此处场景定义为终端，如Native，微信，支付宝）的什么人（乘客）在平台上使用了哪些货（平台业务线，如快车/专车等），进而为评估用户增长的价值和效果。
- "人"的视角
从“人”的视角，我们比较关心的是什么乘客在什么时间打的车，排了多长时间，等了多长时间上车，周期内第几次打车，打车花了多少钱，是否有投诉和取消行为，具体到数据指标主要看发单用户数、完单用户数、客单价、周期内完单订单数、取消订单数、评价订单数等。
- "货"的视角
从“货”的视角，我们比较关心的就是成交了多少，交易额多少，花了多少，到具体数据指标主要会看GMV、成交率、取消率指标，在进一步会细分到城市、区域，一级品类、二级品类。数据的效果通过目标对比，横向对比、历史比较等方式进行分析确定。
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