一、指標體系建設必要性

在快手電商的業務背景下，構建指標體系的必要性在于為經營決策提供數據支持，通過精準分析經營場景下的銷售利潤、用戶行為轉化等關鍵指標，幫助優化產品策略和市場定位，提升整體運營效率。接下來從業務背景開始展開分析。

1. 快手電商業務介紹

快手電商的經營場景主要涉及電商的"人貨場"概念，具體為內容場和貨架場，通過這些場域與用戶建立連接，提供價值。內容場主要由直播和短視頻構成，直播貢獻大部分交易，通過策劃內容、產品引流及營銷工具引導，實現用戶互動。短視頻則重點在于"種草"用戶，通過差異化內容和商品植入，可能不直接掛載商品，但通過搜索層面引導用戶。在直播和短視頻這兩個內容載體下，我們通過品牌商家、頭部大 V 的聯合布局，以及流量策略的調整和營銷活動的結合，實現價值最大化。綜上，內容場主要承擔"貨找人"的職責。貨架場以商品卡為主要載體，可以和內容場進行連接，實現流量共享。通過店鋪搜索、商城頁面和"猜你喜歡"滿足用戶"人找貨"的訴求。

一個完整的用戶生命周期包括從潛在用戶，到內容消費，再到種草、首購、復購的演變，這些環節又可以抽象為人群探索、人群培養和人群轉化三大階段。

基于經營場景和用戶之間的關系，主要包括五大運營場景：首先是潛力消費者定位挖掘，這一場景的主要目標是找準用戶；第二是內容和商達融合，實現內容推薦；第三是基于人設和 IP 營銷互動，達到興趣拓展；第四是通過商家自賣和達人分銷引導成交；最后是通過會員運營和老客召回策略提升用戶粘性。

2. 業務遇到什么問題

在數據生產、數據查詢和數據使用三個環節中，不同角色可能會遇到各種問題：

數據產品經理在日常面對新業務需求時，會評估現有指標的復用程度，但這樣的效率低下，影響了項目速度和資源分配效率。

數據開發工程師在準備實現這些需求時，可能對技術指標的定義和口徑不清楚，導致開發過程中的不確定性增加，影響了開發效率。

開發完成后，數據產品經理需要考慮指標應該通過哪種可視化樣式來表達。

在數據交付給業務用戶后，如電商運營小二在尋找特定指標時，可能會遇到指標名稱不一致或定義模糊的問題，這增加了理解和使用數據的難度，影響了決策效率。

各層級的業務人員和管理者在使用數據時，常常對業務數據的表現全貌不清楚，這限制了他們對業務現狀的準確把握和未來策略的制定。

3. 指標體系能解決什么問題

我們需要一個好的指標體系來解決上述問題。

在建數過程中，指標體系可以實現指標標準定義，確保不同類型和業務主題的指標可以有序且有效地組織起來，為數據開發、生產和質量保障提供清晰的指導。

在看數環節，指標體系可以幫助用戶快速定位問題，實現數據的快速可用性，從而提升工作效率，滿足用戶對數據的即時分析需求。另外，通過指標文檔、白皮書等形式，企業可以實現數據資產的沉淀。同時，作為數據運營的基礎，指標體系有利于不斷提升指標的豐富度和覆蓋度，以滿足不斷變化的業務需求和數據分析深度要求。

最后在用數環節，利用指標體系進行產品化表達，可以滿足更高級的數據應用場景，如數據波動診斷和分析匯報等，從而輔助企業決策，提升決策的精準性和效率。

4. 什么是好的指標體系

指標是衡量業務結果的數據展示，是業務與數據的結合，用于量化業務效果的重要依據；體系是由相互關聯部分構成的結構性或邏輯性的整體，能清晰刻畫事物全貌，例如電商業務體系包含用戶、內容、流量供給等部分。一個有效的指標體系需要將關鍵業務指標邏輯化、結構化組織，將業務過程轉化為數據語言。好的指標體系不僅是指標的集合，還需包含產品化表達和使用指南，為用戶提供服務，類似一個產品。

