4步走，搭建好用的数据指标体系思维导图

所谓的业务场景，即：数据指标要反映的业务是啥。

它包含了四个方面：

很多同学面对具体业务，不知道该怎么梳理指标，本质上是对业务不熟悉。即使不问“销售运营指标体系”，而是问：

业务目标是业务最关心的东西，也决定了指标体系的主指标是啥。数据采集，得优先保证主指标有采集；指标体系的展开，也优先展示主指标的产生过程。

在业务方的心中，业务目标是很清晰的。因此可以直接沟通。

比如销售运营工作，常见的主指标有：

业务流程是主要数据来源，指标体系首要任务是反馈业务流程情况。有了主指标以后，要结合业务流程，梳理出过程指标。有了过程指标，才能解释主指标为什么低，为什么高。

还拿销售运营举例。销售运营的工作，是叠加在销售正常的工作之上的，因此有两个业务流程要梳理：

但有的流程可能很长，比如卖软件的，从接收客户线索到成交，有N多步骤，这里是不能偷懒的，要一步步认真梳理，最好画出流程图。（如下图）

这里也不能偷懒，需要了解到细节。比如培训，什么时间、什么话题、多少人参与，要了解到位。比如激励措施，物质奖励的奖励规则，要了解到细节（如下图）这些细节才是直接驱动销售干事情的动力。

数据记录是保障。业务流程数字化程度不高，没有数据记录，一切免谈。比如销售运营指标体系；如果想解读销售业绩，就得掌握销售过程，得先知道销售干了啥，没干啥；如果想诊断销售能力，就得掌握销售个人画像，得先知道销售有啥经验、啥背景；如果想分析运营动作有效性，就得记录每个动作上线时间，作用在哪些人身上。

如果以上统统没有，只有一张成交订单和订单上的销售个人编号。那就真的没啥好分析的了。最后的数据就只有：销售额=业务员人数*有成交比例*人均成交金额。基于这么点可怜的数据，可以做一些简单的、粗线条的分析，比如：

在各种场合，努力推动数字化进程，努力提高业务部门对采集数据的重视（而不是提高业务部门对数据分析成果的期望），才是数据分析师们自救法宝。

至于那种大吹特吹：“我有神威无敌大将军算法，代码一跑上知天下知地中间知空气”的主，你就跟他划清界限，让他独自面对销售的质疑，死几次他就知道改了。