OSM模型（Object-Strategy-Measure）。
O代表业务目标（Object），需要我们思考活着回答，我们的业务、产品、甚至是其中的一个功能存在的目的是什么、能够解决用户什么问题、满足用户的什么需求？
屁股决定脑袋。
S代表业务策略（Strategy）。是指清楚业务目标之后，为了达成上述目标，我们应当采取的业务策略。
M代表业务度量（Measure）。用于衡量我们的策略是否有效，反应目标的达成情况。
「业务度量」涉及KPI和Target。KPI用于衡量策略的有效性；而Target则是预先给出的值，用来判断是否达到预期。
指标衡量的是什么？
可以从用户侧和业务侧两种视角来衡量。用户视角，用户可以使用搜索功能高效的找到自己心仪的住宿产品；业务视角，通过提高搜索成功率，进而提高客户的下单转化率。
过程性指标，可以简单理解成我们为达到这个结果之前经过的路径，以及通过这个路径去衡量转化好坏的过程，它是可干预的而且通常是用户行为。
当然选取目标的时候，需要注意
切实可行（Doable）
易于理解（Understandable）
可干预可管理（Manageable）
正向的有益的（Beneficial）
一级指标是衡量业绩的核心指标，直接指引公司的战略目标，衡量公司目标业务的达成情况。如GMV（GMV=用户数*转化率*客单价）、订单数、日活用户数
二级指标
二级指标是针对一级指标的路径拆解，是流程中的指标。当一级指标发生变化时，我们通过查看二级指标，定位到问题的原因所在。
三级指标
对二级指标的进一步拆解，能直接指引一线运营的决策。一线的产品、运营、市场等同学，在看到三级指标的结果后，往往就能有直接的改变行为的产生。
一级指标是公司战略层指标，一般是公司或者活动团队的一个战略指标，即KPI达成率。
二级指标是对一级指标拆解，一般是中间指标，在活动迭代数据管理场景中可拆分为用户量】转化率、客单价。
三级指标则是一线执行人员关注的指标。
首先，所谓数据指标体系的落地，在这里指的就是数据埋点的过程。而不同于数据指标体系是产品经理可以独立去完成的事情，数据埋点是产研团队通力合作的事情。下图便是我对数据埋点落地流程的理解。
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