量化公司日常运营健康状态的指标簇

摘要：量化公司日常运行健康状态的指标簇相当于飞机的“仪表盘”（有时也称为“晴雨表”）。通过这些指标，可以确定公司是否在正常轨道上运行。世界500强企业均有晴雨表系统，有两个作用：1)决策支持；2)绩效考核。让我们先看一个例子。问：如果网站的平均停留时间越长，对于同一类型的网站或同一类别的电子商务网站，平均停留时间越高，网站就越有吸引力。换句话说，停留时间是衡量网站粘性的最重要指标。不仅如此，停留时间与交易也有很强的正相关系，如下图所示：事实上，平均停留时间对销售有积极的影响，不仅在互联网上使用，在线传统零售业也使用深刻生动，如增加购物中心货架的距离可以增加女性消费者群体的停留时间，促进购买。当然，这里还涉及到另一个问题，即增加货架距离可以增加销售，但同时，单位面积内的销售产出可能会减少，因此在做出决策之前需要进行比较。同时，还应考虑定位问题和实际条件的限制。I.建立日常运行数据指标的重要性量化了公司日常运行健康状况的指标簇，相当于飞机的“仪表盘”（有时也被称为“晴雨表”），通过这些指标可以确定公司是否在正常轨道上运行。世界500强企业均有晴雨表系统，有两个作用：1)决策支持；2)绩效考核。2、如何正确看待操作数据指标？在作者之前关于解释品牌的帖子中，作者多次比较：通过数据指标判断网站是否健康就像去医院体检一样，如*检测、血小板总数、白细胞总数、红细胞压积容量、淋巴细胞百分比、粒细胞百分比等项目数据与电子商务网站数据指标相比，通过指标可以判断网站是否运行良好，因此，有必要知道两种值：实际值和参考值。但困难在于，如果没有足够的经验，往往很难将数据指标与背后的问题一一对应。但困难在于，如果没有足够的经验，往往很难将数据指标与其背后的问题逐一对应。鉴于电子商务行业的模式，天猫和淘宝的市场份额目前处于领先地位，以淘宝和天猫的数据指标为例，其他独立的B2C商场数据指标可以适当地与这些指标进行比较，基本相同。常见指标的意义也很明确，仅限于篇幅不再重复。以上指标主要针对PC端，移动端可以参考上表合理选择指标。此外，一些数据指标行业没有严格和严格的定义，其中大多数不足以作为一般标准，所以有些指标可以定制，只要数据检查和比较，一定要清楚地知道数据获取的前提，或口径。这里有四个指标需要特别解释，你可能有点奇怪。第一个指标:商品集中度，占销售额或销售额的80%(具体数字可以自行约定)。一般来说，商品集中度越高，订单和订单追逐就越方便，即补充更容易，但也暴露高质量商品，潜在风险，特别是季节性快速消费品类别，一旦在季节边缘，高集中商品不强，整个销售业绩将受到挫折，因此联系行业参考价值，合理观察“商品集中”;第二个指标：商品动销率，商品动态销售率=动态销售品种数。店铺经营总品种*100%。动态销售品种数：店铺销售总品种；第三个指标：库存销售比、库存销售比=店铺即时库存或期末库存周期内的总销售，其中库存和销售可以是数量或金额。第四个指标：客户重叠，现在许多电力公司实施网络分销和多品牌战略（多品牌定位可以使市场覆盖更广泛，抵御风险能力更强），为了使新品牌更快更有效地启动和增长，通常的做法是在早期成熟品牌网站流量进入新品牌，加速其增长，此时必须计算新品牌与老品牌之间的客户重叠，为了达到一定的阈值，新品牌可以与旧品牌解绑，让它独立行走。过早取消流量可能导致新品牌发展缓慢甚至发展不良，过晚取消流量可能导致多品牌同质化，品牌定位无差距，无法有效产生增量市场。当然，仅仅通过“重叠”来跟踪成熟品牌与新品牌重叠客户的差异和特点显然是不够的。我们可以这样比较两个品牌。假设成熟品牌是A，新品牌是B：(1)两个品牌的客户重叠率是多少(2)在(1)的基础上计算重叠客户的重复购买率(3)在(1)的基础上，计算重叠客户的比例(4)在(1)(2)(3)的基础上同时满足，因为他们在B购买商品后再也没有回到A购物。这里必须强调的是客户的比例:数据指标的统计必须保证100%的准确性。数据的准确性不仅决定了未来数据分析、挖掘和数学建模的深度和广度，也反映了数据的权威性。特别是，如果关键指标的统计数据经常出现差异，每个人都会对数据失去信任，对基于数据的结论的信心也会崩溃。数据的准确性不仅决定了未来数据分析、挖掘和数学建模的深度和广度，而且反映了数据的权威性。特别是，如果关键指标的统计数据经常出现差异，每个人都会对数据失去信任，对基于数据的结论的信心也会崩溃。四、“晴雨表”的作用，那么，建立晴雨表的作用是不言而喻的，作用很大，分为直接和间接的作用。一方面，晴雨表可作为数据存档的基本单元，便于及时调用；另一方面，关键指标可以自由提取生成运营日报、周报、月报等。建立晴雨表相对容易，但解读晴雨表数据指标的能力需要长期的经验积累，否则无法看到数据背后所代表的业务状况。解释数据需要控制以下关键点：（1）了解该指标的实际值和行业参考值。例如，如果你想知道商店的转化率水平，你必须了解行业顶级卖家的平均转化率值。(2)优先考虑数据奇异点和数据拐点，突然变大或变小的数据必须受到外力的影响。比如给客户群发短信，短信发出后很短时间内就会出现流量拐点。如果没有相应的流量拐点，说明短信渠道没有发出(短信延迟)，或者客户对长期短信有免疫作用，或者促销活动无法吸引客户。(3)数据要有对比，可以是同比，也可以是环比。(4)选择合适的数据呈现形式。根据数据要表达的意思选择相应的呈现方式是非常重要的。生动的数据显示形式可以帮助快速抓住重点。5、请讨论这些数据指标的变化所代表的意义。数据解释需要依靠单个核心指标进行解释，但有时需要结合一组指标进行综合研究和判断。作者随机举了五个问题来解释如何通过指标来分析数据背后的意义。请在回复中写下答案。1.网络女装品牌的估值应该看哪些指标？2.如果收藏家多，但交易人数少的原因是什么？3.翻页数(PV/UV)网站越大越好。4.回报率低的原因是什么？5.商品销量下降的原因是什么？