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01內(nèi)容
定義晦澀難懂，需要一定的深入思考和實(shí)踐經(jīng)歷才能完全理解，于是我們先暫時不看定義，從兩者的特征開始比較，第一個特征是兩者的內(nèi)容。
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指標(biāo)通常描述客觀事實(shí)
常見的指標(biāo)，宏觀層面比如GDP、CPI、PPI，金融機(jī)構(gòu)常用的存貸比、不良率、AUM，產(chǎn)品運(yùn)營的MAU、DAU、LTV等等，都是對一個客觀事實(shí)的描述，通常以可量化的數(shù)值形態(tài)呈現(xiàn)，或為數(shù)值，或為比率。
一個指標(biāo)通常包含三個部分：口徑/邏輯、維度、限定詞。
口徑和邏輯，也就是這個指標(biāo)具體的含義，首先得有一個業(yè)務(wù)口徑，然后由技術(shù)把他落地成為一個技術(shù)的加工邏輯，從哪幾個表取，count、sum、max、min或者是avg。
維度指的是我們從什么角度去看這個指標(biāo)，是時間維度（年/月/日）、機(jī)構(gòu)維度（不同分支機(jī)構(gòu)）還是客群或產(chǎn)品維度，在SQL語句里就是group by。
限定詞就是在這個維度下，我們選取哪一個具體的枚舉值，對應(yīng)SQL語句就是where條件。
舉個栗子，AUM的業(yè)務(wù)口徑是客戶名下所有資產(chǎn)，包括存款、理財、代銷基金、保險等…… 技術(shù)的加工邏輯會有一長串SQL，關(guān)鍵的點(diǎn)是所有金額做sum。
如果只看全行的AUM，是不需要維度的，如果要看具體某一個維度，就需要group by了，指標(biāo)就變成了按機(jī)構(gòu)維度看AUM，即group by org。
限定詞就是要看某個具體分行，比如上海分行所有客戶的AUM，SQL語句里就需要加上 where org = '021'。
不論怎么定義，大家可以發(fā)現(xiàn)，每一個環(huán)節(jié)都是陳述事實(shí)，實(shí)際的數(shù)值是多少就是多少，指標(biāo)只是按不同的方式展示這個值，這也帶來指標(biāo)的另一個特征：指標(biāo)基本都是數(shù)值型。
當(dāng)然，不排除有些定性指標(biāo)，比如在KPI中，有的考核指標(biāo)描述為：某項工作是否完成，不過絕大多數(shù)核心指標(biāo)，都應(yīng)該是量化的。
標(biāo)簽往往存在人為劃分
與指標(biāo)不同，標(biāo)簽是存在人為劃分的。
比如AUM>=100萬在某些銀行就是私行客戶了，但是在大行估計就是個高凈值客戶。
標(biāo)簽通常是描述某些具體實(shí)體的，比如AUM>=100萬，你一定可以挑出一些客戶滿足這個特征，但是指標(biāo)陳述的通常是抽象概念，比如AUM本身，你沒法對應(yīng)到一個或者一群具體客戶身上。
有些標(biāo)簽看上去人為定義的成分比較少，也是基于事實(shí)進(jìn)行定義的，比如性別標(biāo)簽，車輛品牌標(biāo)簽，車主客戶標(biāo)簽，代發(fā)客戶標(biāo)簽……
所以我在標(biāo)題里加了“往往”，遇到這類標(biāo)簽的時候，我們的直覺也會告訴我們，這是標(biāo)簽，而不是指標(biāo)，原因參考指標(biāo)的另一個特征。
對，指標(biāo)基本都是數(shù)值型，而標(biāo)簽基本都不是數(shù)值型。
哪怕是基于數(shù)值型的標(biāo)簽，一定也要有個人為劃分的定義。
比如上面提到的，基于AUM構(gòu)建客戶等級標(biāo)簽，AUM是個數(shù)值型的指標(biāo)，標(biāo)簽定義為AUM等于、大于或小于某一個值，人為劃分了客戶的等級。
因此標(biāo)簽可以基于指標(biāo)來定義，那么指標(biāo)可不可以基于標(biāo)簽來定義呢？
當(dāng)然可以，比如“私行客戶轉(zhuǎn)化數(shù)量”，這里用到了一個標(biāo)簽“私行客戶”，私行客戶本身又依賴于AUM等指標(biāo)。
