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本篇由分析师伊布供稿
在电商行业，KPI分析的作用尤为明显，特别是在大促活动期间。GrowingIO的KPI分析能够实施监控日常KPI达成的情况，快速发现问题和自动定位KPI异常的原因。
以某电商平台为例，其核心业务指标包括用户量、订单量和销售额等。在大促当日，运营团队通过GrowingIO KPI分析的预警，发现其核心业务指标订单量在活动当天上午同比增长了30%，但到了下午，环比出现了20%的下降。
通常出现此问题运营团队会加大推广力度，引导用户进店购买，希望能够提升订单量。
本次运营团队通过GrowingIO KPI分析的自动分析功能结合业务实际情况快速定位问题，发现主要原因是某热销产品线的缺货以及东南地区的访问量骤减，导致大量潜在交易未能成交。
运营团队迅速响应，调整营销策略并紧急调配周边仓库的库存进行补货。
同时，加大客服力度，以缓解客户不满情绪。
通过及时的策略调整，在活动结束前，订单量恢复增长，最终全天销量同比增长达40%，有效避免了因指标波动造成的损失。
作为业务负责人，你是不是也关心以下问题：
· App活跃人数，日/周/月 的表现如何？
· 最近七天的订单成交金额，同比环比如何？有没有完成目标？
· 今日活动页的浏览人数，是否存在异常？异常是什么原因造成的？
在每个企业的发展旅程中，确立并实现关键绩效指标（KPI）是推动业务增长和成功的基石。在当今这个快速变化的商业环境中，企业面临着前所未有的挑战和机遇。如何在激烈的市场竞争中保持领先，实现可持续的增长和成功？这就需要一种科学、系统的方法来指导企业的战略决策和日常运营——这就是KPI分析。
关键绩效指标（KPI）分析是业务决策的核心，GrowingIO平台提供的KPI分析工具，使业务负责人能够有效地监控和管理KPI数据。通过日常监测KPI的达成情况，确保业务目标的实现。结合GrowingIO KPI分析的异常预警和自动分析功能，能够在第一时间定问问题并及时时进行优化调整。
这种监控不仅涉及对当前数据的观察，还包括对历史趋势的分析，以便更好地理解业务发展的方向和速度。在 GrowingIO 增长平台内，常把 “用户量”，“销售额” ，“客单价”等用户、业绩相关的核心指标应用在 KPI 分析中进行监控和分析。
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Growing IO KPI分析看板展示效果图
在解决企业运营中的痛点时，确保团队与个人目标与企业战略目标的一致性是至关重要的。GrowingIO KPI分析帮助企业聚焦关键数据，避免信息过载。通过数据分析的方法识别流程中的瓶颈，不仅可以提高操作效率，还能优化资源分配，确保投入产出比最大化。此外，基于KPI这种量化结果能帮助企业做出更加客观和有效的业务决策，从而明确业务目标，确保所有行动都朝着既定方向前进。
定期回顾KPI表现并根据结果调整策略是确保业务成功的关键步骤。将KPI结果与团队和个人的激励机制相结合，提供及时反馈，可以进一步增强团队的动力和协作精神。包括设定明确的指标、系统地收集与KPI相关的关键数据、定期分析数据评估KPI的表现、根据分析结果制定改进措施以及持续监控KPI以确保业务目标的实现。通过精确设定和监测KPI，企业不仅能解决效率低下和资源浪费的问题，还能在复杂的商业环境中做出明智的决策，确保团队目标与企业战略一致，最终推动企业的持续发展和成功。
当发现KPI数据与预期不符时，GrowingIO平台提供了几个关键功能来帮助用户迅速诊断问题根源，并采取相应的措施：
用户可以通过对指标趋势的观察，以及时间范围内的同比和环比计算，来识别数据的变化模式。这有助于揭示潜在的趋势或周期性变化，从而为决策提供依据。
通过基于不同维度的拆解，如按照地理位置、产品线或客户群体等，用户可以更精确地分析变化量和变化率指标。这种方法有助于识别特定领域的表现差异，从而针对性地制定改进策略。
GrowingIO平台支持基于不同维度的深入分析。这意味着用户可以从一个总体指标出发，逐步深入到更具体的子集，以找到影响KPI表现的具体因素。
平台还提供了对KPI波动主要影响因子的洞察分析。基于您关注的业务维度，直接呈现 KPI 变化的主要影响因子，快速理解导致数据波动的核心原因。
KPI分析可以应用于企业运营的多个方面，常见的应用场景包括但不限于：
通过测量销售额、市场份额、客户获取成本等，调整市场战略。
销售与市场部门的核心任务是推动产品或服务的销售并扩大市场份额。通过这些指标，销售与市场部门可以评估当前市场战略的有效性，并据此进行调整。例如，如果市场份额下降，可能需要重新定位品牌或调整营销策略。高客户获取成本可能促使企业寻找更高效的营销渠道或改进销售方法。
关注产品使用率、客户反馈、故障率等KPI，以优化产品设计。
产品开发部门专注于创造满足市场需求的高质量产品。通过分析这些指标，产品开发团队可以获得洞察，以优化产品设计。例如，低产品使用率可能表明需要改进功能或用户体验。频繁的客户反馈和高故障率则可能指向设计缺陷或制造问题，需要立即解决。
通过客户满意度、响应时间、解决问题的效率等指标，提升服务质量。
客户服务部门的目标是提供优质的客户支持，以提高客户满意度和忠诚度。通过监控这些指标，客户服务部门可以识别服务中的不足并采取措施提升服务质量。例如，低客户满意度可能要求提供更多培训给客服人员或改进服务流程。长的响应时间和低解决问题的效率可能表明资源分配不当或流程需要优化。
某零售电商的核心目标之一是销售额的增长，希望密切关注销售额的数据表现从而评估业绩。
GrowingIO KPI 分析可以帮助业务负责人在平台上监控 KPI 指标，通过设置目标值，能够快速判断该 KPI 是否符合预期。
设置KPI指标、时间范围及时间粒度
首先我们将支付成功总金额设为KPI指标，观测最近七天每天的数据。
设置KPI目标值
该零售电商对最近7天内销售额的目标值设定是2000元，根据KPI分析得知77.15%的完成率。表明本周期内的目标并未达标，在下个周期内需要做更多的运营策略或调整目标值。
将KPI分析图表保存至看板
已保存的KPI分析添加到看板，展示效果如下图。将 KPI 分析添加到看板后，可持续监控 KPI 指标的表现，监控内容包括：KPI 指标的数值、趋势、同环比变化率、目标完成率情况。
通过看板监控快速得知，该周期内的完成率并未达标，且较上个周期有大幅下降，销售额目标出现预警。
该零售电商发现销售额并未达到目标值，此 KPI 表现不符合预期，通过点击 KPI 卡片进入 KPI 详情页，周期性对比和趋势图能够自动分析 KPI 数据的表现，还可以借助维度拆解和下钻，迅速找到影响 KPI 表现的原因。
周期性对比展示
由详情页图中标注的数据得知，相较于上个周期，销售额环比下降56.47%，同时，环比的数据通过黄色的虚线在图中展示出来，需要探索本周期内销售额下降的原因。
趋势图表现
由每日销售额趋势图发现，本周期内的销售额趋势较为平缓，上个周期的销售额有明显峰值。除7月1日外，相较于上一个周期，销售额均有下降。尤其是周日（6月30日）和周二（7月2日），需要进一步探索其中原因。
