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小白： 老姜，本节我们要学习什么呢？
老姜： 我们将接着4.1节的内容，带你了解一下数据指标体系搭建的作用。
小白： 嗯嗯，我理解，指标体系最大的作用就是衡量业务现状吧。
老姜： 是的，但不仅于此，其作用是多方面的。下面，我们从业务价值和数据价值两个角度进行展开。
指标体系在业务方面的作用主要体现在对业务的增量价值，涵盖以下几个方面，如图4-3所示。
图4-3 业务方面的作用
全面衡量业务发展现状，帮助高层快速了解业务当下的优势及劣势，为产品的发展迭代打下基础。鉴于衡量的是业务的经营状况，需要一系列指标全面评估，因此，数据指标体系的价值不言而喻。
在日常的业务发展过程中，会遇到一些问题，例如某活动效果不好，导致导流效果较差。类似这些问题，都会反映在过程指标和结果指标上，通过对日常指标波动的关注及下钻分析，便可从数据上看到业务所遇到的瓶颈，从而快速做出反应，及时止损，防止业务往不好的方向发展。
当产品有 N 个策略想要去上线的时候，哪个策略对于业务有更大的正向作用？哪个策略更需要优先去迭代？这个时候，就需要数据指标体系的支撑，通过数据，反映出哪个方向的改进可以给产品带来最大的增量效果。
案例讲解
当前新用户的注册率较低，想要知道如何改进产品，可以提升用户的注册情况。通过对注册流程的拆解，注册新用户=新用户×主页吊起率×隐私协议通过率×注册页面通过率，其中发现，注册页面通过率远低于同类产品，仅为20%。通过模拟用户行为，推测可能是由于注册页面设计烦琐，大部分用户中途退出，从而导致新用户整体注册偏低。
以上这个案例，就是结合数据指标体系，指引业务发展，起到军师的角色。
主动对业务发起的探索分析，根据日常业务，开展主题分析，利用定向的指标，探索隐藏在业务中的改进点，提升用户对产品的好感度、依赖度。
如果说业务作用直接体现在产品本身，那么数据作用则是直接影响着数据的应用，主要涵盖以下几个方面，如图4-4所示。
图4-4 数据方面的作用
因为数据指标体系是全业务通用的内容，所以可趁此机会，将指标的定义、口径全部归一化，以防出现多场景口径不一致的情况。
案例讲解
举一个反面的例子，某业务没有指标体系，对于CTR这个指标：
A场景的计算方式=结果点击次数/结果展现次数；
B场景的计算方式=结果点击次数/页面展现次数。
这样就导致同一个指标在不同场景出现多种计算口径，严重影响应用的效率及理解。
因此，数据指标体系可以统一关键指标定义及口径，可实现业务目标自上而下驱动，提升整体的数据运营效率。
在第3章中提及，数据仓库的建设需要从业务诉求着手，而业务诉求需要重点关注场景及对应的数据指标体系。通过指标的类型，指引数据仓库建设，防止输出的数据与业务核心关注内容脱钩。
指标体系的完善，可以给分析提供更多的思路及方向，提升分析的效率。
案例讲解
某业务如果只有一个PV指标，你可能需要思考如何进行分析拆解分析。而如果事先定义了PV=DAU×主页渗透率×人均PV，则在分析的时候，就可以将部分思路固定化，提升分析效率。
通过本节，你需要了解数据指标体系可以在哪些业务方向赋能，以及其核心的价值是什么，从而更有针对性地设计指标体系。