最全数据指标体系集合！覆盖9个⾏业4个业务场景，全是⼲货
上次我发了第⼀个版本的6⾏业业务指标体系，⾮常受⼤家欢迎，但是有⼀些⼈没有领到原图。这⼀次，⽼李花了两周时间去整理了⼀份最新最全的指标体系，涵盖了互联⽹、零售、电商、在线教育、餐饮、保险、银⾏、制造业、物流互联⽹、零售、电商、在线教育、餐饮、保险、银⾏、制造业、物流等9⼤⾏业，以及财务、⼈⼒资源、⼴告、渠道财务、⼈⼒资源、⼴告、渠道等4个主题业务场景。
当然，还是要重申⼀下我的观点：没有任何⼀个指标体系是放之四海⽽皆准的没有任何⼀个指标体系是放之四海⽽皆准的，我们只有不断地理解业务、接触业务、熟悉业务，才能建⽴起最适合⾃⾝的指标体系。
最适合的，才是最好的！
⼀、互联⽹类
1.互联⽹⾏业
互联⽹的指标体系可以从多个⽅⾯来划分，我这边依据了AAARR模型来进⾏划分AAARR模型来进⾏划分，更适⽤于产品岗和运营岗的朋友。
（1）拉新阶段：
（1）拉新阶段：运营者通过各种推⼴渠道，以各种⽅式获取⽬标⽤户，并对各种营销渠道的效果进⾏评估，从⽽更加合理的确定投⼊策略，最⼩化⽤户获取成本(CAC)。
（2）活跃阶段：
互联网行业
（2）活跃阶段：新⽤户如何在产品机制或运营⼿段的影响下转变成为活跃（Activation）⽤户。这时我们需要关注周期性的活跃⽤户数、产品使⽤时长等指标
（3）留存阶段：
（3）留存阶段：如何让⽤户持续活跃、提⾼⽤户粘性、或者将已经流失的⽼⽤户重新召回成使⽤⽤户，所以留存率、流失率和召回率是这个阶段重点需要关注的
（4）转化阶段：
（4）转化阶段：⽤户开始贡献商业价值，不同产品的转化⽬标不同，具体可看图（5）传播阶段：
（5）传播阶段：⽼⽤户传播推荐产品，带来新⽤户的过程。
互联⽹⾏业
2.在线教育⾏业
在线教育的分析指标在流程上可以按照：拉新获课-付费-续费复购的过程来分析，这⼀⽅⾯重点在于对提⾼转化率，降低投产⽐，同时对学员、课程进⾏分析，打造出符合⽤户需求，受⽤户欢迎的课程产品与组合。
在线教育⾏业
⼆、⼤零售类
1.零售⾏业
按照最基本的⼈、货、场来划分指标
（1）⼈：这⾥的⼈效是指两个⽅⾯，⼀是企业员⼯，⼆是消费者。在这个消费者掌握主动权的时代，想要做好零售，除了加强员⼯管理，提升⼈（1）⼈：
员效率之外，更重要的是提⾼消费者忠诚度；
（2）货：货就是指商品，商品数据分析的核⼼就是围绕进销存展开的，重点就是对商品结构的分析和商品消化跟进分析。
（2）货：
（3）场：场就是消费场景，所有连接消费者和商品的终端，就是场，⽐如线下门店、线上的购物⽹站、APP、⼩程序等。
（3）场：
2.电商⾏业
（1）总体运营指标：
（1）总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进⾏把控，起码对运营的电商平台有个⼤致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚（2）⽹站流量指标：即对访问你⽹站的访客进⾏分析，基于这些数据可以对⽹页进⾏改进，以及对访客的⾏为进⾏分析。
（2）⽹站流量指标：
（3）销售转化指标：
（3）销售转化指标：分析从下单到⽀付整个过程的数据，帮助提升商品转化率，也可以对⼀些频繁异常的数据展开分析。
（4）客户价值指标：
（4）客户价值指标：在⾯向客户制定运营策略、营销策略时，我们希望能够针对不同的客户推⾏不同的策略，实现精准化运营，以期获取最⼤的转化率。
（5）商品类指标：主要分析商品的种类，哪些商品卖得好，库存情况，以及可以建⽴关联模型，分析哪些商品同时销售的⼏率⽐较⾼，⽽进⾏（5）商品类指标：
捆绑销售
（6）市场营销活动指标：
（6）市场营销活动指标：主要监控某次活动给电商⽹站带来的效果，以及监控⼴告的投放指标
（7）风控类指标：
（7）风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题
（8）市场竞争指标：主要分析市场份额以及⽹站排名，进⼀步进⾏调整
（8）市场竞争指标：
3.餐饮⾏业
（1）营收额分析：
（1）营收额分析：评估门店、区域的营收状况，根据营收状况及时发现解决问题
（2）门店分析：
（2）门店分析：了解具体某⼀门店的地理位置、服务⼈员数量、折扣率、翻台率等经营情况，通常可以辅助发现问题，提⾼门店效率
（3）品类分析：发现爆款菜品、摒弃不受欢迎菜品，保证各类菜品的合理组合，也可以通过该类分析打造⼈⽓套餐产品，吸引顾客
（3）品类分析：
（4）库存分析：
（4）库存分析：是保证餐饮店正常运转的重要指标，通过分析预测实现及时供货、补货、淘汰不合格库存产品
（5）会员分析：
（5）会员分析：当餐饮店做到⼀定规模后，就需要搭建会员系统，做好⽼顾客的留存和新顾客的吸引⼯作，保障忠诚顾客的数量，以实现更⾼的营运⽬标。
（6）服务分析：
（6）服务分析：餐饮⾏业作为服务⾏业，服务能⼒直接影响门店的⼝碑、品牌声誉和⽤户的多次消费率，因此通过对门店服务进⾏分析，及时
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