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是kpi还是360多方位考核？各有利弊事什么？
谢邀。您好，我是一名专注研究电商图表、软件、算法的商业智能数据分析师。之前在大型企业做过5年电商运营，对电商运营这块还是比较了解的。
既然是创业团队，就必须定好规则。不同人，负责做不同的事情，每个人都必须要有个起码的考核指标，否则全乱套了。
一般来说，运营、推广、美工、客服，这4个方面怎么的也应该有吧，也就是最起码是4个人。考核很简单，运营必须负责全局，统筹推广、美工、客服。推广负责引流、美工负责静默下单转化率、客服负责询单转化率。而运营，需要负责销售额，如果销售额做不起来，就是运营管理不善，导致团队成员没走好路。
反之，如果是其他人一直做不好，直接淘汰。除非您比较有实力，那就再找一个。
因为是创业团队，订太多指标不利于解决问题，也没那个精力去盯着成员做事。创业最重要的就是要目标一直，否则会很累。
每个人一个指标，能完成就继续，不能就换人，我觉得对创业公司的人来说才会算负责人，否则就是一盘散沙，相互指责。
希望我的回答能对您有所帮助，谢谢！
关于数据我现在转型做电商数据分析师，平日里会分享一些电商数据文章，趁今天刚好有时间分享一点进来观看，如果您不喜欢，可直接忽略！
商业智能数据分析师，花随花心。
大家好，我是花老师。今天，这堂课是整个PBI系列的第11课，核心关键词正如本文名字一样，搜索环境、波动性、集中度。当然，这么讲肯定是不好理解的，不过没关系，稍后我会好好给大家分享。
还没有看过上10堂课的同学，要记得提前预习，文章名如下：
《PBI系列 车图 色彩搭配 数据分析 01》花随花心著
《PBI系列 竞品评论 流量 词云分析 02》花随花心著
《PBI系列 快选 人气新品池 品质档 03》花随花心著
。。。。。。。。。。。
《PBI系列 关键词 多维度 市场分析 06》花随花心著
《PBI系列 类目大词 群店 竞争透视 07》花随花心著
《PBI系列 搜索环境 竞店 二维矩阵 08》花随花心著
《PBI系列 店铺分类 地区透视 关系 09》花随花心著
《PBI系列 象限分析 雷达 区间分段 10》花随花心著
那么，接下来，就让我们正式进入主题。
正文
再过几天就要中秋节了，不知道大家会不会回家看自己的家人呢？我已经订好了票，预先买了两瓶红酒寄回家里，等着放假那天就回家看看了。
有时候，不是不想家，是回不去。。。
话说回来，在之前讲过的10堂PBI的课程的时候，已经带着大家熟悉了操作流程。当然，也有部分同学是刚开始认识我的，自然需要有个熟悉的过程。
那我们今天就开始来继续讲讲，这第11堂课的核心内容吧。我们都知道，实际上数据是有特性的，就好比如平均值，中位数，或者标准差等等。
在统计学当中，有很多的数据算法是用于帮助我们更好的分析数据而诞生的，就好比如赫芬达尔-赫希曼指数（简称赫芬达尔指数）。
根据网络上的介绍，简单来说就是可以帮助我们分析数据集中度的意思。所谓的集中度，就好比如说财富，我们都知道实际上这个世界的大多数财富是集中在少数人手上的，各行各业都一样。
一般来说，行业的TOP1就占据了行业份额的50%以上，TOP2占据的份额减少，TOP3占据的份额更少，以此类推。
也就是，如果一个行业的交易额大多数集中在一些品牌手上的话，那就说明这个行业垄断的很厉害。
当然，我们今天不谈行业，聊的是搜索环境。
这份图表，右侧的数据就是在分析该关键词下的搜索环境，左边是数据源。当然，今天我其实是在PBI的基础上，将数据融入Excel进行分析的。我们之前的10堂课基本都是在PBI的框架里头进行实战，但是很少涉及到大规模的数据统计。
而针对数据统计，其实Excel的操作可能大家接受起来更加容易吧。因此呢，我们今天数据处理部分交给PBI，而数据统计部分交给Excel，不知道这样讲大家能理解吗？
当然，我分析的是销量排序下前10页的无线端数据，这里暂时用PC端的截图代替。简单来说，由于平台的特殊之处，数据里头居然没有销量，而只有评论数，那么我们就用评论数来代替销量进行分析。
