建设业务指标体系，落实精细经营 #SaaS创业路线图
年初的#181号文章通过北森的案例介绍了——如何通过财务指标实现业务上的精细管理。毕竟那是千人公司的做法，如果财务体系尚未成熟就很难落地。
今天我用业务部门的视角，讲述如何构建完整的业务指标体系。业务指标体系与财务体系可以打通且相互配合。
文末有业务指标体系的参考模版（请结合自家业务有辨别地挑选和使用；如有疑问，欢迎后台加微与我交流探讨）。
一、数据指标的3个认知层次
大家都知道数据指标在企业管理中的重要性。
但在接触众多CEO及管理者后，我所感受到的是——大家对数据指标的认知其实有几个层次：
1、未认识到数据指标的价值，决策完全靠拍脑袋（常见的情况是：a、初创团队缺乏数据意识，决策缺乏依据；b、没有能力建立适合的指标体系；c、建立了指标体系，但没有能力及时、准确收集到数据）
2、有了数据意识，但又陷入过度依赖数据指标决策（常见的情况是：a、各部门不考虑业务需求，只管有什么数据就罗列什么数据；a、指标数量庞大、指标体系过于复杂，对业务部门的干部来说理解难度很大；c、只看数据，不从客户和自身团队的情况出发思考业务的本质；）
3、客观看待数据指标：决策需要兼备数据理性和业务感性。
没有数据指标的决策是瞎决策，只看数据、不看业务本质的决策是机械决策。
总体来说是从缺乏数据意识、到矫枉过正，最后回到适度的过程。这大概也符合我们每个人对一个陌生事物的认知成长过程吧。
认知到位后，落地还需要一个过程 —— 从统一认知、开始行动，到业务指标体系真正达到成熟水平（下文有具体描述），普遍需要4~8个周期（月或季度）的时间。
正好在过去一年中，我陪伴两家SaaS公司各开了4次季度指标复盘会；今天就为大家做做实操方法的梳理和总结。
二、建设业务指标体系的责任主体
另外还有一个关于“责任主体”的关键认知，这个比较容易达成一致，我就简单说两句——
建设业务指标体系的责任主体是各个业务的负责人。在指标体系建设的过程中，财务、战略部门可以辅助、给方法、提供建议和运营，但考虑到最终业务指标体系是为业务分析和决策服务的，只有业务负责人理解到位、运营到位，才能真正起到提升决策水平的作用。
三、体系成熟的效果
我们先直奔结果，业务指标体系成熟会产生怎样的效用？我列了一个表格做对比：
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对比项 |
之前 |
指标体系成熟之后 |
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1 |
数据展现 |
每个部门上来都把几十个指标平铺开来，看得人眼花缭乱却没抓住重点 |
各个部门汇报业务数据时，用一二级指标、分层次地展现业务状况 |
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2 |
指标定义 |
业务部门每次汇报的指标背后的定义在不断调整，可能误导决策 |
各个指标定义稳定，展现出的趋势才有价值 |
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3 |
指标分析 |
关键指标异常后拍脑袋分析，每次分析路径都不相同，缺乏积累 |
关键的一级指标得以突出，相关团队围绕其变化可以展开业务侧分析。如果一级指标异常，可以breakdown看看是哪些二级指标异常引起的 |
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4 |
应对举措 |
分析拍脑袋、举措也拍脑袋，与数字指标没有关系 |
随着与会者熟悉指标体系，谈的不再是指标数值本身，而是数据背后的业务状况，以及应对措施、对应对措施效果（一二级指标变化）的预估 |
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5 |
指标会 |
指标繁多、讨论主题分散、决策与数据没有相关性，会议拖沓冗长 |
重点突出，围绕业务展开，开会有结论，下次会议有数字指标update |
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6 |
数字感 |
各部门负责人数字化管理的意识及水平提升缓慢 |
各部门负责人都清晰理解自己部门的关键指标及与二级指标的归因关系，了解其他部门关键指标的变化趋势及与自己团队的相关性；由此有更强全局意识和数字化管理意识 |
指标体系成熟带来的是“数字化管理”的成熟。
我理解指标体系“数字化管理”的关键逻辑是：
1.结构化指标体系：用指标分层、建立一二三级指标关联关系的方式，稳定地反映企业经营中出现的指标数据异常。
2.分析异常：“业务指标体系”指出指标的异常变化，业务专家分析这个变化是需要改进的问题还是机会；一级指标的异常是哪些二、三级指标变化造成的，二、三级指标变化反映了哪些业务状况的变化。
3.拿出措施及指标变化的预测：以往出措施不做指标变化的预测，这意味着措施成败、效果无法评价。而在“成熟业务指标体系”下的措施，可以数字化跟进，可以数字化评价。
4.数字化复盘：下个月/季度，开“指标复盘会”/“经营分析会”时，上个月/季度的措施好坏得以评价，对事不对人，有可以帮助每个干部及组织的成长。
