1. 行为产生数据

先来谈一谈,自己对数据基础概念的思考。我认为首先要建立的核心观点是:行为产生数据。

翻译一下这个核心观点。意思就是,当我们在思考或描述数据相关需求的时候,必然要包含这样的语素:“物体A+动词+物体B”。举个例子,比如我们想提一个生产的报表需求,那么思路就可能会总结成这么一句话:我想看,一月份玩具工厂(物体A)生产(动词)玩具汽车(物体B)的数量。

再举一个《图解网站分析》这本书的例子,如果你是一家711便利店的店长,想提升销售额。那你可能就要分析顾客进入便利店后的每一个动作,针对于每一个动作产生数据,并进行分析。

可以看出,数据分析应该包含如下过程:

也就是说,数据分析的最终落脚点是做出判断决策和解决问题。

2. KGI、CSF、KPI的关系

基于“数据分析是解决问题”的思路,接下来介绍由KGI、CSF、KPI三个指标建立起来的数据分析思路。

首先强调KGI、CSF、KPI的名称不重要,不要被抽象的名字吓倒,我介绍 知识技能都简单好用。对于KGI、CSF、KPI,我们最熟悉的可能就是KPI。那么这三个概念具体指什么呢?如下图:

其实,KGI(关键目标指标)是目的,决定了CSF(重要成功要因)和KPI(关键绩效指标)。比如说,A公司今年要实现的营销额是1.2亿元;回川在2017年的高考中,要考到清华大学。

而CSF(重要成功要因)是战略,即实现目的所做的事情。CSF(重要成功要因)取决于KGI(关键目标指标)。比如说,A公司要实现1.2亿的销售额,就需要增加购买次数;回川要在考取清华大学,就要提升英语和数学的高考成绩。

那么,KPI(关键绩效指标)是策略。怎么理解是策略呢?

CFS(重要成功要因)是战略,从战略中会逐层拆解出战术。战术是从宏观层面看,接下来怎么做。再从战术中拆解出指标。回想一下,文章开头的核心观点:行为产生数据。为了便于理解,指标可以理解为报表中的各项指标,如点击率、复购率等。接下来从指标拆解为目标,比如点击率的目标是每天有1000次点击。接下来,KPI(关键绩效指标)就登场了。KPI是对目标的进一步拆解。比如,为了实现点击率是每天有1000次的点击目标,设立KPI是每天从微信渠道引流1000个访客,优化搜索引擎带来500个访客。

是不是有些晕了?那我再用图举一个物流生产的例子。

这里,要补充一点的是KPI。本文所指的KPI,更偏向于执行和行动的角度。或者说,在KPI(关键绩效指标)的指导下,进行工作。在公司的绩效考核,可能会将目的(KGI)或目标等同于KPI。我们在这里不做学术讨论,名字不重要,理解数据分析的思路为主。

同时,KPI的设定要关注以下三个因素:

  1. 具备可行性
  2. 变动因素小(即提升KPI,可以提升目标,这其中没有其他因素的影响)
  3. 改善幅度大(即效果显著)

另外,值得注意的是,所有目标都是要遵守SMART原则。

  • 必须是具体的(Specific)
  • 必须是可以衡量的(Measurable)
  • 必须是可以达到的(Attainable)
  • 是要与其他目标具有一定的相关性(Relevant)
  • 必须具有明确的截止期限(Time-bound)

也就是说可以定量化。比如,“保持身体健康”不是目标,而“一年以内体重保持在130斤”才是目标。

3. 输出:OGSM表

依据以上的分析思路,最终输出OGSM 表。OGSM 表是一种管理表格。OGSM 的含义是 Objective(目的)、Goal(目标)、Strategy(战略)、Measurement(测量)各词的首字母。

这个表格包括目的、战略、战术、对象、实施内容、时期、优先级、评估、目标等元素。其中对象,可以理解为功能或者控件,比如提升搜索引擎优化,是对搜索实施改造。

所以,OGSM是通过数据优化解决问题的行动规划。

4. 总结

KGI、CSF、KPI三个指标建立起来的数据分析思路是:

  1. 输入
  2. 执行方法
  3. 输出

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