可以直接在这里，将透视表的筛选按钮点击一下，之后选择某一个关键词，那么数据就会自动更新，如图所示
这样子，就方便了关键词的筛选，当然，您也可以直接用切片器，我这里比较懒，就没有去做一个了。
另外，这份数据图表是支持后期一键更新的，简单来说，我这里举个例子，必须先从PBI的已经处理好的数据进行复制表操作，如图所示
只需要随便选中一列，然后鼠标右键点击复制表，那么整个表格就被选中，之后，打开Excel，右键粘贴即可，如图所示
当然，我用了Excel的表格格式，因此后期如果有新的数据进来的时候，也是一样右键粘贴，替换掉原先的数据，那么刷新之后就可以把数据自动更新，这份图表不需要重新制作，如图所示
记得替换数据的时候，一定要把旧数据全部选中，否则可能出现数据重复的情况。
正所谓，没有对比就没有伤害。不同的关键词，实际上波动性不同。我们这里主要以关键词的评论数作为分析的依据，毕竟在平台上这个指标是相当于销量的。
[红酒] 评论数的波动性是1.05；[红酒 干红] 评论数的波动性是1.00；[红酒 葡萄酒] 评论数的波动性是1.08。
所谓的波动性，实际上就是在描述数据之间的离散程度，波动性越大，说明数据分散的越大，也就是有些数据值很大，有些很小，之间的差距很大。
波动性的计算公式：波动性=标准差/均值
标准差我们都知道，就是在描述数据的离散程度的值，也就是标准差越小，那么数据之间距离的也就越小，当然由于加入了均值这个维度，波动性比标准差要更加有用，因为数据的抗干扰能力更强。
不理解也没关系，只需要记住我们在选择关键词的时候，实际上波动性越大，对我们实力比较弱的卖家来说，机会就越大，因为关键词很容易受到波动影响。
如果像一趟死水的，行业的关键词波动性很小，那么我们实力不足的情况下去做这个词就很难做得成。
除此之外，拿这个维度去分析行业市场，以及细分行业也是可以的，这个有机会我们再讲。
接下来，我们来聊聊集中度，也就是财富是否聚集在少数人手上。计算之前，我们再来看看赫芬达尔指数是怎么说的，如图所示
首先，要把类目TOP的产品评论数都记录下来，我这里记录了TOP50个产品。然后，分别计算每个产品的评论数在TOP50里头的占比情况，最后根据这个情况数据进行二次平方，最后得到的数据进行求和即可达到结果，我这里求和用的是TOP10以内的数据，如图所示
实际上，可能这么讲有点绕，意思就是说我这个数据表格里头的0.58%，是从占比平方当中，挑选TOP1-TOP10的数据相加得到的。
那么就让我们来看看，这三个不同关键词的集中度表现如何，如图所示
很明显，[红酒 干红]这个关键词的集中度更高，为0.67%，而其他2个关键词的集中度，基本相同，因此可以断定，[红酒 干红]这个关键词的垄断程度更高。
这个就是所谓的关键词集中度，以及波动性的相关介绍，当然，我今天所获取的数据，来自于自己研发的数据分析工具箱，如图所示
目前为止，这个是第5代版本，一共有15个免费功能，当然随着我后面的不断更新，肯定会加入更多实用功能进来，尽请期待！
希望我今天的分享能对大家有所帮助，谢谢！不废话，关注知乎专栏花随花心，送数据分析工具箱！
虽然现在我在做电商KA的企业咨询（这些团队都有非常精细的KPI“算法”，说真的当时和创始人私聊把我侃的都晕），但可惜电商创业团队并不适用，以下揭露一些电商行业现状，和你可以借鉴的一些经历……
kpi绩效考核是任何公司和企业都需要的，这是员工薪资的标准，刚起步的公司就应该制定绩效考核的标准，日后根据企业实际情况慢慢完善，先有后优，切忌复杂。就目前来说：
电商团队主要分为4类岗位，包括：
1、运营
2、美工
3、客服
4、库房
其中运营岗和客服岗采用底薪+销售额提点KPI即可，实际上这都是圈内约定俗成的事儿了，从人性角度考虑，假如让你来操盘店铺，但是每月说死就固定8K，抿心自问你能跟打了鸡血了似得干？所以说绩效啊，表现上是给钱，实际上是为了给希望，一言以蔽之：
钱散人聚，钱聚人散
