什么是信用指数？实战经验复盘总结|维度_网易订阅

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当我们评价一款产品的好坏时，是只是单纯地从“好用”和“不好用”进行判断，还是有不同的评分来进行分级？显然，单纯的好坏并不能评价产品的全部，这时候，一套完整的评分制度能更好帮助我们。这篇文章，作者复盘了自己的信用指数经验，从模型建设、产品协同和应用推广三个部分帮助我们理解这一制度，希望能对建立类似的产品评价体系的同学有所帮助。

什么是信用指数？

它是综合性衡量一个产品的评价体系，并以一个量化的分数实现产品间的对比。

一个产品的好坏和一个人的好坏一样是需要从多方面去衡量的，是不太容易被量化的，如果要量化，我们需要知道衡量好坏具体要从哪些方面衡量，哪些对最终的结果评判影响较大。

一、项目背景

本人是快递行业的一枚数据产品，在快递行业，各市的收件派件营业点被称为“网点”。目前在做的项目是网点信用指数，它类似于菜鸟指数，菜鸟指数是菜鸟平台用来衡量各大物流商（如中通，圆通等 ）综合实力在0-100分的评分，网点信用指数（以下简称网点指数） 是用来衡量网点综合实力的一个在0-100间的评分。

我将项目的工作划分为三个部分：

1. 模型建设：指根据“公平、客观、全面、引导”的原则，选取考核指标，建立灵活模型计算网点信用指数并持续迭代的过程；
2. 产品协同：指和公司其他部门合作，在不同的产品形态上露出网点信用指数结果，并进行深度加工以起到帮助网点提升信用指数，帮助地区管理层加强网点管理，帮助总部领导洞悉网点发展 的过程；
3. 应用推广：指制作相关指数培训资料，课程，完成指数的普及，并推动业务部门使用网点信用指数的过程。

二、模型建设 1. 指标选取

确立指标是模型建设中最关键的一环，一个好的指标可以真实有效的衡量业务水平，一个好的指标体系可以全面衡量业务价值。

指标体系建立原则：

1. 衡量业务发展质量：可以反映客观事实，衡量业务质量，聚焦业务问题，促进业务增长；
2. 建立指标因果关系：通过结果指标回溯过程指标，找到解决问题的核心原因；
3. 指导用户分析工作：建立产品评估体系，活动效果评估体系，智能运营分析体系；
4. 指导基础数据建设：明确基础数据建设方向，避免过程和结果指标数据遗漏或缺失；
5. 统一指标消费口径：统一关键指标口径，统一业务目标，自上而下目标驱动。

2. 指标权重确认

指标权重的确认就等同于确认不同考核指标对指数最终的结果影响有多少；假设我们评判一个人，诚信、才学、脾性都是我们考核的指标，在三者都已经通过一定的规则计算出得分以后，我们要怎么给出一个综合性的结论呢？这个就是指标权重干的事情。

应如何确定指标的权重？

应向指数的结果应用方征求意见。请注意，是指数的结果应用方，不是被衡量的对象。芝麻信用分不会向我们这些被评价信用的人征求意见，什么可以多加分，什么不可以多加分，而是芝麻信用分的应用对象，比如银行，某些app的运营者。

在我们的项目中，我们最终是在会议中上拉通各个业务部门一起沟通的权重额度分配方案。假设有三个部门，那这三个部门共同瓜分100分；假设a部门分到了50分，a部门规划考核3个指标，那就将所获得的50分分配到这三个指标上。

3. 指标原始值获取

确定考核指标的原始值获取，获取途径，获取结果应统一。所有取数的指标应该都已经曾被计算出来存储过，不能在这一层去计算。

第一层：指标计算 — 应分布在各个表中。

第二层：指标获取 — 结构一致的放在一个表中。

参考的表结构：

日期、统计周期（指日周月）、指标类型（指数值或率值）、所属部门、考核维度、一级指标编码、一级指标名称、二级指标编码、二级指标名称、分子、分母、率值、取值表名、数据固化周期。

这里有几个表字段是我们在迭代过程中遇到问题才加上的，大家可以提前规划好。

二级指标名称：最开始我们认为一个指标就是一个考核项，但随着大家想增加的考核项越来越多，一些相关的指标会被合并；比如a指标规划的得分上限是10分，那它的二级指标瓜分这10分。

数据固化周期：这个表因为集结了较为重要的考核指标，可以同时作为指标库使用，那这个时候我们需要知道基于我们看数据的时间点，数据是否固化下来。

4. 指标原始得分计算

我们将指标可达成的范围划分为5个区间，每个区间20分，然后线性拿分。

公式可表达为：

指标原始得分 = （指标实际达成值 – 所在区间右值 ）/（所在区间左值 – 所在区间右值）*20+所属区间右值得分

假设a 指标划分的五个区间分别为 [100,98),[98,96),[96,90),[90,80),[80,0]，然后某个网点的a指标达成值为99%，那么它的原始得分是：

