所以我们今天就来说说如何搭建指标体系，并通过指标体系找到业务增长瓶颈。

指标拆解是指标体系搭建的前提，而指标拆解的关键是要找到北极星指标。北极星指标又称唯一重要指标，之所以用北极星来命名，是因为它可以指引全公司向同一个方向发展。

北极星指标判断标准：

1、能够体现产品给用户提供的核心价值。

2、能够代表产品不断健康发展。

3、能够平衡商业目标和用户价值。

4、能够拆解，并且简单直观易获取。

例如短视频和音乐类软件是使用时长、电商和外卖类软件是总GMV、问答类社区是问题回答数等。需要注意的是，确立北极星指标后，企业还需要根据自身发展情况进行适时调整。

企业经营的本质目标是获得利润，即实现业务增长，因此必须从业务本身出发、围绕业务增长场景进行指标体系搭建。业务增长场景主要包括基础活跃、用户体验、用户运营、产品营收。

1、基础活跃

围绕基础活跃场景，从渠道、来源、城市、省份、性别、年龄等用户画像维度，可以将指标拆解成：活跃用户数、新增用户数、新用户留存、平均访问深度等。

2、用户体验

围绕用户体验场景，根据用户轨迹和行为，可以将指标拆解成：产品渗透率、产品页面跳出率、页面平均访问时长、搜索转化率、注册转化率、收藏转化率、购买转化率等。

3、用户运营

围绕用户运营场景，根据运营活动效果，可以将指标拆解成：活动参与人数、活动收益、活动分享人数、活动引流等。

4、产品营收

围绕产品营收场景，根据具体营收情况，可以将指标拆解成：成交量、成交金额、产品单价、复购率、退款量等。

数据采集是链接指标体系和数据分析的关键步骤。企业在完成指标体系搭建后，可以依据指标体系和数据分析事件模型设计数据采集方案。

事件即用户在产品上的行为，事件模型包括六个要素：

1、Who：用户

2、When：什么时间

3、Where：什么地点

4、What：做了什么事

5、How：怎么做的

事件模型是用户行为数据分析的基础和核心，企业根据事件模型设计数据采集方案前，必须对事件模型有深刻的认识和理解。另外，企业可以通过利用事件（用户在产品上的行为）-属性（事件的维度）-值（属性的内容）的数据采集结构，提升数据采集的可行性和效率。

在数据驱动增长的整个流程中，数据采集只是手段，想要量化运营情况、指导业务增长，还必须进行多维数据分析和管理。依据事件模型进行数据分析，可以从事件发生的人数、次数、人均次数、活跃比四个维度出发。

人数：用户某一行为触发的人数

次数：用户某一行为触发的次数

人均次数：用户某一行为触发的人均次数

活跃比：用户某一行为触发的人数占当前时间段活跃人数的比例

科学精准的数据分析，不仅可以帮助企业掌握业务运营进展与效果，还可以帮助企业找到增长瓶颈，实现业务持续增长，是企业营销中的重要一环。To B企业可以参考我们的《To B运营方法论 核心框架图谱》中的数据分析模块，通过数据看板+客户访问轨迹+CRM系统管理，进行客户来源、忠诚度和价值分析，完成针对性运营和营销。

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指标体系的搭建，是思路、实践和工具的有机整合。同时，有效运用是指标体系搭建的真正目的，一套完整的指标体系，必须拥有易用性、实用性和持续性。