我是盛世成，希望我的回答，能帮你摆脱困惑
笔者简介：电商整合营销创始人，淘宝大学讲师，天下网商特邀营销顾问，更多电商咨询合作及资源对接，欢迎随时交流
边生长边制定
上面的人都回答很多了，我从这两个方法本身的角度来说明一下：1、首先KPI考核，本身是一种战略的分解，首先你要明确公司的目标以及行动战略，再依据各职能/部门/个人的工作职责进行分解，最终将每一位员工和战略都建立起关系，一个是引导员工工作，二个是随时监测到战略的执行情况，并及时找到缺陷。对于创业阶段的公司，首先是战略不明确，可能随时都受市场和竞争对手的影响而变动，无法一开始就建立充分灵活响应变化的KPI管理体系，二个是创业阶段组织架构就不完善（这不是缺点，本身创业期的企业就需要一个机动的架构体系），部门和职位随时可能增减变化，员工也随时可能调岗（如从开发调到测试，从研发调到销售），所以不适合使用KPI考核。2、360度评价本身也包含了KPI，而且还多了客户、同事的维度，对于成熟期的企业来说，管理相对固化，也是一种成本较高的方法，通常半年/年度做一次，创业期的企业如果要使用，前期考核标准很可能就是拍脑袋一下，结果也不适用于刚性的调整（如升职、加薪）。
创业团队不适合kpi或者360，不要一提考核就这几种，创业中团队氛围很重要，要量体裁衣，尽量分解岗位目标，明确目标，现在太多的hr都不知道什么是真正的绩效
在初创期其实也可以，只是要进一步简化，考核标准不要超过3个，至于公司文化建设更是扯淡！文化需要沉淀，不是纸面上的口号
创业团队变化频繁，多讨论，多实践，多总结，需要积累组织能力，沉淀优良组织文化，到发展期，可引进绩效考核。
一上来就搞KPI？？这个都是等公司到一定阶段再开始的吧，第一步还是像楼上说的，野蛮生长为先！！搞那么多条条框框就不是创业公司了！
先是野蛮生长吧，再制定规则
过早引入KPI 不利于团队的发展 变得为目的是图 甚至忽略致命的失误
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谢邀。您好，我是一名专注研究电商图表、软件、算法的商业智能数据分析师。之前在大型企业做过5年电商运营，对电商运营这块还是比较了解的。
既然是创业团队，就必须定好规则。不同人，负责做不同的事情，每个人都必须要有个起码的考核指标，否则全乱套了。
一般来说，运营、推广、美工、客服，这4个方面怎么的也应该有吧，也就是最起码是4个人。考核很简单，运营必须负责全局，统筹推广、美工、客服。推广负责引流、美工负责静默下单转化率、客服负责询单转化率。而运营，需要负责销售额，如果销售额做不起来，就是运营管理不善，导致团队成员没走好路。
反之，如果是其他人一直做不好，直接淘汰。除非您比较有实力，那就再找一个。
因为是创业团队，订太多指标不利于解决问题，也没那个精力去盯着成员做事。创业最重要的就是要目标一直，否则会很累。
每个人一个指标，能完成就继续，不能就换人，我觉得对创业公司的人来说才会算负责人，否则就是一盘散沙，相互指责。
希望我的回答能对您有所帮助，谢谢！
关于数据我现在转型做电商数据分析师，平日里会分享一些电商数据文章，趁今天刚好有时间分享一点进来观看，如果您不喜欢，可直接忽略！
商业智能数据分析师，花随花心。
大家好，我是花老师。今天，这堂课是整个PBI系列的第11课，核心关键词正如本文名字一样，搜索环境、波动性、集中度。当然，这么讲肯定是不好理解的，不过没关系，稍后我会好好给大家分享。
还没有看过上10堂课的同学，要记得提前预习，文章名如下：
《PBI系列 车图 色彩搭配 数据分析 01》花随花心著
《PBI系列 竞品评论 流量 词云分析 02》花随花心著
《PBI系列 快选 人气新品池 品质档 03》花随花心著
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《PBI系列 关键词 多维度 市场分析 06》花随花心著
《PBI系列 类目大词 群店 竞争透视 07》花随花心著
