本篇接上篇，具體談一下常規性數據報表的定制及數據監控。

為了最優使用BI資源并突出自身專注點，在定制常規性數據報表時，切勿大而全。需要完全考慮清楚的主要有兩點：北極星指標、指標監控頻度。

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北極星指標

任何一個業務要能不斷優化和提升，做出更好的效果，都需要正確設立核心指標，持續監控，并根據實際數據與階段性預期進展之間的差距進行分析，觸發相應的調整動作，以使得業務的發展和計劃保持一致。這套思路在項目管理理論中被總結為PDCA，即計劃（Plan）、執行（Do）、校驗（Check）、響應（Act），在項目管理和持續質量改善中也被稱為戴明循環。該體系是業務目標管理的核心方法，感興趣的同學可以查閱項目管理理論，本文不進行贅述。

從PDCA概念中可以看到，目標的制定、執行成效的判斷，以及糾偏動作的效果，都需要好的數據指標進行衡量，并作為最終目標達成與否的判斷依據。這個可度量的指標，與目標呈直接的正相關關系，該指標被稱為北極星指標。

北極星指標體系通常分為多級，每一級指標的設立選取，都是為了更好的支持上一級指標的達成，以最終共同實現公司頂層戰略（公司級的北極星指標）。

在這里舉個實際例子。一個電商公司的經營規模往往通過公司的年營業額（GMV）來衡量，也即GMV是整個公司的北極星指標之一。營業額有多種拆分計算方式，在此列出常見的一種簡化計算方式：

GMV = AC * Freq * Conversion * AOS


  • AC：活躍顧客數

  • Freq：顧客平均訪問頻度

  • Conversion：轉化率

  • AOS：平均單均價

上面四個核心指標，則為第二級核心指標，通常可下達到各個部門分別負責。例如，市場部負責流量和用戶數及其活躍度，產品和運營負責轉化率指標，類目線負責單均價指標。于是這些指標成為各個部門的北極星指標。如果一個指標的核心影響因素分散在多個部門，也由同一個部門牽頭負責。

為了達到上述各個二級指標，還可以進一步拆分。以活躍顧客數為例，

AC = RC + NC - EC

  • RC：留存顧客數

  • NC：新客數

  • EC：流失顧客數

于是這些指標又可以進一步分配到負責拉新和留存的職能團隊，成為這些團隊的北極星指標，由這些團隊各自牽頭負責。

負責拉新的團隊，又可以進一步把拉新指標拆分到渠道，如付費渠道、免費渠道等，進行下一級的核心指標定義和目標制定。

同樣的，下一級負責付費渠道的職能團隊或人員，則可以進一步拆分到具體渠道，如網盟、SEM、應用商店等，進一步制定各個渠道的具體目標。如此層層往下，直到直接可控的最下一層。

以此類推，產品和運營負責的轉化率指標，則可以沿轉化漏斗拆分為首頁到商詳、搜索到商詳、商詳加車率、購物車結算率、支付成功率等，通過逐層遞進的拆分具體到各個團隊進行分解，成為各自的北極星指標。

對于各個職能部門／團隊來說，自己所負責的這一級指標以及下一級指標情況，應當成為常規數據報表的監控內容，由此制定報表格式，向BI部門提出數據需求。

站在宏觀維度來看，三級指標的達成可以確保二級指標的達成，二級指標的達成可以確保頂層指標的達成，從而為業務目標提供保障。因此，指標體系的合理拆分和嚴密監控糾偏對公司目標實現至關重要。

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指標監控頻度

常規數據報表的周期通常為日報、周報、月報、季報。實時數據監控通常為應急響應需要（如故障宕機、突發事件處理），而半年報、年報則大多為業務結果的統計，周期過長，發現的問題及響應過慢，通常不在常規數據報表的范圍。

每個業務單元都具有各不相同的特點，需要進行有針對性的數據統計頻度設定。下面以產品和運營層面對轉化率對監控為例：

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實時監控

在大促期間觀察活動效果，流量變化迅速，高峰此起彼伏，爆品庫存時有告罄，此時數據觀察應當精確到最小顆粒度甚至實時監控數據曲線，對數據體現的問題（如售罄、宕機、技術故障、黃金資源位單品滯銷、頁面陳列錯誤、價格設置錯誤導致的波動等）迅速響應，優化促銷品及資源位，并使用賽馬機制，調整會場流量分發，以把大促效果推到極致。

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日報表

對于日常促銷活動，可以以天為單位，對促銷品類和促銷方式在整體轉化漏斗中的表現進行觀察，定位問題點并迅速進行針對性優化，如換品，換促銷規則，更新活動頁／活動欄目，配置促銷標簽等，以達到最佳活動效果。

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周報表

運營方面，例如首頁或頻道運營，可以以周或月為單位，通過各板塊CTR、停留時間、商詳到達率、加車率、轉化率、復訪頻度等維度觀察欄目用戶的興趣指數，對于薄弱環節通過數據進行深入分析（如用戶動線跟蹤、區域點擊熱度分析、跳失分析等），并適當結合用研的定性定量深訪對頻道入**互設計、頁面信息架構設計、頻道子欄目鋪設、信息展示、營銷文案等進行優化，以達到最佳效果。

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月／季報表

移動時代受到移動端發包頻度的限制（大多為每兩周到一個月發一個包），高度依賴技術功能的核心指標往往以月或季為單位進行統計。例如，對于核心轉化漏斗模塊的功能迭代和新產品模塊的效率效果，可以以月或季為單位（與技術發版周期和新欄目用戶教育養成周期有關），結合季節性因素，縱向對比同比和環比相應數據的波動，找到可以發力優化提升的環節。

運營動作一般帶來較快速的數據響應，側重于日報周報對運營的指導，而產品動作一般受技術發版影響，數據響應周期適中，更偏重月或季為周期的報表，但都謀求發現問題后迅速響應。年報總體來說可能更適用于公司戰略和業務線的財務考量，除了成果和得失總結，產品和運營側的使用相對較少。

上述是針對轉化率的舉例。如果是用戶運營和增長，同樣可以根據頻度對用戶的渠道來源和激活情況、傳播效果（短周期，如天或周）、活躍度、品類滲透率、交易情況、人均價值（中周期，如月）、留存率、流失返回率、生命周期情況（長周期，如季或半年／年）進相應的數據報表制定和監控，并觸發響應的調整動作。

最后，在報表制定時，建議不要把太多級別的數據放在同一個報表上，造成數據的汪洋大海，表格過度復雜，也會迷失專注點。通常一個報表含兩級指標為最佳。例如，一級指標的報表只含一、二級指標數據，對于一級指標的波動從二級指標進行觀察，找到波動原因。如果需要繼續深入，建議另外定制二級指標報表，含二、三級指標數據。以此類推。