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指标体系的设计是一个业务数据化的过程。好的指标设计能够抽象目标具体化，具有直接实践意义。 1）什么是指标 通常我们讲述的指标是指将业务单元精分后量化的度量值，譬如：DAU、订单数、金额等。当然，原子指标还会基于维度、修饰词、统计口径而构建出派生指标。指标的核心意义是它使得业务目标可描述、可度量、可拆解。 2）什么是好指标 好的数据指标是比较性的，可以是一个比率。因为比率的可操作性强、天生比较性指标、适用于比较各种因素间的相生和相克。例如：“本周转化率比上周高0.5个百分点”显然比“转化率为2%”更有意义。会计和金融分析师仅需迅速查看几个比率就能对一个公司的基本状况做出判断。例如：市盈率、毛利率、利润率，等等。 好的数据指标是简单易懂的。如果人们不能容易记住或讨论某个指标，那么通过改变它来改变公司的作为将会十分困难。 好的数据指标可以衡量当前业务的真实情况。 好的数据指标会改变行为。这是最重要的评判标准。 3）什么是指标体系 将数据指标系统性的组织起来，可以按照业务模型。指标体系会对按照指标不同的属性分类及分层。 指标不成体系会怎样？ 4）常见指标体系构建过程 | 业务理解 | 业务数据化 | | 业务目标/问题 | 结果性目标 | | 业务运营模式-业务可以关联起来的关键因素 | 关键过程指标 | | 关键业务因素和环境因素 | 关键指标下的延展指标 | | 业务关键策略/项目 | 业务运作的核心指标 |
指标设计规范随着数据量的增大，数据指标也会越来越多，即使是同样的命名，但定义口径却不一致。这对于各部门理解难度大，同时也造成了重复计算存储的资源浪费。 第一关键指标原则 第一关键指标（OMTM：One Metric That Matters）原则就是在当前阶段高于一切，你需要集中全部注意力的数字。 使用第一关键指标的理由： 它回答了现阶段最重要的问题。 它促使你建立清晰的目标。 它关注的是整个公司层面的健康。 它可以提高行动力。
选择第一关键指标的同时它还会解释下一个关注点。 常见指标名词 你所在商业领域决定了你应关注的指标。常见商业模式分类有电商类、内容类、社区类、软件工具类、游戏类。 1）电商类 电商类的指标常见分类：图 常见的指标定义如下： PV（page view）：即页面浏览量，用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次。用户对同一页面的多次访问，访问量累计。在一定统计周期内用户每次刷新网页一次也被计算一次。 UV（unique visitor）：即独立访客，访问网站的一台电脑客户端为一个访客。 DAU（Daily Active Users）日活跃用户：每日登陆过的用户数。 WAU（Weekly Active Users）周活跃用户：七天内登陆过的用户数。 MAU（Monthly Active Users）月活跃用户：30天内登陆过的用户数。 收藏人数：统计日期内，通过该渠道访问该商品并收藏该商品的去重买家人数。 收藏次数：统计时间内，宝贝被来访者收藏的次数，一件宝贝被同一个人收藏多次记为多次。 加购人数：统计时间内，访客将商品加入购物车的访客去重数。 加购次数：选定周期下，该行业下商品物品被加入购物车的次数。 支付金额：买家拍下后支付给的金额，未剔除售中售后退款金额，预售阶段付款在付清尾款当天才计入内，货到付款订单确认收货时计入内。 支付子订单数：也被称为支付笔数，比如某个买家在某个店铺购买了多个宝贝一起下单支付，订单后台会展现每个产品每个SKU粒度下会有一条记录，这个就是一个子订单。 支付转化率：统计时间内，支付买家数/访客数，即来访客户转化为支付买家的比例。 店内搜索次数：在所选的终端（PC或无线）上，在店铺内搜索关键词的次数，一个关键词被同一个人搜索多次，记为多次。关键词的一次搜索后多次翻页查看搜索结果，搜索次数记为一次。
2）游戏类 游戏类产品考虑的指标很多，根据最想要知道的指标大致可以分为四大类：用户、付费、推广和游戏。 用户类：平均同时在线人数（ACU）、最高同时在线人数（PCU）活跃用户数（包括日/周/月活跃）、留存率（次日/三日/七日/月）、活跃用户、每日新增用户数、每日流失人数。 付费类：活跃付费账户（APA）、付费率（PUP）、每位用户平均收入 ARPU（Average Revenue Per User） 游戏类：游戏道具消费排行、比例，平均在线时间（人均、最高、最低），游戏用户等级分布，游戏用户持有虚拟货币量（人均、最高、最低） 推广类：下载量（日、周、月），注册用户量、激活率（日、周）。
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