《PBI系列 搜索环境 竞店 二维矩阵 08》花随花心著
《PBI系列 店铺分类 地区透视 关系 09》花随花心著
《PBI系列 象限分析 雷达 区间分段 10》花随花心著
那么，接下来，就让我们正式进入主题。
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再过几天就要中秋节了，不知道大家会不会回家看自己的家人呢？我已经订好了票，预先买了两瓶红酒寄回家里，等着放假那天就回家看看了。
有时候，不是不想家，是回不去。。。
话说回来，在之前讲过的10堂PBI的课程的时候，已经带着大家熟悉了操作流程。当然，也有部分同学是刚开始认识我的，自然需要有个熟悉的过程。
那我们今天就开始来继续讲讲，这第11堂课的核心内容吧。我们都知道，实际上数据是有特性的，就好比如平均值，中位数，或者标准差等等。
在统计学当中，有很多的数据算法是用于帮助我们更好的分析数据而诞生的，就好比如赫芬达尔-赫希曼指数（简称赫芬达尔指数）。
根据网络上的介绍，简单来说就是可以帮助我们分析数据集中度的意思。所谓的集中度，就好比如说财富，我们都知道实际上这个世界的大多数财富是集中在少数人手上的，各行各业都一样。
一般来说，行业的TOP1就占据了行业份额的50%以上，TOP2占据的份额减少，TOP3占据的份额更少，以此类推。
也就是，如果一个行业的交易额大多数集中在一些品牌手上的话，那就说明这个行业垄断的很厉害。
当然，我们今天不谈行业，聊的是搜索环境。
这份图表，右侧的数据就是在分析该关键词下的搜索环境，左边是数据源。当然，今天我其实是在PBI的基础上，将数据融入Excel进行分析的。我们之前的10堂课基本都是在PBI的框架里头进行实战，但是很少涉及到大规模的数据统计。
而针对数据统计，其实Excel的操作可能大家接受起来更加容易吧。因此呢，我们今天数据处理部分交给PBI，而数据统计部分交给Excel，不知道这样讲大家能理解吗？
当然，我分析的是销量排序下前10页的无线端数据，这里暂时用PC端的截图代替。简单来说，由于平台的特殊之处，数据里头居然没有销量，而只有评论数，那么我们就用评论数来代替销量进行分析。
可以直接在这里，将透视表的筛选按钮点击一下，之后选择某一个关键词，那么数据就会自动更新，如图所示
这样子，就方便了关键词的筛选，当然，您也可以直接用切片器，我这里比较懒，就没有去做一个了。
另外，这份数据图表是支持后期一键更新的，简单来说，我这里举个例子，必须先从PBI的已经处理好的数据进行复制表操作，如图所示
只需要随便选中一列，然后鼠标右键点击复制表，那么整个表格就被选中，之后，打开Excel，右键粘贴即可，如图所示
当然，我用了Excel的表格格式，因此后期如果有新的数据进来的时候，也是一样右键粘贴，替换掉原先的数据，那么刷新之后就可以把数据自动更新，这份图表不需要重新制作，如图所示
记得替换数据的时候，一定要把旧数据全部选中，否则可能出现数据重复的情况。
正所谓，没有对比就没有伤害。不同的关键词，实际上波动性不同。我们这里主要以关键词的评论数作为分析的依据，毕竟在平台上这个指标是相当于销量的。
[红酒] 评论数的波动性是1.05；[红酒 干红] 评论数的波动性是1.00；[红酒 葡萄酒] 评论数的波动性是1.08。
所谓的波动性，实际上就是在描述数据之间的离散程度，波动性越大，说明数据分散的越大，也就是有些数据值很大，有些很小，之间的差距很大。
波动性的计算公式：波动性=标准差/均值
标准差我们都知道，就是在描述数据的离散程度的值，也就是标准差越小，那么数据之间距离的也就越小，当然由于加入了均值这个维度，波动性比标准差要更加有用，因为数据的抗干扰能力更强。
不理解也没关系，只需要记住我们在选择关键词的时候，实际上波动性越大，对我们实力比较弱的卖家来说，机会就越大，因为关键词很容易受到波动影响。
如果像一趟死水的，行业的关键词波动性很小，那么我们实力不足的情况下去做这个词就很难做得成。
