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　　说起数据指标体系，大家总会想起 AARRR、OSM 和 UJM 等，但如果细问，你真的能说清吗？要搭建好用的数据指标体系，光有理论是不行的。这篇文章分四步讲解搭建数据指标体系的方法，一起看看吧。

　　一提起指标体系，很多同学像说相声一样，脱口而出 AARRROSMUJM ……讲得好开心，可面试官多反驳一句： 我这是销售运营的指标体系！ 说清楚到底 O 是什么 O，U 是怎么 U 的！ 就会让很多同学没了办法。

　　和很多数据分析问题一样，OSM 等理论本身没有问题。问题是不能把理论当教条，不深入业务流程之中，不考了具体场景，是没法搭建出好用的指标体系的。

　　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。

　　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。

　　不同销售流程的操作不一样，想让指标体系具体、能落地，就得深入业务细节之中，看具体是怎么操作的。有的流程可能很简单，比如销售自带客户资源，那就自己联系客户→签约，结束。

　　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：

　　至于有啥奖惩措施，有啥规范制度，一概不知。这样会导致指标体系只能展示结果，不能解释原因，也没法对比分析。最后对着人数、比例、人均金额三个指标狂抓脑袋：为啥它就涨了呢？为啥它就跌了呢？（如下图）

　　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。

　　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。