业务指标体系是指：一个完整业务流程中系列存在相关性的指标所构建起来的，用来描述或指导某一事件的评估体系
指标体系包含：指标、相关关系、判断标准
指标：分为过程型指标和结果型指标。
过程型指标：一般强调数据的实时性，高频跟踪事件的发展过程，用来指导业务人员的执行落地。
结果型指标：一般为某一特定时间段内的汇总型数值，如“总金额”，用来评估该事件的结果好坏
相关关系，也可抽象理解为指标之间的运算逻辑，如：利润=收入-成本
判断标准：一般可分为以下 4 种:
a.时间维度对比：对比历史同时间段内数值
b.目标维度对比：对比目标计划设定的数值
c.和行业维度对比: 对比当年行业平均值，判断增长或下降是否有行业大盘影响
d.和竞争对手对比：和目标企业竞品发展情况对比，判断在行业内发展情况
方法论：OMS模型、精细化运营（线上销售额公式、线下ESC旅程）、GMV=流量X转化率X客单价，可考虑复购率
OSM模型是目前互联网热度比较高的指标拆解方法论
O代表业务目标(object)，即业务存在什么样的问题，或者说业务的核心目标是什么，可能是营收规模、利润空间等。
S代表业务策路(strategy) ，即在知悉业务目标的前提下，业务人员可以采取的行动和策略，如投流、降本等操作。
M代表业务度量(measure)，即在执行某项业务操作后，判断该行为是否有效的标准，一般有 2 种概念
一是KPI，用来直接衡量策略的有效性。
二是Target，是预先给定的数值，用来判断是否达到预期。
销售额=流量×转化率×客单价×复购率
ESC旅程：进店Enter、逛店Shopping、结账Check out。
GMV：商品交易总额（Gross Merchandise Volume，简称GMV）是成交总额（一定时间段内）的意思。目前这个基本适用于任何一个涉及到销售的行业。大部分企业在统计GMV的时候，还会包含拍下未付款订单。所以在计算利润的时候，需要减去未付款订单以及各种成本。
指标一旦应用于实操，必然遇到不断向下拆解的问题。比如提升访客数量，向下拆解可能是访客分别是哪些渠道而来，哪些渠道是我们可控，哪些是不可控的:针对可控渠道，哪些指标又可以证明流量操作是有效的。但向下拆解一定是有限的，不可过细，一般截止于业务操作的最小单元行动
抛开理论概念，其本质就是回答以下 3 个问题
我们做这些是为了什么? (最直接最核心的目的，如提升流量、增加点击、提高利润)
我们为此可以做哪些操作?
我们如何判断操作是否有成效?
具体可以参考《运营数据指标体系搭建攻略》
基于运营人员的视角，将OSM模型应用于业务实操，搭建一套数据监控指标体系。
一般来说，新品在线上平台发布并投入销售会经历以下几个阶段：内部评定→上新预热→活动销售→常规销售。从“内部评定”到“活动销售”一般不会超过2周。
step1：确定新品上市的核心目标最大化销售
step2:：确定运营人员在整个新品上市流程中可采取的行动或策略
step3:：确定判断每个策略执行是否有效的衡量指标及数值 (KPI+Target)
而非电商运营的话，则是会根据业务指标有所调整，不过本质上流程是一致的，都是新功能上线、产品功能预热、产品正式投放、常规调整。
在推荐业务指标的时候，我们会发现指标的多少、完善与否并不会阻碍行动的开展，而一个看起来不起眼的细节却会延误时机一一指标对齐。
指标管理本身就是一个不断趋近完善的长期过程，甚至不存在所谓完成状态的环节。我们要做的是尽可能地保证指标“同名同义”且“同义同名”，并在实际应用过程中不断迭代升级
一个合格的指标名称 =(业务主题) +时间周期+限制条件+计算方式+原子指标
业务主题：该指标应用的业务场景或来源，也可指代某人部门，如供应链、会员等，便于快速理解议题
时间周期：本质也是一种限制条件，单拎出来是因为时间条件变化范围较大日频次高，比如近7天，截上当日等
限制条件：应用场景下比如订单状态为预付订单的销售金额，或剔除黑名单的会员数量等
计算方式：指标的计算方式，比如汇总、平均值、最大值、最小值等。
原子指标：最小单元不可拆分的指标名称，比如支付金额
综合上述条件，即可得出一个合格的指标名称
工具是可以帮助运营人能够更加快速判断指标中隐藏的问题，一般来说，可以采用一些在线协作的工具来帮助大家进行信息的快速流转。
比如石墨文档、腾讯文档之类都能够实现，这个看团队自己的使用偏好即可，基本上的功能都差不多，那个顺手用哪个。
指标体系的本质: 指标+相关关系+判断标准
而整个指标体系也是一个动态维护的过程，根据自身业务的发展情况，持续优化迭代，才能够更好的掌握业务体系。
参考文章：
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