OMTM 指标体系
OMTM，叫作唯一核心指标法。
这种方法比较适用于部门或者说我们要分析的对象，这个对象已经有了一个比较完备的数据分析指标体系或业务体系。例如下图中，零售行业的用户指标体系是比较完备的，而我们需要做的就是从这些指标中，甄别出要分析的数据或者指标有哪些。
怎么使用 OMTM 法呢？其实 OMTM 的核心原则就是“点、线、面、体”的理论，比如上图中，零售行业的订单分析、用户分析。
首先要确定一个基本的体，就是要分析的起点是什么，我们需要思考：一个零售订单中，“零售”的主要业务逻辑是什么呢？其实就是通过一个一个的订单完成的。
其中，一个订单包含两个要素——用户和产品服务，这两者就是我们的分析面，即要分析的某一个要素。比如，我们再继续往下拆解“用户”，可以拆解出新用户和老用户。
其次，再根据一些业务逻辑继续拆解新用户、老用户。比如，老用户我们拆解出它的一条线是活跃、留存、回购、流失；而新用户的逻辑就是拉新、转化，这样又组成了一条业务逻辑线。
每一条业务逻辑线都会有特别多的指标，这些指标就是我们的点，也就是从体到面、再到线拆解出来的业务指标。比如，体现留存情况的指标可能有留存率、流失率、七日留存率、月留存率、年留存率，等等；又比如产品服务包括采购、供应链、销售、售后等。
每一条业务逻辑线都会有一些指标，这就是 OMTM 的原则，即从体到面、到线、再到点进行拆解。
总结一下，这个“体”就是我们要分析的一个大体的指标框架；然后再去找这个业务框架下的业务逻辑，即场景，比如我们刚才所说的零售电商业务分析场景：销售、商品、渠道、会员、用户、竞品，这是我们分析的“面”。
然后我们再进一步细分其中一个场景，比如将商品细分成库存、利润、销售分析，通过每个对象再去找每一个点，也就是指标是什么。
那么讲到这里，你可能还会有一些疑问，我可能通过体、面、线找到了一些业务逻辑，但是还不知道怎么去找指标，所以我们再来看下指标。
什么叫作指标呢？如果你学过数据分析，或者对数据分析有一定的了解，可能听过这么一句话：“数据分析中的规则和标准一定要量化，不可以量化的要量化，可以量化的也要量化。”这是数据分析的基本逻辑，我们怎么去判断数据的好坏，这就是指标的真正含义。
比如在进行工作复盘的时候，你这个季度的 KPI 比上个季度增长很多，但是这不足以成为一个指标，因为它没有被量化。增长了很多，可能只增长了 1%，也可能是 100%，所以如果没有一个参照物去对比，我们就不能判断这个增长究竟是怎么样的情况。
那么指标从何而来呢？一般来说指标由三个部分构成，即需求核心、对象和时间。
你的核心需求是什么？是要分析留存，还是转化，或者是曝光？这是核心需求。
第二个要素是对象，比如要分析哪一个场景、哪一个功能、哪一个条件？
第三个要素是时间指标，其一定要有时间的限定，有时候这个时间可以省略。但是为了表达清晰，建议你不要省略一些指标的时间。
上面所说的是 OMTM 法，这种方法比较适用于已经有了一些指标体系的情况，我们要做的工作就是怎么去找到这些体系并拆解。那么还有一种情况，就是我们对业务逻辑不是很清楚，业务体系也没有建立起来，这时候怎么去找对应的指标或者建立一个指标体系呢?
业务流程法
第一步：梳理业务流程
首先最重要的是中间的流程层，也就是说我们要分析的对象是通过什么样的流程、达到了什么样的目标。比如要梳理一场销售的业务流程，首先是总体的销售情况，然后就是“员工在某个门店里将产品卖给客户”，因此流程是“员工 - 区域 - 产品 - 客户”。
然后再分析上层——业务层，也是具体的流程层。在流程层当中的每一个步骤会做哪些事情、具体要做到哪种程度，等等，这就是业务层的内容。比如还是上面的例子，员工流程当中会涉及销售情况、人效情况、排名情况等，门店区域流程中会涉及分公司、门店等。
最后我们再去梳理最终的层级，就是下层数据层。在每一个管理过程或者具体的事物当中，我们会对某些事件进行量化，那么这些被量化的就是数据。比如员工流程中，量化员工的所有销售指标，如人效率、完单率、大单率、重要客户占比等。
这就是业务流程法的三个基本层级，即第一步梳理整个事项流程，第二步确定每个步骤当中涉及的业务点，第三步根据每一个业务点去梳理量化数据。
第二步：量化业务流程、建立指标体系
我们根据对象梳理好了业务流程，并且找到了一些量化的数据，那么第二步就量化业务流程，并建立真正的指标体系了。
怎么去建立呢？举一个例子，我们要分析一场促销活动，根据刚才所展示的业务流程顺序进行拆解，每个业务步骤当中会涉及哪些点？
比如说活动准备会涉及商品准备、人员准备，然后进行量化；商品的成本有哪些指标可以判断，有成本的量、成本单价；人工预算有哪些指标可以判断，包含时间成本、人工成本、利润成本，等等。
根据上面的流程，我们就可以建立起完善的数据分析指标体系了，这是进行任何业务分析的基础和必要前提工作。
