在不久以前,如果组织想要一个集中的指标平台,他们必须目己建立。这需要大量的基础设施投资,有时还需要数据工程团队的长周期工作。无论是自己开发,还是直接购买,都需要付出前期的成本。那么企业大量投入后,能从指标平台取得哪些价值,我们接下来介绍
理解业务
因为指标是用量化管理的方法将业务进行统一管理,指标平台实现了可以用指标为统一语言来分析业务开展,整体理解业务的真实状况,贴合业务的价值和目的。业务用户也可以顺利获得指标所描述的对象和场景来理解业务,比如,有的业务场景看重费率、有的业务场景看重客单价。
发现问题
顺利获得对历史数据的对比分析,指标的不同特点可以反映业务问题。例如指标在各个维度的特点,指标有没有随着时间产生周期性变化,还可以分为在不同的业务生命周期和用户生命周期。在同样的指标下,不同业务场景表现如何,例如游戏平台、内容平台、课程平台的活跃时长都会有所差异这种差异既和业务形态有关,也和用户需求有关
判断业务好坏也可以顺利获得设置指标参照的基准,这个基准除了用于判断业务表现以外,还可以衡量业务成长。比如行业参考值、最大值、均值、成熟度曲线、不同业务组的整体值、上一时间周期比同比环比、年累计等等。
定位原因
指标的变化只是描述了历史变化,其中变化的原因才能说明业务的问题。同样的一个指标变化,背后的原因在不同场景下可能不一样。客单价降低,如果是因为扩充了低单价品类商品或者新用户比例增加引起的,那就不用太紧张,但如果是因为缺货、老客客单价下降等,那可能就有比较大的问题。指标的关联因素实际上会影响指标的变化,指标的关联因素主要考虑的是,该指标发生波动是哪些因素造成的,指标和另外的哪些指标会共同变化,等等。对“影响因素”的认识,常见的场景就是波动或者归因分析。
精细化运营
运营管理效率是一家企业执行力的体现,是将战略目标在组织层面进行分解,然后逐步落实并实现的过程。在大数据时代,企业必须要建立一套数据感知响应系统,顺利获得即时的
数据采集、
数据分析及决策,实现即时响应,并在快速迭代中形成应对外部环境的最佳策略
企业需要采集数据并建立指标体系,对运营的各个环节进行数据化和指标化,让所有运营活动都用数据表征,这样就能够精细化运营管理的冬人环节,提升过程管控的力度和粒度,提高管理的精细化程度。
挖掘价值
业务开展的过程中会产生大量的数据,企业需要对数据背后映射的价值进行洞察。只有把数据和业务结合起来,顺利获得处理和分析才能体现数据的价值。顺利获得指标体系来监测业务数据,分析业务的开展情况,能帮助企业更好的提高数字化水平,提升运营效率。构建指标平台既可以更加全面清晰的展示企业应用的数据,也可以帮助企业沉淀数据资产,利用现在的机器学习等预测能力,挖掘
数据价值,为商业决策给予数据支持.
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