在互联网行业，数据指标可以说是每个公司最为关心的因素了，因为GMV、ROI 等数据指标的好坏直接反映了公司或项目的发展情况优劣，而对于产品经理来说，尤其是数据产品经理，帮助团队建设数据指标体系就是重中之重了。那今天我们就来聊聊数据指标体系的建设思路。

指标在百度百科中的汉语意思是“预期中打算达到的指数、规格、标准，一般用数据表示”，在统计学术语的解释是“指标是说明总体综合数量特征的概念”，而在互联网行业，指标就是指数据项，总销售额是指标、净利润是指标、毛利率也是指标、近一周安卓用户打卡率也是指标。

而所谓的指标体系，则指的是系统性管理指标的结构，比如对指标的分类及分类标准的确定、对指标的拆分等。

要建设数据指标体系，首先是要先明确业务目的，确定核心指标。数据最终是为业务服务的，因此产品经理在建设数据指标体系之前，首要的工作就是去了解清楚业务的目标是什么，什么数据能够直接反映出业务的发展状况，比如跨境电商行业的优化师部门，其业务的目标就是吸引更多的用户下单，那最重要的数据指标就是转化率和转化单量。

在了解业务的目的并确定核心指标后，下一步要做的就是深入业务流程捕捉更多指标，因为在实际的业务运作过程中，会产生很多的数据，虽然核心指标最关键，但是业务流程中的其他指标同样能够在一定程度上反映业务不同维度的运作状况。同样举的例子是跨境电商的优化师部门，优化师的日常业务流程大概如下：

在流程中关联的数据指标如下：

∙ 确定发布广告的商品：商品的广告成单率

∙ 创建广告创意：广告创意展示数、广告创意点击数

∙ 创建并发布广告：CPM、CPC、CPA

∙ 优化或关闭广告：转化单量*、转化率*、roi、点击率

在确定了所有相关的指标之后，接下来要做的事情就是拆分指标并确定原子指标。拆分指标很好理解，就是把指标拆分为多个次级指标，比如商品的广告成单率=广告成单量/总成单量，广告成单量和总成单量就是广告成单率拆分下来的。而所谓的原子指标指的其实就是没有办法再进行拆分的指标，之所以需要确定原子指标，是因为原子指标意味着产品经理后续要收集数据的时候只需要把原子指标拿到就可以了，其他复合的指标都可以由原子指标经过一定的运算组成。

文中反复提到了数据和业务的关系，我的目的很简单，无论是建设数据指标体系还是后续进行其他的数据采集数据分析工作，首要的目的都是先了解业务目的并深入业务去思考，数据最终是为业务服务的。