两种基本的指标逻辑模型

更新: 7/18/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟

构建指标体系的目的是从多个角度全面描述业务，因此并非堆砌的指标越多越好，指标间要有清晰的逻辑关系，这样描述起来才算表达清晰，不至于混乱。有两种基本的逻辑模型可以利用：并行逻辑模型与串行逻辑模型。

1.并行逻辑模型

当描述业务的指标之间互不干扰，相互平行的时候，即为并行逻辑。比如上篇文章中，女生提的要求就是并行的：个子高的不一定收入就高，收入高的不一定帅，三者互不干扰。有可能每一个指标下边还有细分，比如对“富”的考核，包含财产和负债两个方面，这两个方面也是并行的，不要重叠，这样表达起来看着才清晰。

否则试想一下，如果问女生“喜欢什么样的男生?”，女生回答“条件1，长得帅; 条件2，长得非常帅; 条件3，长得非常非常帅”……这样的描述没有任何意义，多加的两个指标并不能起到丰富描述的作用，这就是为什么指标要避免重叠的直观原因。

回到商业分析正题上，以收入指标举例。比如，想评价A企业，需要从销售收入、经营成本、行业排名、经营历史4个角度考虑。这4个角度之间互不干扰，因此可以做并列关系。如果该企业同时有4个销售渠道：电话销售、天猫旗舰店、线下门店、小程序微商城，则可以进一步将销售收入细分，如图下图所示。

如果门店又分成5个大区经营，电话销售又分成3个小组轮流外呼，则可以进一步将销售收入细分(见下图)。每个大区之间、每个小组之间的逻辑依然是并行的，更细的拆分也是如此。

2.串行逻辑模型

有可能一个业务由几个过程组成，此时想全面描述一个业务，需要把这种过程关系讲清楚，此时过程指标之间就是串行关系。还是以A企业举例，该企业的微商城收入，就有用户访问→加入购物车→付款3个过程，因此,在描述时,可以用下图所示这样的串行关系来展示。

在描述串行逻辑模型时，一定要清晰串行流程的起点和终点。比如，在上面的例子中，串行流程的起点是登录，终点是付款。清晰了起点、终点、过程环节的前后顺序，才好计算每一步的转化率，看指标时才不会混乱。

即使再复杂的业务，也能用并行逻辑/串行逻辑的关系描述清楚。因此在构建指标体系时不能只考虑加多少指标，还要考虑指标间的逻辑关系，每个部分讲清楚：到底是并行逻辑还是串行逻辑，这样才不会适得其反：指标越多，听着越混乱。

然而，只有数据指标是不够的，比如身高指标，A小伙身高180cm，B小伙身高179cm，又说明了什么问题呢?身高差距1cm，就得选择/拒绝他吗？种种问题，都是缺少评价标准所致。评价标准，对于形成结论至关重要。