建設指標體系需從構建每個指標開始，同時考慮到其橫向在不同業務專題中的復用性，以及縱向在數據建設與用戶分析引導中的作用。

二、如何建設好的指標體系

1. 如何建設好的指標

建設指標體系的前提是要建設好每一個指標，指標的建設主要從指標定義、指標建設和有效管理等方面入手。

指標定義階段：該階段是指標體系構建的基石，包括明確指標名稱和指標口徑。其中，指標名稱應清晰表達“業務過程”、“實體”和“度量”三個基本要素，如“支付訂單金額”。對于衍生指標，需綜合考量時間周期、業務實體維度、空間維度、方式維度等，以形成全面描述。同時，指標口徑定義需涵蓋業務定義、判定條件、統計方式和范圍限定，確保指標含義明確，如 GMV 指標的具體界定。

建設階段：指標建設需從多個維度考量，包括指標分類（原子指標、派生指標、復合指標）、指標分級（戰略、策略、執行層面）以及指標分域（一級至二級數據域，業務過程歸屬）。這些視角有助于系統性地組織指標，同時也便于與業務矩陣映射，提高指標的適用性和有效性。

指標管理：分前、中、后三部分來看。首先，前期需要制定指標建設規范，比如維護指標詞根庫，確保新增指標符合既定規范；在指標生產過程中，需要建立模型評審機制，確保指標建設符合標準，如詞根庫的匹配和生產規范的遵循；在指標生產后期，需要周期監控 review，監控不規范指標的新增情況，并持續改進指標管理體系。通過這些措施，可以及時發現并糾正問題，保持指標體系的健康和高效運行。

2. 指標體系建設方法

行業中運用了多種經過驗證的方法論，如 OSM 模型、UGM 用戶生命周期分析模型和 ARR 用戶無增長分析模型，以助于更有效的思考和達成業務目標。在電商領域，人貨場的場景化分析模型尤為常見，它幫助我們理解業務運作的核心要素。

快手電商采用 OSM 方法，通過目標（O）、策略（S）和度量（M）三個層面來拆解指標，確保業務目標的清晰和可執行。核心指標位于指標金字塔的頂層，直接關聯公司或業務的整體 OKR，如 JMV，代表了業務的最高追求。中間是業務指標，聚焦于部門 OKR，如直播團隊的直播 GMV，是實現核心指標的支撐點。最下面是過程指標，是團隊或個人的 OKR，如點擊轉化率。

3. 指標體系建設思路

確定好指標結構后，接下來需要結合具體業務，確定業務目標和策略。

以直播業務為例，其主要目標是提升直播渠道的 GMV，為大盤貢獻增長動力。不同階段采取不同的策略來最終實現目標。

內容供給階段，通過激勵手段引導商家和達人增加直播頻率，這一階段的小目標是提高開播勤奮度，抓手為促開播、促生產。

內容消費階段，要將內容更好地、更精準地曝光給用戶，以增加用戶的消費時長，這一階段的主要目標是曝光和進間，主要策略為優化內容價值以提高用戶滿意度。

交易牽引階段，主要目標為商品觸達，要在直播中有效展示商品，主要通過設置營銷工具和上架爆品來實現更有效的商品曝光。

訂單成交階段，在商品曝光給用戶后，需要引導用戶下單，這一階段的目標是提升人貨匹配度，可以通過對用戶的精細化洞察，以及行為路徑分析，優化匹配機制，最終促成用戶下單。

最后一個環節是關注復購，目標是建立信任關系，對應的抓手包括策略層面的 UA 觸達、運營層面的粉絲券營銷等。

目標和抓手確立之后，接下來的工作就是明確度量。主要工作是展示不同業務策略或過程的指標，可以從多個層面進行拆解，包括效率、時間、質量與數量、轉化率以及活躍互動。

在供給策略方面，我們通過促開播和促生產提升主播勤奮度，在這一策略下會重點關注開播人數、場次、主播開播時長以及短視頻發布的變化趨勢。從商品視角，需要關注上架商品的數量和 SKU 的豐富度。