（99%-98%）/（100%-98%）*20+80=90分

5. 指数结果计算

指数结果就根据各项考核指标的得分*指标权重即可。

在这里需要注意的是所有的被衡量对象是否都可以按照统一标准去衡量判断，是否需要差异化对待？

在我们项目中考虑到网点出件、派件的规模不一样，所以我们划分了不同的网点类型，不同网点类型评判标准略微有所差异。当然，在标准不一样的情况下，我们也会分开进行对比，不会一概而论。

6. 异常处理机制

这里需要考虑的是：

• 是否被衡量对象全都有该指标，如无怎么处理，是算满分或0分，或不算分，这些都要根据指标的业务背景去特殊考核；
• 是否该指标在不同的考核周期都有价值：比如有些指标不是率值，而是一个数量，如客诉量。这个在天的维度去看是否有价值呢？
• 指标是否又可能因为系统异常缺失或超过配置区间的上限值：比如一个率值超过100%。

值得一提的是我们有补分机制，补分机制是在一些指标无值且无法根据业务场景赋值的情况，系统根据其他指标的整体表现给予的补偿分。

假设一共考核a,b,c 三个指标，指标权重分别为0.5，0.2，0.3；a指标最终拿25分，b指标最终拿10分；那么补分=（25+10）/（0.5+0.2）/100*30=15分，即它在其他的指标上表现的怎么样，它在缺少的指标上表现的结果应该也是怎么样。

三、产品协同 1. 确认相关产品方

要根据公司现有的产品体系确认需要在哪些产品端展示我们的指数结果，产品的使用对象分别是谁。

2. 确认展现形式

根据不同产品的定位，确认展现形式和交互。比如我们的对象分为网点、地区网管，总部高层，那么不同角色所关注的对象不一样，我们需要确定我们展示的内容以及交互形式，在符合原产品调性的情况下突出展示我们的指数内容。

我们的大方向是对指数结果进行深度加工以起到帮助网点提升信用指数，帮助地区管理层加强网点管理，帮助总部领导洞悉网点发展。

产品的设计工作可以交给具体的产品同事，我们全程参与协作即可。

3. 整理结果和收集意见

指数与外界的互动就是通过这些产品，那么用户是如何评价我们的指数结果，是否有关注？对规则是否理解？对结果是否感到公平？

四、应用推广 1. 业务价值

应用是指数业务价值最核心的体现，指数模型搭建完，指数结果也对外公布，如果指数的结果没有在对网点的管理上有任何实质性的体现，那么我们这个项目就会是失败的。

网点指数需要作用在对网点的罚款，返款，政策制定等等规章制度上，让网点知道这个指数对于他们的运营是有实际影响的，这样他们才会关注到网点指数，这样网点指数就可以作为引导网点，管理网点的重要工具。

想一想当大家已经形成对网点指数的认识，那么当我们考核的指标变动，考核指标的权重变动，网点就可以立马知道自己现在的工作重心应该往哪里移，这个指令岂不是准确有效？

2. 具体工作方法

提前确定相关方参与建设：

推广过程中一定会有人说，这个结果和我们部门现有的体系有点不一样，无法满足我们的诉求。令他人改变自己已有的一套规则制度是增加他的工作量，同事本身是不愿意去配合的。我们应提前将我们期望在某些领域应用指数的相关方拉入项目组，使其成为我们的一员，提前问清诉求，共同建设指数，这样再推广过程就会少了很多阻力。

前期他们参与的越多，他们推广就越顺利，千万不能先把模型建出来了，然后再要求人家去应用，即便上面有领导支持，下面的同事也是不太情愿的。“过错是自己的，功劳是大家的”，混好职场第一学会担责，第二是谦逊。

寻求领导认可：

在遇事不决，几个同事之间无法达成协议的时候，那就只能请领导拍版了。可以组织一次小小的会议（辩论会），同事（辩友）间把利弊说清楚，然后让领导决策。

这里有个小小的鸡贼办法，可以在非正式场合向领导提起这件事，并提前说明自己的观点，寻求领导支持。毕竟先入为主，在会议上可能会占一点点优势。

以上就是本人作为项目经理管理推动网点指数建立的一个项目复盘，希望对各位同仁建立一套类似的产品评价体系有所帮助。

作者：荣三歌；数据产品经理；公众号：奇怪的猩猩

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题图来自Unsplash，基于CC0协议

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