0 引言

指標(biāo)拆解的本質(zhì)是將戰(zhàn)略目標(biāo)拆解為更小的業(yè)務(wù)目標(biāo)，其過程就是將北極星指標(biāo)層層拆解為更底層的業(yè)務(wù)指標(biāo)，最終形成縱向有支撐、橫向有業(yè)務(wù)聯(lián)系的指標(biāo)體系。

1指標(biāo)分級 在了解指標(biāo)拆解方法前，我們需要先了解指標(biāo)分級體系，如圖2-4所示。一般可以將指標(biāo)分成T0～T3四級，T0級指標(biāo)對應(yīng)的就是戰(zhàn)略驅(qū)動型的北極星指標(biāo)，T1級指標(biāo)是在公司各業(yè)務(wù)領(lǐng)域直接承接北極星指標(biāo)的公司級指標(biāo)，T2級指標(biāo)一般是承接公司級指標(biāo)的部門級指標(biāo)。T3級指標(biāo)一般就是過程指標(biāo)（業(yè)務(wù)板塊很多或業(yè)務(wù)復(fù)雜度很高的公司，可以考慮設(shè)置T1～T4級指標(biāo)，將T4級指標(biāo)作為過程指標(biāo)），可以直接被一線業(yè)務(wù)執(zhí)行影響。

指標(biāo)層級劃分企業(yè)戰(zhàn)略決定了北極星指標(biāo)，企業(yè)商業(yè)模式?jīng)Q定了北極星指標(biāo)的拆解方式，而最終形成的指標(biāo)體系就是業(yè)務(wù)模式的數(shù)字孿生，同時也會影響到組織架構(gòu)的設(shè)置。所以一般而言，T1和T2級指標(biāo)往往會由具體的一二級業(yè)務(wù)部門來承接，T3級指標(biāo)會由具體小組團隊或個人承接。

2.指標(biāo)拆解的4種方法?

比如圖中的綜合毛利指標(biāo)，它是由銷售收入、銷售返點、采購成本、費用通過加減乘除運算得來的，基于指標(biāo)定義，就可以把綜合毛利拆解為銷售收入、銷售返點、采購成本、費用相關(guān)的指標(biāo)。

圖2 指標(biāo)拆解示例

（先按指標(biāo)定義拆解，再按維度值拆解 比如銷售額可以分區(qū)域分品類進行拆解，費用可以按照費用類型進行拆解。按維度值進行拆解本質(zhì)上是將指標(biāo)在某個物理空間按照一定分組方式進行細分。細分不一定是按照現(xiàn)有的單個維度值，很多數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域常用的細分方法可以拿來用作指標(biāo)拆解的方法，比如：

● 多個維度值組合，比如根據(jù)波士頓矩陣模型將產(chǎn)品劃分為4種類型，根據(jù)RFM（消費間隔、消費頻率、消費金額）模型將用戶分為3類。

● 按時間維度劃分，比如常用的用戶生命周期模型、AIPL（認知、興趣、購買、忠誠）模型等。

● 按程度劃分，常用帕累托圖分析方法，比如將商品按月度銷量劃分為不同類型，具體是將商品按照銷量數(shù)據(jù)降序排列，累計銷量TOP 20%對應(yīng)的SKU為A band，累計銷量在20%～40%區(qū)間的SKU為B band，以此類推劃分C、D、E band，0銷SKU劃分為F band。

圖2展示的指標(biāo)拆解示例中，先根據(jù)指標(biāo)綜合毛利本身的定義進行拆解，再將拆解后的費用指標(biāo)按費用類型維度進行拆解。

如圖3中，將GMV指標(biāo)拆解為UV、成交轉(zhuǎn)化率和客單價三個指標(biāo)。

圖3指標(biāo)拆解示例（先按計算公式拆解，再按維度值拆解）按維度值拆解，很多時候不會改變指標(biāo)業(yè)務(wù)邏輯，屬于物理拆解，比如全國銷售額按照區(qū)域拆解為省份銷售額，只是做了物理上細分，方便后續(xù)在更細粒度的相似特征群體中找到針對性措施，但物理拆解本身很難帶來新的業(yè)務(wù)洞見。按計算公式拆解下來的子指標(biāo)，與原指標(biāo)的口徑和定義會不一樣，屬于化學(xué)拆解，比如子指標(biāo)UV與原指標(biāo)GMV業(yè)務(wù)含義很不一樣，這種拆解方法往往可以帶來新的業(yè)務(wù)可能性，這是一種用數(shù)學(xué)模型探索業(yè)務(wù)模式的方法。?