除此之外，拿这个维度去分析行业市场，以及细分行业也是可以的，这个有机会我们再讲。
接下来，我们来聊聊集中度，也就是财富是否聚集在少数人手上。计算之前，我们再来看看赫芬达尔指数是怎么说的，如图所示
首先，要把类目TOP的产品评论数都记录下来，我这里记录了TOP50个产品。然后，分别计算每个产品的评论数在TOP50里头的占比情况，最后根据这个情况数据进行二次平方，最后得到的数据进行求和即可达到结果，我这里求和用的是TOP10以内的数据，如图所示
实际上，可能这么讲有点绕，意思就是说我这个数据表格里头的0.58%，是从占比平方当中，挑选TOP1-TOP10的数据相加得到的。
那么就让我们来看看，这三个不同关键词的集中度表现如何，如图所示
很明显，[红酒 干红]这个关键词的集中度更高，为0.67%，而其他2个关键词的集中度，基本相同，因此可以断定，[红酒 干红]这个关键词的垄断程度更高。
这个就是所谓的关键词集中度，以及波动性的相关介绍，当然，我今天所获取的数据，来自于自己研发的数据分析工具箱，如图所示
目前为止，这个是第5代版本，一共有15个免费功能，当然随着我后面的不断更新，肯定会加入更多实用功能进来，尽请期待！
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虽然现在我在做电商KA的企业咨询（这些团队都有非常精细的KPI“算法”，说真的当时和创始人私聊把我侃的都晕），但可惜电商创业团队并不适用，以下揭露一些电商行业现状，和你可以借鉴的一些经历……
kpi绩效考核是任何公司和企业都需要的，这是员工薪资的标准，刚起步的公司就应该制定绩效考核的标准，日后根据企业实际情况慢慢完善，先有后优，切忌复杂。就目前来说：
电商团队主要分为4类岗位，包括：
1、运营
2、美工
3、客服
4、库房
其中运营岗和客服岗采用底薪+销售额提点KPI即可，实际上这都是圈内约定俗成的事儿了，从人性角度考虑，假如让你来操盘店铺，但是每月说死就固定8K，抿心自问你能跟打了鸡血了似得干？所以说绩效啊，表现上是给钱，实际上是为了给希望，一言以蔽之：
钱散人聚，钱聚人散
我是盛世成，希望我的回答，能帮你摆脱困惑
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上面的人都回答很多了，我从这两个方法本身的角度来说明一下：
1、首先KPI考核，本身是一种战略的分解，首先你要明确公司的目标以及行动战略，再依据各职能/部门/个人的工作职责进行分解，最终将每一位员工和战略都建立起关系，一个是引导员工工作，二个是随时监测到战略的执行情况，并及时找到缺陷。对于创业阶段的公司，首先是战略不明确，可能随时都受市场和竞争对手的影响而变动，无法一开始就建立充分灵活响应变化的KPI管理体系，二个是创业阶段组织架构就不完善（这不是缺点，本身创业期的企业就需要一个机动的架构体系），部门和职位随时可能增减变化，员工也随时可能调岗（如从开发调到测试，从研发调到销售），所以不适合使用KPI考核。
2、360度评价本身也包含了KPI，而且还多了客户、同事的维度，对于成熟期的企业来说，管理相对固化，也是一种成本较高的方法，通常半年/年度做一次，创业期的企业如果要使用，前期考核标准很可能就是拍脑袋一下，结果也不适用于刚性的调整（如升职、加薪）。
创业团队不适合kpi或者360，不要一提考核就这几种，创业中团队氛围很重要，要量体裁衣，尽量分解岗位目标，明确目标，现在太多的hr都不知道什么是真正的绩效
在初创期其实也可以，只是要进一步简化，考核标准不要超过3个，至于公司文化建设更是扯淡！文化需要沉淀，不是纸面上的口号
创业团队变化频繁，多讨论，多实践，多总结，需要积累组织能力，沉淀优良组织文化，到发展期，可引进绩效考核。
一上来就搞KPI？？这个都是等公司到一定阶段再开始的吧，第一步还是像楼上说的，野蛮生长为先！！搞那么多条条框框就不是创业公司了！
先是野蛮生长吧，再制定规则
过早引入KPI 不利于团队的发展 变得为目的是图 甚至忽略致命的失误