流量分發，是為了將更有價值的內容曝光給用戶，使曝光后收益最大化。會關注內容參競量、競勝量、召回量，以及實際曝光次數等。

在內容消費方面，我們會監控正面指標，如直播觀看次數、用戶互動（點贊、評論、打賞）；還會關注負面指標，如舉報次數、不感興趣的人數規模等，以提升用戶體驗。

在交易規模和轉化效率方面，也采用類似的拆解邏輯，最終建立起整個指標體系。

三、快手電商指標體系產品實踐

接下來通過快手電商的兩個核心業務場景來具體介紹如何應用指標體系，以及通過怎樣的產品形式為用戶提供服務。

1. 電商經營分析指標體系產品化實踐

在快手的數據分析體系中，經營分析是最頂層的分析，主要解決兩個宏觀問題，一是公司整體經營狀況是否達成預期，二是業務策略是否奏效。因此在經營分析框架中最核心要解決的是三個層面的問題：第一個是宏觀視角下公司管理者需要快速了解公司整體 OKR 達成情況；第二是中觀層面，業務產、運、研需要追蹤自己的業務目標；第三是微觀層面，一線運營小二需要知道自己運營的商家或大人的目標達成情況。

經營分析作為最重要的一個管理手段，對指標體系及其應用呈現都有著較高的要求。

（1）電商經營分析指標體系建設背景

在成熟的指標體系建立之前，主要面臨的痛點包括：指標口徑不統一、體系不穩定、應用單一，以及異動分析效率低。這些問題導致數據分析難度增加，決策支持能力受限。基于這些痛點，我們設立了針對性的目標。

指標統一管理：為解決指標口徑不一致的問題，需要完善維度和指標管理規范，確保各報表間數據口徑統一，提升理解和使用效率。

指標體系沉淀：建立并鞏固一個包含核心 KPI 和多業務主題的穩定指標體系，通過核心指標與各主題間的聯系和體系構建，解決視角不固定和報表分散的問題，提升管理效率。

指標體系產品一體化：構建一體化的經營分析產品，針對不同業務場景提供差異化服務。

指標體系分析全面提效：實現核心 KPI 可監控、波動可監測預警、異動可定位的全過程，讓數據易用易解讀，從而實現高效決策。

（2）電商經營分析指標體系及分析思路

指標體系分三個層面，即業務主題、北極星指標和指標拆解。第一個主題是業績，這是最為核心的目標，關注的北極星指標是 GMV 和收入，進一步結合業務可拆解到退款、結算和傭金等過程。業績目標下又拆分為流量、供給、用戶、機構和服務體驗等主題。

流量部分，通過 OPM 和 GPM 指標監控內容曝光到訂單轉化的效率。可拆解為直接影響和間接影響，直接影響是從流量規模和流量效率兩方面來看，進一步可以看不同活躍度的用戶或不同流量分發頁面的表現；間接影響主要是從內容供給來看，比如開播和短視頻素材的量，還可以進一步下鉆到具體的行業。

下一個主題是供給，這里主要是從商家達人或貨品的角度出發，北極星指標也是 GMV，拆分成店和品兩部分。店的部分關注主播規模和店效，品的部分則關注商品規模和品銷。

類似的，其它主題也以同樣的方式，依據業務背景和目標進行拆解，最終建立起整個經營分析指標體系。

在經營分析場景，僅有指標體系是遠遠不夠的，還需要與指標體系相輔相成的分析思路，來盤活指標體系。分析思路包括目標追蹤、過程拆解和下鉆分析三個粒度。目標追蹤，需要關注總目標的達成，即目標拆解后的達成進度，并以可視化呈現；過程拆解，是對業務主題和業務過程進行拆解；下鉆分析，包括維度下鉆、明細下鉆。

