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在职场中,一般考核员工是否达标或者作出业绩的时候通常都是通过设立不同的数据指标来作为考核依据的,而本文我们就通过案例分析来简单了解一下,数据指标体系的作用都有哪些。
1.统一衡量业务好坏的标准
传统企业或者小企业可能不会有数据指标体系的概念,也不会下大工夫来建设数据指标体系,但却并不能完全脱离,或多或少都会涉及数据指标,只是不够全面、不能统一、不成体系。
一般衡量业务好坏主要看财务指标,例如收入、毛利率、净利率等。对于一些创新类、探索类的业务可能会关注用户量、GMV、转化率等。不管业务处在什么阶段,我们都需要一些数据指标能够对其进行衡量。
没有指标对业务进行系统衡量,我们就无法把控业务发展,无法对业务质量进行衡量,无法看清楚业务发展是否到达阶段性目标。而且某些复杂的业务,单一数据指标衡量很可能片面化,需要搭建系统的指标体系,才能全面衡量业务发展情况,促进业务有序增长。
当组织有全面、统一数据指标体系时,可以统一度量衡,减少转化、翻译(口径解释)等工作,降低组织内的沟通成本。
2.指导产品的研发和运营工作
产品的研发和运营其实很依赖数据支持,数据指标不仅仅能帮助大家看到业务发展的结果,还能帮助大家看清产品研发和运营的过程,能够及时调整策略,更万无一失的达到目标。
对于互联网公司,产品的研发和运营等部门是促进公司发展的核心组织,通过完善的数据指标体系和数据分析,来有效聚焦工作目标、指导成员工作。同时对指标体系内的各层级指标间建立起清晰的关系,还能从指标体系出发,明确工作重点。终做到以数据驱动,找到不足,提升业绩。
3.帮助建设数据分析体系
数据指标体系是数据分析体系的一步,数据分析本质就是根据数据指标的变化寻找业务问题、预测业务结果,数据分析工作在数据指标体系的指引下才有意义。
完善的数据指标体系业务可以让数据的采集更有目的性,避免分析时的指标数据遗漏或缺失。虽然有些数据分析软件可以对数据缺失值进行处理,但如果连指标都没有,这种缺失肯定是软件无法处理的。尤其是关键指标的缺失,将会造成分析结果的可信度下降。
数据分析体系的终目的是帮助组织在内部建设一套可运行的信息反馈机制,能够持续的发现问题、预警风险,帮助决策者能够做到“谋定而后动,知止而有得。
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