指标体系|四个静态教会你指标体系构建的方法

导方针是完全分立，互不而今，根据这个原则整合可以渗透到企业最本质的情况，试图信息咨询的公司们快速地导向企业情况。例如，顾客总成交额GMV进行时以及整开可以是付费周内与千分之客单价的乘积。

以GMV为例，用三个工序，四个数学模型教不会你围住量化体系的法则 如果你的经理给出你一个很大的企业情况，他说，“我们现在做一套GMV就其的量化体系，你出一个方案吧！”面对这么大的一个命题，我们就必须对命题进行时分解，将其分解成若干个子情况并找到各个子情况二者之间的联系，作成一套企业防范量化体系，试图信息咨询的公司快速定义企业情况。在这里，我们就通过上面引用的三个工序，四个数学模型去围住GMV就其的量化体系。

第一步，根据OSM数学模型构筑主体框架，完全一致企业最大限度。

为什么企业不会关注GMV？当然这是企业的当前KPI，关系到自己的饭碗，GMV当然越少高越少年终奖越少高。所以，作为信息咨询的公司我们提炼出企业最大限度——改善普通用户总股票价格GMV。

第二步，根据AARRR或UJM数学模型整开普通用户促成GMV的梯度，将企业最大限度变换为改善普通用户梯度转化成率。

普通用户促成GMV必须通过六个工序，即申请-登录-登出-点击-加购-成交。到此前，我们已经将改善GMV这个最大限度变换为改善普通用户付费梯度的转化成率，只要我们改善普通用户下一步的基数，使得下一步的转化成率变高就可以促成提高GMV的最大限度。

将改善GMV转化成为提高普通用户促成GMV梯度转化成率还有另外一个效用，即通过梯度整开并不需要渗透到企业越来越多的情况，同时，咨询的公司可以根据渗透到的企业情况提出可视的敦促方案，这也是信息咨询的公司的价值所在。

第三步，根据MECE数学模型对GMV促成梯度的每一个量化进行时整开，充分利用量化这两项要务。

有了GMV促成梯度以后，我们就可以将这个梯度的当前工序抽象成GMV的这两项量化并进行时可知下镬。同时，推断出影响每一个工序的关键因素作为二级量化，每一个关键因素二者之间必须完全分立，互不而今。

我们先根据方程组1：

GMV=成交周内*千分之客单价

这里将当前KPI普通用户总股票价格GMV进行时了一级整开。

又有方程组2：

成交周内=点击UV*访购率

将方程组2引再入方程组1得到：

GMV=点击UV*访购率*千分之客单价

又有方程组3：

点击UV=登出UV*转化成率

将方程组3引再入方程组1得到：

GMV=登出UV*转化成率*访购率*千分之客单价

到这里呢，我们已经将当前KPI普通用户总股票价格GMV进行时三级可知整开，形成了这两项要务的量化体系。到这里并并未结束，像登出UV等着量化还可以暂时向下整开，例如，苹果公司诱因登出UV，华为诱因登出UV等等，可以根据具体的社会活动场景进行时适当的相应和向下整开。

讲到到这里你可能不会有几个情况。

情况1：量化这两项要务整这么细有什么用？

越来越进一步功用：分解当前KPI，完全一致每一个工序的行动计划计算和每个行动计划考核量化。

例如，经理让你估算一月GMV，就可以根据历史信息借助这套量化体系对一月的GMV进行时估算。

再例如，经理让你下个月做到1个亿的GMV，让你出个方案。这是就可以再对登出UV进行时可分，把量整开到每一个诱因上去。

反向功用：当企业显现出情况，可以通过量化体系反向清理企业情况。

例如，这个月的GMV下降了10%，经理让你清理下情况在哪里。这时候就可以根据这套量化体系逐一清理情况，导向到是哪个工序，哪个环节显现出情况，并提出可视的消除解决方案。

情况2：在借助MECE数学模型进行时量化体系这两项要务时，是不是整的越少细越少好，越少全越少好？

当然不是，在进行时MECE整开时，必须找到与当前量化有最主要关联关系的偏序进行时整开类群，这样才能保证指套量化体系并不需要指导企业进行时决策深再入研究，试图数分导向企业情况！

量化体系就其文章停滞越来越新中的，当你再入职新的公司你知道如何为新企业围住一套通用的量化体系并快速充分利用落地嘛？在看满16个暂时越来越新哦！

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