（3）電商經營分析數據產品示例

上圖中展示了一些經營分析數據產品的 demo。

2. 電商活動大促指標體系產品化實踐

接下來介紹電商活動大促場景下指標體系的建設。

（1）電商活動大促業務拆解

大促平臺目標為提升 GMV，可拆解為預售/預熱期、正式爆發期和日促/返場期三個階段，對應各階段又可以從場次供給、商品供給和營銷玩法三個維度進行運營。

場次供給，關注核心是商家和達人的爆發場次，提供流量扶持、平臺補貼等激勵，以促進更多爆發。基本盤維護主要關注維穩場次，通過底盤流量扶持和黑馬激勵、躍遷激勵等措施促進中腰部商家和達人完成大促的場次供給。

商品供給，會關注主力品、秒殺品，并在水果生鮮、美妝服飾等民生時令方面確保基本盤的商品供給。

營銷玩法，將場次供給和商品供給通過更具吸引力的玩法呈現給用戶。包括全域玩法，如跨店滿減、分期免息等；貨架玩法，如分享裂變、單單返等；內容場玩法，如天降紅包、看直播領金幣等。

通過這些手段，助力商家加速營收和躍遷，同時提升用戶購買意愿，增強用戶對平臺的好感度和忠誠度，實現用戶與平臺的雙贏。

（2）電商活動大促指標體系確立

通過過程拆解，就可以建立起大促指標體系。大促目標設定為增量 GMV，對應的大促策略包括但不限于盤播、盤貨、流量、買家等，以實現銷售增長。

盤貨策略在大促中尤為重要，不同于日常運營，需上架爆品和秒殺品以提升銷售額和吸引顧客，確保大促期間的高曝光和高轉化。因此需重點關注爆品數量、爆品類目數、品牌商品數以及爆品 SKU 等，以優化庫存結構，滿足不同消費者需求。

（3）電商活動大促數據產品示例

基于上述指標體系，我們能進行深入的分析和應用層面的產品化展示，明確目標達成情況。通過大屏的實時呈現，我們可以及時關注目標達成和業務過程，并調整策略，確保目標的有效追蹤和實現。

四、指標體系管理

管理指標體系要求持續更新與優化，確保指標的時效性、相關性，同時建立一套標準化、流程化的指標監控與分析機制，促進數據驅動文化在快手電商內部的深化，提升數據治理水平和決策質量。

1. 指標體系生命周期

需求承接階段：明確業務需求，進行需求分析，確保指標體系的構建直接響應業務目標和挑戰。

指標定義階段：確認指標、維度及其相互關系，為后續的數據生產和運營奠定堅實的基礎。

數據生產階段：依據確認的指標維度體系，進行模型評審和數據開發，確保數據質量與準確性。

數據運營階段：推廣數據內容和能力，通過數據運營提升數據的使用價值，促進數據的普及和共享。

數據消費階段：基于數據內容進行分析洞察，支持業務決策，發揮數據在業務實踐中的決策輔助作用。

迭代/下線：隨著業務的變化，對指標體系進行相應的迭代。并對使用情況進行監控，根據使用熱度做治理或下線。

2. 指標體系生命周期管理

需求承接階段，直接目標是要理解業務背景并明確數據需求，通過制定數據需求分析規范、需求指標確認規范等，以確保實現高質量需求拆解的最終目標。

指標定義階段的直接目標是將需求語言轉化為數據語言，為數據生產提供依據，通過建立維度規范、指標規范以及維度指標之間的關系將指標落實，最終目標為實現系統性的指標管理。

