BI数据分析中KPI,KGI,CSF概念

1. 行为产生数据

先来谈一谈，自己对数据基础概念的思考。我认为首先要建立的核心观点是：行为产生数据。

翻译一下这个核心观点。意思就是，当我们在思考或描述数据相关需求的时候，必然要包含这样的语素：“物体A+动词+物体B”。举个例子，比如我们想提一个生产的报表需求，那么思路就可能会总结成这么一句话：我想看，一月份玩具工厂（物体A）生产（动词）玩具汽车（物体B）的数量。

再举一个《图解网站分析》这本书的例子，如果你是一家711便利店的店长，想提升销售额。那你可能就要分析顾客进入便利店后的每一个动作，针对于每一个动作产生数据，并进行分析。

可以看出，数据分析应该包含如下过程：

也就是说，数据分析的最终落脚点是做出判断决策和解决问题。

2. KGI、CSF、KPI的关系

基于“数据分析是解决问题”的思路，接下来介绍由KGI、CSF、KPI三个指标建立起来的数据分析思路。

首先强调KGI、CSF、KPI的名称不重要，不要被抽象的名字吓倒，我介绍 知识技能都简单好用。对于KGI、CSF、KPI，我们最熟悉的可能就是KPI。那么这三个概念具体指什么呢？如下图：

其实，KGI（关键目标指标）是目的，决定了CSF（重要成功要因）和KPI（关键绩效指标）。比如说，A公司今年要实现的营销额是1.2亿元；回川在2017年的高考中，要考到清华大学。

而CSF（重要成功要因）是战略，即实现目的所做的事情。CSF（重要成功要因）取决于KGI（关键目标指标）。比如说，A公司要实现1.2亿的销售额，就需要增加购买次数；回川要在考取清华大学，就要提升英语和数学的高考成绩。

那么，KPI（关键绩效指标）是策略。怎么理解是策略呢？

CFS（重要成功要因）是战略，从战略中会逐层拆解出战术。战术是从宏观层面看，接下来怎么做。再从战术中拆解出指标。回想一下，文章开头的核心观点：行为产生数据。为了便于理解，指标可以理解为报表中的各项指标，如点击率、复购率等。接下来从指标拆解为目标，比如点击率的目标是每天有1000次点击。接下来，KPI（关键绩效指标）就登场了。KPI是对目标的进一步拆解。比如，为了实现点击率是每天有1000次的点击目标，设立KPI是每天从微信渠道引流1000个访客，优化搜索引擎带来500个访客。

是不是有些晕了？那我再用图举一个物流生产的例子。

这里，要补充一点的是KPI。本文所指的KPI，更偏向于执行和行动的角度。或者说，在KPI（关键绩效指标）的指导下，进行工作。在公司的绩效考核，可能会将目的（KGI）或目标等同于KPI。我们在这里不做学术讨论，名字不重要，理解数据分析的思路为主。

同时，KPI的设定要关注以下三个因素：

1. 具备可行性
2. 变动因素小（即提升KPI，可以提升目标，这其中没有其他因素的影响）
3. 改善幅度大（即效果显著）

另外，值得注意的是，所有目标都是要遵守SMART原则。

• 必须是具体的（Specific）
• 必须是可以衡量的（Measurable）
• 必须是可以达到的（Attainable）
• 是要与其他目标具有一定的相关性(Relevant)
• 必须具有明确的截止期限（Time-bound）

也就是说可以定量化。比如，“保持身体健康”不是目标，而“一年以内体重保持在130斤”才是目标。

3. 输出：OGSM表

依据以上的分析思路，最终输出OGSM 表。OGSM 表是一种管理表格。OGSM 的含义是 Objective（目的）、Goal（目标）、Strategy（战略）、Measurement（测量）各词的首字母。

这个表格包括目的、战略、战术、对象、实施内容、时期、优先级、评估、目标等元素。其中对象，可以理解为功能或者控件，比如提升搜索引擎优化，是对搜索实施改造。

所以，OGSM是通过数据优化解决问题的行动规划。

4. 总结

KGI、CSF、KPI三个指标建立起来的数据分析思路是：

1. 输入
2. 执行方法
3. 输出