過往的一些互聯(lián)網(wǎng)方法也可以應(yīng)用到新能源車企上，具體怎么用呢？作者結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品（指標(biāo)體系設(shè)計）在新能源車企的實踐，與大家談?wù)?，希望對你有所啟發(fā)。

22年初，筆者轉(zhuǎn)行到了新能源車企的自動駕駛業(yè)務(wù)部門，截止到11月初把公司內(nèi)自動駕駛業(yè)務(wù)下的部分數(shù)據(jù)產(chǎn)品也從0到1搭建、運營了起來，如指標(biāo)體系、標(biāo)簽體系等。而上述這些產(chǎn)品都借鑒了之前在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的一些方法，并且取得了一些不錯的效果。今天我就通過本篇文章和大家聊聊新能源車企（自動駕駛域）指標(biāo)體系相關(guān)數(shù)據(jù)產(chǎn)品參考互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)方法的實踐。

一、互聯(lián)網(wǎng)指標(biāo)拆解方法回顧

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，設(shè)計指標(biāo)的方法是：一橫一縱。

橫，指標(biāo)結(jié)構(gòu)的分類，通過業(yè)務(wù)層級結(jié)構(gòu)對指標(biāo)結(jié)構(gòu)進行分類。

以商超、電商營銷域指標(biāo)體系為例，營銷通常是以活動的形式進行，先找出業(yè)務(wù)的核心關(guān)注點，即：營銷（流出去的優(yōu)惠費用）+銷售（流進來的營收）。那我們就可以把營銷域按照營銷、銷售先分為兩類。了解過商超、電商業(yè)務(wù)的同學(xué)應(yīng)該知道，如果再往下拆解，營銷又可以分為兩類：營銷類型、營銷來源。營銷類型是優(yōu)惠券、返利等營銷類型；而營銷來源，即這個營銷費用來自供應(yīng)商還是平臺等。按照這個思路，我們就可以依照業(yè)務(wù)關(guān)注點再一層層拆解，最終就得到了指標(biāo)體系的結(jié)構(gòu)。

縱，指標(biāo)的細分，通過杜邦拆解的方法找出需要關(guān)注的具體指標(biāo)。

先學(xué)習(xí)下“杜邦拆解”，網(wǎng)上有很多解釋，我這里給一種簡單的釋義：將指標(biāo)按照數(shù)學(xué)關(guān)系拆解出因子指標(biāo)。還是以商超、電商營銷域指標(biāo)體系為例，先找出北極星指標(biāo)，即：銷售額。再按照杜邦拆解找到不可以再拆解的所有指標(biāo)，例如“銷售額” = “客單價” * “下單用戶數(shù)”，“客單價” = “實付金額” + “促銷金額”，按照這種方法一層一層拆解即可。

二、新能源車企的指標(biāo)體系設(shè)計實踐

在設(shè)計ADAS行車功能模塊的指標(biāo)體系之初時，面臨的問題是指標(biāo)從0開始設(shè)計、業(yè)務(wù)也從0開始學(xué)習(xí)、部門高層們也沒有太多想法。既然接受了任務(wù)，干就完了。

1. 橫，梳理指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)

當(dāng)時一級部門目標(biāo)有4點：

1. （功能線路）供給可用率>**%
2. 輔助駕駛主責(zé)事故 < *次/億公里
3. 用戶滿意度>**
4. 投訴率<**%

圍繞這4個目標(biāo)，可以倒推下指標(biāo)體系的主體結(jié)構(gòu)?！肮┙o率”代表的是功能滲透，“事故率”代表的是功能安全性，“滿意度”、“投訴率”可以統(tǒng)一到功能滿意度。因為是針對功能的指標(biāo)體系設(shè)計，所以可以再借鑒下互聯(lián)網(wǎng)對產(chǎn)品功能基于成熟度的劃分：能用 < 好用 < 易用。結(jié)合行車功能的成熟度評估標(biāo)準(zhǔn)，能用即可用，好用即舒適度，易用即效率和連續(xù)性，整個指標(biāo)的主體結(jié)構(gòu)就搭建好了（如下圖）：

再一層層拆解后，指標(biāo)體系的結(jié)構(gòu)基本初見面貌，部分展開如下：

2. 縱，細分拆解指標(biāo)

功能指標(biāo)拆解可以套用杜邦拆解的方式，如“用戶接管”分類下，“用戶接管率” = “預(yù)期接管率” + “非預(yù)期接管率”，還可以按照緊急度，再拆解為“緊急接管率”、“非緊急接管率”。

因為功能指標(biāo)有一定的業(yè)務(wù)屬性，有些指標(biāo)在按照杜邦拆解的方式時，還得結(jié)合功能的場景來拆解。以“導(dǎo)航變道”分類為例，連續(xù)性需要關(guān)注成功率，而“導(dǎo)航變道成功率”就得基于功能場景進一步拆分為：主路調(diào)整成功率、匯入主路成功率、駛出主路成功率。

按照這種方式將每個分類下的指標(biāo)均完成了拆解（僅展示部分）：

依賴上述的結(jié)構(gòu)和拆解指標(biāo)，終于確認了標(biāo)準(zhǔn)的指標(biāo)體系。同時在可視化展示設(shè)計時，也按照這種標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)進行了劃分，方便了各業(yè)務(wù)方對功能指標(biāo)理解達成了一致。

最后的結(jié)果也和大家分享下，相關(guān)數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)服務(wù)了自動駕駛的體驗設(shè)計、功能研發(fā)、線路供給、訂閱運營等團隊，并協(xié)助體驗經(jīng)理推動了研發(fā)對相關(guān)功能穩(wěn)定性的優(yōu)化，推動解決了匝道高精地圖覆蓋率低的問題等。

結(jié)語

在上篇產(chǎn)品文章中，曾引用過《讓大象飛》中的一句話：“所有的創(chuàng)新都是從模仿他們之前的某種東西開始的，這就是我們學(xué)習(xí)的方式”。我想在這節(jié)課中，這句話依舊可以借鑒。

從互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)行進入新能源車企近兩年的時間里，之前積累的知識依舊可以在新的領(lǐng)域支撐著我的工作。除了本文提到的指標(biāo)體系設(shè)計有了成功的實踐外。

在自動駕駛-安全域的場景庫設(shè)計中，我參考“人、貨、場”的電商場景結(jié)構(gòu)，對“駕駛員信息”、“車輛信息”、“場景信息”進行了拆解展開，最終的整理也收到了算法、業(yè)務(wù)同學(xué)的一致好評。

這篇文章就到此結(jié)束了，后續(xù)的產(chǎn)品文章中，有機會我將再補充一些案例分享給大家。如果你有其他想法，歡迎在下方留言評論~