干货分享 | 终于有人把指标体系和标签体系说清楚了!

2023-04-27 11:51 OceanMind海睿思



当前,随着企业数字化转型如火如荼地开展,在企业经营管理数字化的数据建设过程中,经常会遇到指标和标签的使用场景。


指标体系到底是什么?标签体系又是什么?这些疑问导致在数据分析过程中效率低下、科学性不高,无法切实为企业经营管理提供准确、可靠的辅助支撑。


指标体系到底是什么?标签体系又是什么?


实际上标签与指标一样,是理解数据的两种思维方式,在赋能业务水平上两者同样重要。接下来我们结合实际理解,从两者的定义、应用场景进行阐述。



1

如何理解指标体系


❖ 数据指标

将海量数据之“海量”的精髓提炼、挖掘出来,以数据为载体展现每日、每月、每季度等企业经营管理所关注的统计量,通过对数据进行分析得到一个具备度量值的汇总结果,从而达到业务可描述、可度量、可拆解的目标。


指标的组成及形式如下图所示:


指标的组成及形式



❖ 指标体系

对数据指标体系化的汇总,使得某一业务域横向、纵向的指标体系化,汇总并明确指标的口径、维度、指标取数逻辑等信息,从而快速、准确地获取指标的相关信息。


例如销售主题的指标体系如下:


销售主题的指标体系



2

指标体系的价值


指标体系建设是企业经营管理数字化的重要一环,不仅符合“创新驱动”的理念,更是企业实现“数据驱动”业务发展的重要方法,其价值主要表现在:



❖ 企业经营管理决策辅助

让管理者从数据层面对企业的发展有比较客观的认知,在进行决策时,保持相对理性与科学性;对于新业务的洞察,也可以不断丰富新的数据指标,横向与纵向扩展指标体系,灵活且全面地把握业务发展趋势,为未来的决策提供支撑。


企业经营看板界面



❖ 企业核心业务优化与指导

指标体系中会有很多拆解的细分指标,这些数据指标的变化反映的是用户对于运营情况的实时反馈;指标的拆解可以满足业务人员对指标层层洞察的需求,为运营的业务决策提供了数据支持,从而为企业业务优化提供驱动元素。


企业运营指标拆分界面



❖ 驱动数据指标口径统一

数据指标体系化可实现指标统一的管理、统计口径,避免由于定义模糊和逻辑混乱,造成企业决策科学性差。

数据指标口径统一界面



3

如何理解标签体系和价值


❖ 标签

标签是根据业务场景的需求,通过对目标对象的静态属性和各类相关事件,运用抽象、归纳、推理等算法得到的高度精练的特征标识。


最先在互联网领域得到应用,并逐步推广到其他行业领域,打标签的对象也由用户、产品等扩展到渠道、营销活动、供应链等。

标签的组成


在互联网领域,标签主要用于人员画像,有助于精准营销、提升用户差异化体验等;

在企业领域,标签更多助力于战略分级、智能搜索、优化运营、优化服务、经营管理数字化等。



❖ 标签体系

根据目标对象的“基本属性”,“行为特征”等分析维度,把个性化的目标对象打上标签,并对标签进行梳理整合,形成典型的目标标签,在不同的业务场景使用。


例如对公司员工的基本信息进行标签体系构建,如下图:

员工基本信息的标签体系



❖ 标签体系的价值

通过对标签体系的建设,将数据资产变得可阅读、易理解、好使用、有价值,最终目标是通过有序的正向循环不断挖掘提升数据资产的价值,使之变成企业的核心增值资产。

标签洞察分析界面



4

数据指标与标签内容上的区别


数据指标通常是描述客观事实,并通过不同的统计口径,叠加不同的计算维度与限定词来展现客观事实。


指标多为数值型,最常见的数据指标为各类宏观指标。比如毛利润增长率等,都是一个实实在在的数字,无人为判断。


年度利润的指标分析


标签通常是人为定义的概念,比如学历标签可以高学历、一般学历、低学历等,合同标签有高风险和低风险。


标签不是一个客观的事实,而是由人为的定义和客观事实结合得到的数据标签。标签通常会定位到具体的实体,其核心的目的是划分不同的实体群组。

学历标签的构建


数据指标与标签是可以相互转化的。


指标可以从标签中转化,比如高学历、低学历的离职率,其中高学历和低学历都是标签,但在标签的基础上增加一个离职率,就由标签转化为了指标。


同样标签也可以从指标转化得来,比如说软件项目中常用的数据标签:大项目(项目金额>=500万),其中“项目金额”就是数据指标,不同软件项目的标签设定可能是不同的。



5

数据指标与标签场景上的区别


❖ 指标分类

一般来说指标常用的分类是相对固定的,会将指标分为原子指标派生指标复合指标三类。


原子指标是针对某一业务事件行为的度量,是一种不可拆分的指标,具有明确业务含义,比如支付金额。


派生指标可以理解为对原子指标业务统计范围的圈定,比如最近1年销售事业部销售金额。


复合指标是基于已经设计好的派生指标,设定衍生计算逻辑而构成的指标。



❖ 标签分类

标签可分为事实标签规则标签模型标签


同原子指标类似,事实标签来自于底层的原始数据,事实标签用于描述实体的客观事实,例如性别标签、区域标签等。


规则标签指的是基于事实的统计结果,结合一些人为判断而生成的,比如按照项目金额的不同区间就可以将用户划分为大项目、小项目。


模型标签则更加抽象、更加主观,是通过事实标签和规则标签抽象而来的群体特征,比如购物达人、收藏达人、运动达人等。



❖ 使用场景

指标通常拆解使用,比如一个较大的指标:销售量分析,可以拆解到不同维度上,并且加以限定词,比如数据中台产品销售量、主数据产品销售量等,主要是用来洞察运营及业务能力。


标签通常归纳使用,用来刻画某一个群体的特征,可以是供应商也可以是客户,其核心是目标对象的分类,根据分类不同采用不同的市场策略。



6

指标体系和标签体系的融合


将企业指标体系与标签体系融合分析,能够最大限度地在核心业务领域中挖掘业务数据价值。


在分析关键指标的场景中结合标签信息,可以更加深入地洞察市场发展趋势、客户潜在需求、市场竞争态势变化等,从而制定更为精准的业务策略。


另外,实现跨部门、跨业务的数据协同与共享有助于优化资源配置和促进协同创新,提高内部信息交互与协作,推动业务快速、高效发展。




OceanMind海睿思 长期致力于企业运营健康管理数字化场景的研究与实现,以“提高企业经营管理数字化水平”为己任,旨在为企业实现标签体系与指标体系在业务上的深度融合,提供一个全面、系统的运营管理洞察分析平台-睿企,驱动企业从宏观与微观层面洞察业务现状,识别关键问题与潜在风险,进而快速优化决策过程、提升整体运营水平,助力企业数字化转型。






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