通过指标体系，我们可以通过客观数据衡量业务发展质量，厘清业务发展阶段和现状，发现关键的“北极星指标”和“转化率”指标，还能用作为产品迭代和活动评估的有力支撑 。
总的来说，指标可以分为两大类：过程类和结果类 。过程类指标：用来衡量事件的过程变化，该类指标可以用来关注用户的需求为什么被满足或没被满足 。如转化率、流失率等 。
结果类指标：用于衡量用户发生某个动作后所产生的结果，通常是延后知道的，很难进行干预，主要用来监控数据是否异常和业务事实 。如 UV/PV、用户注册数等等 。
03 指标的生产
无论是过程类还是结果类指标，要想保证各方的理解无歧义，除了保证数据输入口径统一，还需要保证指标定义的统一，而定义的统一，可以借助 MECE分析法（相互独立，完全穷尽），最终将指标拆解为一个个原子指标 。
其拆解过程如下：
以上每个过程，都对应着一个具体的分析方法，下面以一个具体案例阐述每个环节的含义 。
1）业务线：即产品线，如阿里的手淘线 。
2）数据域：来源数仓概念，指面向业务分析，将业务过程或者维度进行抽象的集合 。如淘宝的手淘线商品域、用户域、交易域等 。
3）业务过程：相关业务事件组成的业务流程，如手淘用户域的注册、注销等 。
4）修饰类型：对修饰词的抽象分类，如手淘的支付方式、用户来源等 。
5）派生指标：派生指标=时间周期+修饰词+原子指标，可以选择多个修饰词，由具体的派生指标语义决定 。如客单价（支付金额除以买家数）为派生指标 。修饰词：继承修饰类型的数据域，除了维度外的修辞词语，如手淘的终端类型、用户性别等 。
时间周期：统计的时间范围，如近 30 天访问手淘的用户终端类型等
原子指标：原子指标 = 业务过程+度量 。其中度量是基于某一业务事件（支付、成单、退款）行为下的度量（份额、次数、频率、金额），是明确的统计口径，不可拆分指标，如支付金额，支付频率等 。
6）维度：是事物或现象的某种特征，指度量单位，具备唯一性，如地理维度、时间维度等 。
属性：隶属于维度，有定量和定性的区分，如省份名称、邮政编码等 。定性：文字可维度如省份城市、性别、职业等 。
定量：数值类维度如收入、年龄等 。
最终，根据以上拆解过程，我们得到了一个指标实例：最近 30 天 IOS 的各省份的注册数 。
另外需要说明的是，上述案例得到的指标（最近 30 天 IOS 的各省份的注册数）属于过程类指标 。实际上，过程类指标都是虚荣指标，即无法直接促进交易额增长，只能度量业务 。常见的虚荣指标还有 PV/UV/总用户量等 。
03 搭建指标体系
讲了这么多，终于开始步入正戏 。
搭建指标体系需要贴合实际的业务场景，可以根据不同的分析方法和抽象模型自上而下的驱动指标体系建设 。常用的指标搭建方法有 OSM 模型和指标分级 。
指标分级比较简单，即将公司的北极星指标拆解成业务线指标，到最后执行侧的指标 。体现了金字塔式的结构化思维 。而OSM模型（Obejective，Strategy，Measurement）分别对应目标、策略、度量 。一句话概括为了目标采取了哪些策略，如果度量这些策略的效果 。O：目标——用户使用产品的目标是什么？产品满足了用户的什么需求？
S：策略——为了达成上述目标我采取的策略是什么？
M：度量——这些策略随之带来的数据指标变化有哪些？
以笔者在云计算行业的为例，从该视角来看如何用 OSM 定义指标体系：

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