数据指标波动如何监控
一、指标意义
- 描述现状：能将数据表现，还原成实际场景。
- 分析原因：能把导致现状的根本原因找出来。
- 预测未来：能根据现有的信息，对未来做出一个判断。
- 改善未来：能明确的定位出一些人，驱动他们去做一些事，让现状一步步走向理想状况。
二、判断是否存在问题的方法：指标监控的“一量三比”
在此，好好介绍2种常用的指标监控思路：看绝对量级与绝对量占比，以及三种常用的比较方式。为了方便记忆，大家可以简称为“一量三比”。
1.一量：通过绝对量级与绝对量占比看影响
当我们通过数据，来评估、探索一些问题的时候，首先，要通过一些关键指标的绝对量级与绝对量级的占比，来定位主要矛盾与评估影响面。
举个例子，我们现在在监控“问题保单”的退保情况。首先我们要看的就是：
- 问题保单量有多少？在所有新增保单中占比几何存不存在问题？量级大不大，需不需要解决？
- 问题保单带来的退保量有多少？在所有退保保单中占比几何，存不存在问题？量级大不大，需不需要解决？
如果量级较大、占比较高，那么就是一个值得关注的问题。
但反之，不成立。我们不能说，一个问题，量级小、占比低就不值得关注。有些问题虽然频次极低，但是影响极大。 例如连锁餐饮，一旦某个门店或是某个员工的卫生、操作规范、服务态度、健康管理出现了问题，就会波及所有门店。
另外什么样的占比、量级才算“较大/较高”，则需要根据具体的场景，进行判断。 有些问题上百万分之几的发生率，都是严重的问题，例如汽车零部件。而有些问题，可能每五次、十次就会发生一次，也不被组织认为是最先优先级需要解决的问题。
例如，电销保险外呼发生被客户挂断的情况。
2. 三比：和自己比看趋势与波动。和目标比看完成，和市场比看差距。
“看量”是第一种方式，而第二种方式是“比较”。常见的比较对象有三个：自己、目标、市场。
自己：和过去的自己比，看趋势变化与波动幅度。
计算同比与环比，就是一种与自己的过去比较的方式。
通过和过去的自己比较，可以明确的知道，当前的指标处于什么样的水平上。并且能知道这个指标变化的趋势是向好的，还是向差的。
结合实际的业务场景，指标上升、下降、持续保持波动没有变化或大幅波动等，都能够称之为某种程度上的问题。
那么除了同比与环比外，还哪些方式可以更精准的刻画趋势变化与波动幅度呢？
- 可以采用拟合的方式，对于指标的趋势变化进行刻画。例如，线性拟合、对数拟合等。
- 制。例如，著名的6-Sigma管理法。
目标：和目标比，看达成的情况。
计算达成率、销售进度等，都是一种与设定的目标比较的方式。
通过和目标比较，可以知道原本设定的计划是否合理，例如是不是在做计划时，忽略了什么重要因素没有考虑等。我们需要及时调整我们的计划
如果原本的计划是合理的，但当下没有顺利达成计划，可能意味着，存在着某些因素产生了负向的影响，但我们却没有做出及时合理的应对、我们需要及时调整我们的策略。
结合业务场景，目标未达成、长期无法达成、长期超额达成等，都能够称之为某种程度上的问题。
市场：和市场比，看与标杆的差距，看自己的优势与劣势。
计算市占率、表现领先程度等，都是一种与市场比较的方式。
和市场比，我们可以有更宏观的视角，来评价这个指标的表现情况。这种比较可以选择3种路径：
- 和整体比：与市场整体比，看自身在市场中的地位。
- 和部分比：根据公司当前的战略，和重点圈定的一些竞争对手做比较，谋求超越、或者打造品牌力等等。
- 和标杆比：和市场中的某个标杆企业
- 比，看自己还有多少需要追赶。
