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指标值是你用来判断绩效的值。它们也是任何数据产品的重点。它们用数字方式反映了你所在组织希望做出改善、规避或影响的实际行为。例如:在信用卡行业,“钱包份额”是一个流行的指标。该数字代表一个消费者的总消费支出中，某特定发卡机构所占的比例。对于发卡机构，它无法影响客户的可支配总收入，但它可以设法影响他们，让他们在收银机或手机上更多地使用该机构的信用卡。 通过提供对改进状况的明确度量，指标可以在组织内建立工作重点，并易于协调。指标也有可能造成有悖常理或违背组织目标的行为。 尽管选择恰当的指标很重要，但很多组织往往缺乏对此的深入思考，里是一些在选择要关注的指标时，最常见的错误: 历史常规— 历史并不总是一个良好的指引。许多企业盲目地追随它行业中的传统智慧，甚至只是沿着历史的轨迹而没有思考其中的含义 指标的简单化— 阻力最小的路径，可能会失去数据向你提供的信息，用户在一个网站上花费的时间很容易被跟踪，但它并不会告诉你，用户是正在积极参与还是跑去泡一杯咖啡了。 指标的复杂化— 与指标简单化相反的是指标复杂化，就是人为地把多个数据源的数据结合在一起。如果人们不了解某个值是如何创建的，他们就可能会对你的分析产生怀疑。 太多的指标使许多组织陷入这样一个陷阱，就是试图全面收集能够跟踪管理者关心的所有事情的指标。如果你使用十几个关键指标，那么这些指标就不值得称之为“关键”。 虚荣的指标— 有些指标可以让你或你的组织看起来不错，但它们与重要的结果并无关联。注意不要选择那些仅仅是因为你知道它们会让你看起来不错的指标。 为了避免这些常见的陷阱并选择尽可能最好的指标，要考虑下面的框架,它平衡了4个要素，如图所示。许多指标在这些维度中至少有一个是失败的。以下是一些例子: 通用的解释— 我们有一个客户,他在营销组织中区分了“商机”和“潜在客户”。理论上而言，潜在客户通过他们的行动表达了对提供的服务有更多的兴趣。但不幸的是，商机和潜在客户之间的区别总是难以识别，其定义也难以沟通。 可付诸行动— 很多时候，对于一个特定团体的影响力而言，某些指标太宽泛了。客户满意度是流行的仪表盘主要组件，但大部分经理人员对该指标值基本没有显著影响。 易得且可信的数据— 有时候，最有价值、最明显的指标令人沮丧地难以追踪。在网站分析的世界，独立访客数量是需要知道的重要数据，但用户删除 cookie 会使得数据难以被信赖。 透明且简单的计算— 对于体育运动来说，各项数据对于判断结果来说非常重要的。往往著名赛事比如橄榄球，篮球，棒球都会花大价钱请人专门做数据测算，目的就是请他们使用简单化的公式进行计算。
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