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最新业务数据指标体系集合!覆盖9个行业、多个业务场景

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大数据分析不是事儿
修改2020-07-31 14:29:56
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文章被收录于专栏:商业智能方案商业智能方案

上次我发了第一个版本的六个行业业务指标体系,非常受大家欢迎,但是有一些人没有领到原图,这一次,老李花了两周时间去整理了一份最新最全的指标体系,涵盖了互联网、零售、电商、在线教育、餐饮、保险、银行、制造业、物流等9大行业,以及财务、人力资源、广告、渠道等4个主题业务场景。

当然,还是要重申一下我的观点:没有任何一个指标体系是放之四海而皆准的,我们只有不断地理解业务、接触业务、熟悉业务,才能建立起最适合自身的指标体系。

最适合的,才是最好的!

互联网行业

互联网的指标体系可以从多个方面来划分,我这边依据了AAARR模型来进行划分,更适用于产品岗和运营岗的朋友。

(1)拉新阶段:运营者通过各种推广渠道,以各种方式获取目标用户,并对各种营销渠道的效果进行评估,从而更加合理的确定投入策略,最小化用户获取成本(CAC)。

(2)活跃阶段:新用户如何在产品机制或运营手段的影响下转变成为活跃(Activation)用户。这时我们需要关注周期性的活跃用户数、产品使用时长等指标

(3)留存阶段:如何让用户持续活跃、提高用户粘性、或者将已经流失的老用户重新召回成使用用户,所以留存率、流失率和召回率是这个阶段重点需要关注的

(4)转化阶段:用户开始贡献商业价值,不同产品的转化目标不同,具体可看图

(5)传播阶段:老用户传播推荐产品,带来新用户的过程。

最新业务数据指标体系集合!覆盖9个行业、多个业务场景
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在线教育行业

在线教育的分析指标在流程上可以按照:拉新获课-付费-续费复购的过程来分析,这一方面重点在于对提高转化率,降低投产比,同时对学员、课程进行分析,打造出符合用户需求,受用户欢迎的课程产品与组合。

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大零售类

1.零售行业

按照最基本的人、货、场来划分指标

(1)人:这里的人效是指两个方面,一是企业员工,二是消费者。在这个消费者掌握主动权的时代,想要做好零售,除了加强员工管理,提升人员效率之外,更重要的是提高消费者忠诚度;

(2)货:货就是指商品,商品数据分析的核心就是围绕进销存展开的,重点就是对商品结构的分析和商品消化跟进分析。

(3)场:场就是消费场景,所有连接消费者和商品的终端,就是场,比如线下门店、线上的购物网站、APP、小程序等。

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2.电商行业

(1)总体运营指标:从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控,起码对运营的电商平台有个大致了解,到底运营的怎么样,是亏是赚

(2)网站流量指标:即对访问你网站的访客进行分析,基于这些数据可以对网页进行改进,以及对访客的行为进行分析。

(3)销售转化指标:分析从下单到支付整个过程的数据,帮助提升商品转化率,也可以对一些频繁异常的数据展开分析。

(4)客户价值指标:在面向客户制定运营策略、营销策略时,我们希望能够针对不同的客户推行不同的策略,实现精准化运营,以期获取最大的转化率。

(5)商品类指标:主要分析商品的种类,哪些商品卖得好,库存情况,以及可以建立关联模型,分析哪些商品同时销售的几率比较高,而进行捆绑销售

(6)市场营销活动指标:主要监控某次活动给电商网站带来的效果,以及监控广告的投放指标

(7)风控类指标:分析卖家评论,以及投诉情况,发现问题,改正问题

(8)市场竞争指标:主要分析市场份额以及网站排名,进一步进行调整

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餐饮行业

(1)营收额分析:评估门店、区域的营收状况,根据营收状况及时发现解决问题

(2)门店分析:了解具体某一门店的地理位置、服务人员数量、折扣率、翻台率等经营情况,通常可以辅助发现问题,提高门店效率

(3)品类分析:发现爆款菜品、摒弃不受欢迎菜品,保证各类菜品的合理组合,也可以通过该类分析打造人气套餐产品,吸引顾客

(4)库存分析:是保证餐饮店正常运转的重要指标,通过分析预测实现及时供货、补货、淘汰不合格库存产品

(5)会员分析:当餐饮店做到一定规模后,就需要搭建会员系统,做好老顾客的留存和新顾客的吸引工作,保障忠诚顾客的数量,以实现更高的营运目标。

(6)服务分析:餐饮行业作为服务行业,服务能力直接影响门店的口碑、品牌声誉和用户的多次消费率,因此通过对门店服务进行分析,及时调整,保持门店服务水平在高水平,是必须要做的。

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大金融类

1.保险行业

可从业务发展、成本费用、资金运用、盈利管理和风险管理这五个保险业的重要模块进行数据指标的划分。

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2.银行业

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制造物流类

1.制造业

可以根据制造业生产销售的全流程去进行指标划分,生产、采购、库存、销售、财务等。传统制造业在生产环节涉及到的指标尤其多,需要根据企业情况具体拆解、划定指标。

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2.物流业

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财务分析场景

1.财务分析指标体系

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2.财务管理指标体系

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人力资源指标体系

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渠道指标体系

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广告指标体系

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原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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