数据指标拆解方法

1.为什么要做指标拆解？

在日常产品的迭代和运营过程中，我们会接触不同的数据、不同的指标，很多数据指标独立存在的，每个指标都能表示出一些问题，但是最终显示出来的数据比较零散，没有办法串联起来，也没有办法发现全局问题，因为只看一个指标，能发现问题，不能解释问题。拆解指标，能从细节发现问题，进而引发新的思路。
无论是汇报还是制定计划，每个公司都需要对未来的趋势进行预测，为了提高预测的准确性，需要把大的指标分解，使计划更加有据可依。

举例：
以企业利润举例，我们将数据填充到指标模型中，得到如下公式：

• 利润=收入 - 成本
• 收入= 用户数 × 客单价
• 用户数=流量 × 转化率
• 流量=线上流量 + 线下流量

在以上案例中，如果想提高企业利润，那么根据这个公式我们可以找到以下几个考虑的方向：

• 提高客单价
• 提高转化率

2.指标拆解怎么拆？

第一步：找到主指标。

这一步很重要，拆解指标，一定是从一个很重要的主指标开始的，比如利润、销售收入、GMV一类。不找到主指标，随便拿个指标就往下拆，只会让思路越来越乱。

如上例子描述，拆解的主指标是利润，不是拆解的线下流量。

第二步：找到负责主指标的部门。

这一步也很重要，因为很多指标不止一种拆解方法。到底怎么拆合适呢？要看拆完以后，是否有一个部门对指标负责。如果有的话，负责部门就能根据指标变化做改善。如果没有，那拆了也白拆。

比如如上例子，线下流量有系统但没人管理，通过上述的公式能明显的看到此指标的重要性，要安排专人进行完善。

第三步：确认子指标有数据采集。

这一步也能重要，因为指标的背后是数据采集，如果没有数据采集，要么去掉这个指标，要么完善系统来支撑指标。

第四步：列出拆解公式，进行数据对比。

这里呈现的就是最终结果，对公式中的每一步最好能得到指标的同期。前期,完成率属性指标，便于监控核心指标的完成情况和风险控制。