当然，要达到以上效果，有两点需要强调：一是不要教条地把所有分析、措施硬往数字上靠，数字化是手段，业务才是目的；二是循序渐进，用产品迭代思维打造业务指标体系。
我们SaaS企业作为数字化管理工具的提供者，自己管理水平和数字化水平上去了，才能证明咱们的产品理念能帮到客户。
所以这套体系不仅是用来做内部管理的，如果能通过我们的SaaS产品输出给客户就更有价值。
四、迭代过程
结果这么美好，但如何达到呢？
我用自己参加多家SaaS企业指标体系建设过程的经验给大家列举一下将经历的各个阶段：
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阶段 |
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1 |
无指标体系：尚无定期开指标分析会的习惯，经营决策完全靠拍脑袋 |
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2 |
开始建立指标体系：坚持把指标分析会定期开起来（此时指标还很零散、缺乏系统结构，但“先有再好”） |
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3 |
逐渐迭代：优化指标体系的结构、用文字和公式明确每个指标的定义；建立会前、会中、会后流程及多次练习。 |
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4 |
数字化分析：能够用一二级指标体系结构化展现业务状况，并且能准确分析出指标异常背后的业务状况、拿出相关联的举措。 |
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5 |
数字化应对措施及跟进：能够预计采取措施后、到下次指标分析会时能达到的指标效果；团队建立会后跟进、下次会前分析总结、不断提升自身数字化管理水平的流程和习惯。 |
前文说过这个过程会需要4~8个周期（月或季度），很漫长；但在过程中秉承“快速迭代”的原则，每次指标分析会都会看到进步的效果。
五、关键动作
为了取得良好的结果，还需要设计关键动作。我罗列如下——
1、好的抓手
我们常说，一个好的机制胜过一万遍日常管理。与其每次都指责干部们没有数据意识、催促大家交数据分析报告，不如设计一个好的抓手。一般来说这个抓手可以是月度/季度“数据指标复盘会”或“经营分析会”——
因为到了时间要汇报，所以干部们必须准备好数据；
因为会上部门长需要做从数据分析出业务逻辑，所以他们也会事前做好准备......
当然，这还是只是低水平的“驱动机制”。
高水平的机制是 —— 从CEO到中基层干部，人人都靠数据说话，会从业务的角度分析数据、会从数据异常中发现问题和机会，从而促进业务发展。
2、厘清设计指标体系的逻辑和原则
指标设计不能浮于表面。我这篇文章末尾也会为大家提供一些参考的指标，但如果只是拿去生搬硬套，而不结合自家业务特性（包括产品、市场、组织、文化的特点），将有害而无益。
在很多具体指标的设计上，则需要发挥微创新精神，基于框架不断迭代修改。
举个例子，高客单价产品的市场投入产出比（ROI）一直是大家关注而难以准确获得的指标。这里有成交周期长、过程难以跟踪、销售与市场部门配合不足等原因。
那我们能否把“线索-成交ROI”转换成“线索-商机确认ROI”？这样可以缩短衡量周期，加快对市场投入动作的校正频率。
凡此种种，必然与对业务的深度理解有关。这也是为何我在前文强调建立指标体系的主体是业务部门，财务、战略等部门可以提供套路、辅导和进行指标体系的运营。
3、每次做新的分析材料前，复盘上次会议材料和笔记。
因为业务部门负责人都很忙，我发现大家容易到deadline前抓起事情就干，卡点做完指标汇报材料才发现上次汇报的错误和漏项这次并没有补上；上次说好要回顾的指标这次也没有涉及。
这当然可以通过管理流程来要求，但更关键的是每个干部对自身管理水平的不断要求。忙碌可以是不被责备的借口，却成为不成长的原因。
在实操中，我也会帮助陪跑企业做一些汇报材料的PPT模版给大家，并与每个部门沟通其业务特点如何在指标汇报中展现和解读，帮助大家上手。
六、结尾
本文开篇提到了《SaaS创业路线图（181）上市SaaS公司财务管理实战》，那篇文章讲财务指标体系如何建立、以及如何指导业务管理。而今天讲的业务指标与财务指标是相融合的。懂财务、又懂业务的管理者会把两者结合在一起使用。
今天这篇建设业务指标体系的文章，只能把我过去一年在两家SaaS企业做的相关工作说一个大概。落到实操上，还有很多具体问题需要解决。例如如何在稳定的指标定义下，通过柱状图/折线图反映该指标的真实变化状况？如何抓住异常？如何从一级指标breakdown到二级指标？重要、复杂的二级指标下是否还需要设置三级指标等等。
如在实操中遇到问题，欢迎大家后台索要我的微信号一起探讨。
附件：SaaS公司业务指标体系模版
说明1：请结合自家业务有辨别地挑选和使用；使用过程中欢迎与我交流探讨。
说明2：每套指标都有自身的目的，这个指标体系是用于支撑业务决策的。如果是设置KPI、对投资人回报，可能需要进行调整。
