然而并没有卵用，去面试的时候还是被人嫌弃：只会照本宣科，没有构建体系的能力。话说数据指标体系不就是报表吗，有啥区别？

0 构建体系vs跑个报表

区别大了去了。就问一句：大家那么辛辛苦苦跑的报表，真的有多少人看？有多少人以人为单位，统计过报表的每日/每周打开率。

大家最深恶痛绝的临时性取数，又有多少是基于报表可以近似获得结果的。本质上看，是因为很多报表是所谓历史延续下来的，丫真的对业务有多少指导意义？是不是足以解决问题？根本没有验证过。

而业务遇到问题，到底该看什么数，如何基于数据行动也没有很细致的考虑过。

解决上边的问题，就得梳理流程，得认真思考三个问题：

● 业务中到底产生哪些数据？

● 业务部门到底可以怎么行动？

● 业务部门行动需要参考哪些数据？

解决问题的方法，绝不是百度：XX行业指标体系；也绝不是加一堆微信群到处问：XX行业得看什么指标；更绝不是到处找《国家2025 XX行业指标体系规范权威发布盖大钢印谁不执行痛打40大板版》，而是认真地梳理业务流程。

因为网上能查到的类似AARRR这种概念太过粗放，根本不足以指导具体业务操作，更不用说很多连客户ID都没有的行业，A啥子又R啥子？

01 第一步：梳理业务流程

想要合适的工具，就得自己动手，把自己要服务的业务部门的流程走一遍，看一下到底长啥样。构建数据体系的第一步，先梳理业务流程。

业务流程包含了三个部分：

● 业务流：一个业务针对谁开展，分几个环节，每个环节参与人做什么，得到什么结果。

● 数据流：一个业务流程中，哪些节点会产生数据，产生哪些类型数据，是否可记录数据。

● 管理流：一个业务流程中，业务方可以做哪些事情影响结果的达成。

常见的互联网AARRR例子太多，我们举一个B2B销售的例子。很多同学抱怨，B2B的销售数据根本没法分析。一个客户谈判谈很久，一年成交不了几单，但一成交就是几百万。

套在RFM模型里，就是：

● R:0

● F:1

● M:500万RMB

这分析个啥子。

这就是没有梳理过B2B销售流程，直接拿电商零售的指标来套的结果。因为B2B交易不像电商零售，卖的是人们生活日用品，今天买了明天还要买。B2C业务中可以根据过往交易记录推测未来需求。