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**指标体系一般基于某种引导或管理的目的建立，用于全面地衡量和监测某人或某事在某个被关注的角度的表现情况。**在B端产品或策略指标的搭建中，我们往往会先对相关现状进行了解，并从实际从事相关工作的用户那里获取信息，然后再根据实际管理的需要，建立一个有指导性的指标体系。这个指标体系运行一段时间后，我们可以再根据大家的反馈，进行进一步的调整。
如果指标的制定者本身对现状非常了解，或者指标并不复杂，那么是可以由管理者直接敲定一套指标，然后通过数据监测，及用户主动反馈的情况进行校正。而当指标的复杂性比较大时，通过访谈、问卷等用户研究方法，来获得更全面、深入的对现状的理解，并在此基础上搭建指标并校验调整，则是一种更全面、有效，风险更小的方式。
在本次房源管理指标的搭建中，我们即是借鉴了类似的思路。接下来，笔者将具体梳理这个案例，总结出一套可复用的，B端指标体系的搭建方法。本文将主要分为以下几个部分：
从业务场景出发，明确指标的用途；与现有的其他指标对比，回答有什么不同——这两点有助于我们更好地为指标体系定位。
以房源维护项目为例：2019年底，B端房源运营组从数据上发现，当前房源管理的状态是两头紧，头部房源和尾部房源占比少，大部分房源处于粗放管理状态。这导致的结果是房源看上去很多，但实际可卖的房源不多，头部的房源被快速去化后，没有足够的可卖房源被加工上来，所谓“优秀房源”的标准也可能被放低。
图1 交互模式与UI组件的关系
而经纪人为什么缺少自发加工中间房源的动力呢？通过调研，我们发现：
1）经纪人对“哪些房源更值得被维护”的理解各不相同，可能没有找对维护收益高的房子。
2）部分经纪人不清楚哪些维护动作是有效的。这里的“有效”体现在更好地把控业主，和更明确地提升了房源质量（如房源大数据打分提高等），最终指向实际的成交。
3）经纪人的更多精力放在了客户上，没有维护房源的习惯。
因此，我们要做的这套指标，是与成交挂钩的具体维护动作的指标体系，并且基于这个指标体系，我们能指导经纪人找到对应的房，做更有收益的维护动作。