數據生產階段包括數據交付和數據質量保障，通過數據探查、模型評審、數據交付等步驟確保數據符合預期，使用指標管理平臺進行規范管理，最終通過指標管理指導數據生產。

數據運營的直接目標為推廣數據內容、建立數據心智，通過培訓分享、反饋收集和迭代優化，實現指標體系價值傳遞。

數據消費階段，通過一些專題數據產品、大模型數據服務來展示指標體系應用的全面性。

最后，在迭代/下線階段，通過周期性的業務 review 和規劃，制定指標治理和下線流程，最終實現指標體系的迭代。

在整個指標體系生命周期中，從指標定義到數據生產的過程至關重要，需要根據詞庫規范定義，并根據定義進行開發，才能保證數據的一致性。

五、總結

• 在面對業務指標一致性問題時，首先需要在需求拆解和指標定義階段樹立主動的規范意識和一致性目標，形成如指標命名規范等公共規范，以確保指標的標準化和清晰度。
• 指標定義和維護過程中，需基于已有指標進行管理，明確指標的歸屬和詞庫，通過規范化的新增流程來避免新舊指標口徑不一致，同時利用審批流程和血緣關系監控來及時發現并解決同名不同義的問題。
• 在數據的生產環節，遵循嚴格的生產規范，對新增指標進行審批，并利用數據血緣關系進行監控，及時發現并處理指標不一致性問題，提升數據的一致性和準確性。
• 對于數據運營層面，定期進行指標的 review 和宣貫，確保業務人員對高重合度指標有明確的認識，避免同名不同義的誤解，同時在數據應用層面提供報表和內容產品上的外顯標注，以預防此類問題。
• 針對不同業務發展階段，指標體系的管理重點也有所不同，起步期側重于基礎設施建設，爆發期關注效率提升，穩定期則更多地利用指標體系驅動業務發展和價值最大化，體現了對業務不同階段的針對性管理和優化策略。

六、Q&A

Q1：一般怎么解決指標一致性的問題?

A1：指標一致性問題在日常工作中常見，尤其在業務快速發展或擴張階段更為突出。解決此問題需從多個環節入手：

需求拆解與指標定義：需有主動規范意識和一致性目標意識，形成指標命名等公共規范，明確指標包含要素及拆解、組合方法。

指標維護與管理：基于日常對已有指標的維護和管理，如指標歸屬、細粒度詞庫等，完成新增指標的規范化，確保新增指標與已有指標口徑一致或在命名上有所體現。

底層生產環節：遵循生產規范，如新增指標或詞庫審批流程；依托底層數據表血緣關系等，通過日常監控或判斷及時發現疑似同名不同意的指標問題。

數據運營層面：對重合度高或疑似同類的指標進行周期性 review 和宣貫，消除業務同學使用疑慮。

數據應用層面：在報表或內容產品上提供外顯或標注能力，解決指標意識性問題。

Q2：業務的發展不同的階段指標體系應該怎么樣來管？

A2：業務的發展階段可抽象為起步期、爆發期和穩定期。在起步期或初創期，業務剛起步，數據層面可能面臨“沒數可看”的狀態，此時指標管理的重心在于基建層面，如建設規范、生產規范等。進入爆發期，業務快速擴量，數據需求壓力增大，指標體系管理需解決效率問題，提高取數、找數效率，數據團隊需將指標管理線上化，保障數據一致性和準確性。在穩定期，業務可能增長放緩或進入穩定狀態，此時需通過數據或指標體系為業務提供更大價值，驅動業務，如基于指標體系底座，通過多樣化分析思路、場景和產品能力，為業務提供定制化場景或數據方案。

Q3：指標拆解業務限定，包括說維度一般是怎么去組織？是存放在數倉哪一層跨域組織數據之前嗎？指標拆解業務陷阱維度一般怎么組織？

A3：在指標和維度建設中，首先需定義或拆解指標，并通過指標字典或維度字典進行管理。可利用公司或業務的指標管理平臺，或業務陣型進行更好的組織。同時，在生產環節，也需在數倉中承接和開發這些指標和維度。因此，在不同階段，都需要進行相應的組織和建設工作。

Q4：指標生命周期管理在指標下限階段會使用哪些維度來評估或者判斷下線?

A4：數據產品的持續生產需注重數據的維護與管理。針對指標生命周期的管理，業務后期需更多關注成本，可能需進行數據治理。治理前需明確目的，如數據內容、報表或產品使用熱度變化，或已不適應業務發展。之后需采取行動，如分析存量數據表或數據集的查詢熱度、用戶滲透或留存穩定性。可通過規則篩選出使用熱度低的數據，再確認下調對日常分析或業務決策的影響，最終進行下線評估。整個過程需確保數據治理的科學性和合理性。