所以標(biāo)簽和指標(biāo)可以相互轉(zhuǎn)化。
02分類
指標(biāo)的分類
指標(biāo)的分類相對還是比較統(tǒng)一的，通常劃分為原子指標(biāo)、派生指標(biāo)、衍生指標(biāo)。
原子指標(biāo)不疊加任何維度，僅是對業(yè)務(wù)事實(shí)的最基本描述，通常是一些整體指標(biāo)，通過SQL直接統(tǒng)計出來的，比如客戶數(shù)、留存率、交易量……
但是實(shí)際業(yè)務(wù)使用中，更關(guān)心某一特定維度的指標(biāo)，比如手機(jī)銀行客戶數(shù)、7日留存率、長尾客群交易量……
因此我們有了派生指標(biāo)。派生指標(biāo)就是原子指標(biāo)疊加一個或多個維度。
手機(jī)銀行客戶數(shù)是客戶數(shù)疊加產(chǎn)品或渠道維度；7日留存率是留存率疊加時間維度；長尾客群交易量是交易量疊加客群維度（這里客群是一個標(biāo)簽）。
僅僅疊加維度還不夠，有時候我們還需要不同指標(biāo)之間互相計算，最常見的就是求人均和比率，比如客群AUM、存貸比……
這就是衍生指標(biāo)，即通過原子指標(biāo)或派生指標(biāo)互相加工而來。
標(biāo)簽的分類
標(biāo)簽由于其人為劃分的特性，分類就沒那么統(tǒng)一，比較常見的一種劃分為事實(shí)標(biāo)簽、規(guī)則/統(tǒng)計標(biāo)簽、模型標(biāo)簽。
事實(shí)標(biāo)簽也是描述實(shí)體的客觀事實(shí)，比如上文提到的性別、車主等等，描述一些具體實(shí)體的特征。
規(guī)則/統(tǒng)計標(biāo)簽是基于事實(shí)的統(tǒng)計結(jié)果結(jié)合一些人為判斷生成的，比如青年客戶（年齡在18到35之間）、中年客戶（年齡在36到55之間）、老年客戶（年齡55+）等等。
模型標(biāo)簽就比較主觀了，是通過事實(shí)標(biāo)簽和規(guī)則/統(tǒng)計標(biāo)簽，抽象出來的群體特征，其劃分的群體通常比上兩類標(biāo)簽更細(xì)。比如“月光一族”，“消費(fèi)達(dá)人”等。
03應(yīng)用場景
現(xiàn)在大家已經(jīng)對標(biāo)簽和指標(biāo)有了相對明確的概念，我們來看看兩者的應(yīng)用場景有何差別。
指標(biāo)的應(yīng)用場景
通常拆解使用
指標(biāo)的使用場景，一般都是一個大指標(biāo)，拆解到某個或多個維度，附加一個或多個限定詞
用于經(jīng)營分析、監(jiān)測、評價、建模
在經(jīng)營分析中，用于監(jiān)測和評價業(yè)務(wù)效果、考核情況等，所有的KPI都是指標(biāo)用于評價和監(jiān)測業(yè)務(wù)效果。
標(biāo)簽的應(yīng)用場景
需要不斷歸納和抽象
標(biāo)簽是基于底層數(shù)據(jù)的歸納和抽象，希望刻畫某一群實(shí)體的特征，通過標(biāo)簽，一定可以定位一群具體的實(shí)體，可能是客戶，也可能是產(chǎn)品。
用于標(biāo)注、分類、刻畫群體特征
標(biāo)簽的核心其實(shí)是分類，針對每一個分類，希望能夠給予不同的營銷策略、產(chǎn)品策略、觸達(dá)策略等。
不過，由于標(biāo)簽和指標(biāo)可以互相轉(zhuǎn)化，因此在實(shí)際運(yùn)用中，也不用過多糾結(jié)兩者的區(qū)別，因為兩者通常是結(jié)合起來使用的。
04總結(jié)
總結(jié)一下，指標(biāo)描述客觀事實(shí)，通常是抽象的概念，以量化指標(biāo)為主，拆解到不同維度，用于經(jīng)營分析、監(jiān)測、評價和建模；
標(biāo)簽人為劃分，描述特定群體的實(shí)體特征，可以定位到具體實(shí)體，難以量化，歸納和抽象形成，用于標(biāo)注、分類、刻畫群體特征。
文章題目：標(biāo)簽與指標(biāo)到底有什么區(qū)別？
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