大多數(shù)情況下，在單業(yè)務(wù)板塊內(nèi)，建議先做化學(xué)拆解，確定業(yè)務(wù)模式，再做物理拆解，以便“分而治之”。圖3所示的指標(biāo)拆解就是先進行化學(xué)拆解，再進行物理拆解得到指標(biāo)體系，并關(guān)聯(lián)到責(zé)任部門。同一個指標(biāo)的拆解公式也可以有很多種，可以根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯進行調(diào)整，不同計算方式會產(chǎn)生不同的子指標(biāo)。比如經(jīng)典的財務(wù)領(lǐng)域的杜邦分析法（見圖4），基于權(quán)益凈利率，經(jīng)過層層拆解，逐步覆蓋公司經(jīng)營活動的每個環(huán)節(jié)，以實現(xiàn)系統(tǒng)、全面評價公司經(jīng)營成果和財務(wù)狀況的目的。

圖4 指標(biāo)拆解——、杜邦分析法傳統(tǒng)的杜邦分析法在很多地方有局限性，核心問題是沒有區(qū)分金融活動與經(jīng)營活動，這樣當(dāng)一個公司金融相關(guān)業(yè)務(wù)比較大的時候，它就很不適用了。為解決這個問題，可以采用改進后的杜邦分析法，如圖5所示。

圖5指標(biāo)拆解——杜邦分析法改進版

這個案例主要說明，即使是同一個指標(biāo)，也可以按照業(yè)務(wù)模式或業(yè)務(wù)目標(biāo)靈活選擇不同的指標(biāo)拆解公式。 GSM模型（見圖6）是谷歌用戶體驗團隊提出的一種指標(biāo)體系設(shè)計方法，主要用于拆解不好量化的目標(biāo)。比如提升用戶體驗這個目標(biāo)比較大，需要進一步拆解成更方便業(yè)務(wù)執(zhí)行落地的小目標(biāo)，而且不像提升客單價、提升成交轉(zhuǎn)化率等好量化的目標(biāo)，它不能直接用計算公式拆解。

圖6 GSM模型信號可以理解為目標(biāo)達成后用戶的行為會有哪些變化，比如用戶體驗提升了，用戶可能會每周持續(xù)購買或者推薦朋友來購買。一個目標(biāo)可以分解為多個信號，即拆解為多個子目標(biāo)，一個信號可以用多個指標(biāo)進行衡量。 以提升用戶體驗這個目標(biāo)為例，如圖6所示，應(yīng)用GSM模型拆解指標(biāo)的第一步是明確目標(biāo)，可以是北極星指標(biāo)，也可以是支撐北極星指標(biāo)的子目標(biāo)。比如企業(yè)的北極星指標(biāo)是月活躍用戶數(shù)，拆解到客服部門的子目標(biāo)可以是提升用戶體驗。 在明確目標(biāo)之后，我們需要尋找一些信號，也就是在實際業(yè)務(wù)過程中與目標(biāo)相關(guān)聯(lián)的用戶行為。還是以提升用戶體驗為例，我們很容易會想到一些相關(guān)的用戶行為信號，比如客戶填寫的滿意度調(diào)研問卷評價很好、客戶投訴越來越少等。尋找與用戶相關(guān)目標(biāo)的信號的方法可以參考谷歌最開始采用的HEART模型，如圖7所示。HEART模型中，H代表愉悅度，E代表參與度，A代表接受度，R代表留存度，T代表任務(wù)完成度。在愉悅度方面，相關(guān)的信號可以有用戶反饋、評價和分享推薦；在參與度方面，可以關(guān)注用戶使用深度，如訪問次數(shù)或訪問深度；在留存度方面，可以關(guān)注訂閱和續(xù)費等指標(biāo)；在留存度方面，可以關(guān)注用戶的重復(fù)購買或使用行為；在任務(wù)完成度方面，可以關(guān)注用戶完成特定任務(wù)的效率。

圖7 HEART模型最后，把這些與用戶行為相關(guān)的信號轉(zhuǎn)化成指標(biāo)，比如圖8中對應(yīng)各種信號的滿意度評分、NPS、客訴率等。

圖8 通過GSM模型拆解指標(biāo)