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、物流等9大行业，以及财务、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，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，更适用于产品岗和运营岗的朋友。

（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：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：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：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：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

图片被压缩严重，如果觉得看不清楚，可以按照以下方式获取高清原图！

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。

（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。

2.电商行业

（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。

（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：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，而进行捆绑销售

（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：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

3.餐饮行业

（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：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

（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：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：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，及时调整，保持门店服务水平在高水平，是必须要做的。

三、大金融类

1、保险行业
可从业务发展、成本费用、资金运用、盈利管理和风险管理这五个保险业的重要模块进行数据指标的划分。

2.银行业

四、制造物流类

1.制造业

可以根据制造业生产销售的全流程去进行指标划分，生产、采购、库存、销售、财务等。传统制造业在生产环节涉及到的指标尤其多，需要根据企业情况具体拆解、划定指标。

2.物流业

五、四大岗位

1.财务分析指标体系

2.财务管理指标体系

3.人力资源指标体系

4.渠道指标体系

5.广告指标体系