设立指标评价标准：从指标到结论

更新: 7/18/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟

数据本身并不会说话，数据+标准，才能形成一个结论。举个简单的例子，有一个小伙子小明的数据指标是身高为 180cm，是否就能说明小明是一个合适的小伙子呢？显然不能。因为“合适”的标准并不清楚，这时候单靠一个“身高为 180cm”是无法下结论的。

如果有一个具体场景，如相亲中有一位姑娘提出了标准，要求“身高在 180cm 以上”。那么小明身高为 180cm，符合标准，就可以说“在身高问题上，他是一个合适的小伙子”了。对于类似“身高”“月收入”等连续型指标，都可以沿用这个规则，如下图所示。

对于分类变量，往往难以直接下判断，需要结合一个数值变量一起看。比如小伙子的工作单位为国企/私企，这就是一个典型的分类变量。到底相亲对象找工作单位为国企的好，还是工作单位为私企的好？这时候仅凭“国企/私企”这一个变量是无法下结论的，需要结合一个数值型变量下结论，比如对比“国企/私企”的工资收入、工作时间，就可以评价好/坏了。在商业分析中也是如此，只有数据+标准，才能形成判断。然而商业经营不是上学考试，并没有一个“全国经商发财统一标准”，因此需要从业者基于自己对行业和经营的认知，找到判断好/坏的标准。

对专业的商业分析师/数据分析师而言，自己具有寻找判断标准的能力尤其重要!如果不谈标准，只谈数据，就无法从数据中推导出结论，更谈不上用数据指导业务了。如果只会被动地问业务部门的同事“你们的标准是什么?”最有可能遇到的是业务部门的同事自己都说不清楚。或者同一件事今天说“好”，明天说“不好”，让人无所适从。有寻找标准的能力，是鉴别一个商业分析师/数据分析师实战能力的重要标准。最简单的寻找标准的办法是先看成本/收入一类的结果指标。

• 第一，这些指标是数值型变量，可以比较大小。
• 第二，这些指标业务含义清晰明确，成本越少越好，收入越多越好。
• 第三，这些指标一般都有数据记录，方便统计和查看。

比如，评价不同部门的销售收入指标(产出指标)，那么：

• 收入为零≥收入为负。
• 收入为正≥收入为零。
• 收入为正，数值越大越好。

这样就建立了评价标准，可以对不同部门的收入进行内部排序，比较出谁好谁差。

TIP

对于成本指标，就不能进行这么简单的评估了。收入越多越好，可成本并非越少越好。没有成本投入，哪来收入的增加呢?此时就得将成本/收入指标联合起来看利用 ROI(投资回报率)分析法或盈亏平衡分析法来解决问题了。

对于这种简单评估的方法，过程指标也不适用。比如，月销售总收入就是一个结果指标肯定数值越大越好。但客户数就不是一个结果指标，客户数多，看起来很热闹，但这些客户是否都参与了消费呢?消费的金额多还是少?要一并考虑。如果客户多，但是参与消费的客户少就不能认为客户多是一个好事情。

举一个简单的例子，如下表所示：

虽然业务1中客户总数远远多于业务2，但业务1中客户付费比例太低，人均付费太少，总收入低于业务2，

虽然业务3中客户付费率高，人均付费多很多，但是客户数太少，总收入也不如业务2。

在评价过程指标时，即使只是单指标，也不能简单地下结论：越多越好。而是要和某个结果指标挂钩(最好是和收入指标挂钩)，综合进行评估。

很多时候，成本/收入指标的变化，并非一个均匀的恒定数值。很多行业有淡季/旺季的区别，反映在指标上，会随着时间的变化，有高低起伏的波动。因此，即使评论“成本/收入”这样看似简单的、结果性的指标，也不能简单地看当前一天、一周、一个月，甚至一年的数据。这时候，就得使用趋势分析法，分析成本/收入随时间变化的情况。

综上所述，想建立评估标准并非易事。即使把指标缩小到成本/收入这么小的范围，也依然要考虑时间维度，要考虑投入/产出之间的关系，因此需要花大精力去解决。