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內(nèi)容分為事實和觀點，事實不可否認(rèn)，觀點則各有表達。在數(shù)據(jù)分析工作中，數(shù)據(jù)必須呈現(xiàn)的是事實而不能是觀點，這樣才能保證每個人接收到的信息是相同的。而想要保持穩(wěn)定的事實能力，指標(biāo)思維是不可忽略的一個關(guān)鍵點。

數(shù)據(jù)分析思維系列文章第一部分留了一個尾巴，還有一個底層思維——事實思維沒有介紹。但是我覺得事實思維可以直接引申到指標(biāo)思維，因此干脆放到一起說。

先說說什么是事實思維

我們平時表達的內(nèi)容基本可以分為事實和觀點兩部分。

美國從小學(xué)開始教育如何分辨事實與觀點，告誡學(xué)生事實不可否認(rèn)，而觀點則可以不認(rèn)同。事實和觀點混淆不清，是無法進行有效思辨和質(zhì)疑的。

如果和別人辯論，對于事實，你可以用可信的證據(jù)去反駁；對于觀點，則可以各自表述。

比如，當(dāng)一個人說：“我覺得今天好熱??！”這就是一個觀點陳述，你不能以“今天才28度，不熱啊”去反駁他。因為對于說話者，28度可能就算很熱了，因為各人的感受和標(biāo)準(zhǔn)是不同的。

但如果一個人說：“今年夏天比去年的溫度高多了！”，涉及到事實層面的問題，你就可以拿兩年溫度對比的數(shù)據(jù)作為證據(jù)去反駁了。

由于中國的學(xué)校教育普遍缺失這一部分知識，所以很多中國人搞不清這兩者的區(qū)別。所以中國人的溝通往往容易陷入一些無畏的爭論中。

比如主管批評下屬：“你怎么經(jīng)常遲到！”

下屬很容易抗拒，什么叫經(jīng)常？我才遲到了三次，李四這個月還遲到了四次怎么不說他？然后對話就陷入了對抗模式。

“你怎么經(jīng)常遲到”這句話是一個觀點，代表了主管心目中的評價。如果把觀點換做事實，那么溝通會更加容易。

“小張，你本月遲到了3次?！边@句話是一個事實，無可辯駁，主管也沒有加上評判。

這時候小張的對抗情緒就會淡化很多，更容易找出問題的根源。

數(shù)據(jù)分析工作的目的是為了提升公司的決策水平。如果不能描述客觀事實，那么信息在溝通過程中很容易變形。

如果開會的時候說“本月的銷售額大幅下降”這樣的觀點，不同的人會有不同的理解。有些人會覺得下降20%以上叫大幅下降，有些人覺得下降10%就叫大幅。

如果去掉“大幅”呢？“本月的銷售額下降”這句話怎么樣？

這是一個事實，但是不同的人理解的可能是不同的事實，因為沒有說清所謂的下降是拿什么做對比。所以這個事實很容易造成誤解。

說話者腦海中想的可能是相比上個月銷售額下降了。但是有些人關(guān)注的是和去年同期相比是上升還是下降。

最清晰的事實是“本月的銷售額相比上個月下降了10%”。這句話是客觀事實，無法改變，每個人獲取的信息也是相同的。

團隊中每個人擁有相同的信息，才有可能提升決策水平。

這種只說事實不說觀點的能力要求很高，人們總是喜歡情緒化的表達。印度哲學(xué)家克里希那穆提曾經(jīng)說過：不帶評判的觀察是人類智力的最高形式。想要將事實思維融入到日常交流中，需要大量的訓(xùn)練。

這也是數(shù)據(jù)分析師入門容易，精通難的原因之一。

用指標(biāo)描述事實

想要保持穩(wěn)定的說事實的能力，最簡單的辦法就是把需要衡量的事物數(shù)據(jù)化。

目前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)里諸如瀏覽量、活躍用戶、響應(yīng)時間等等指標(biāo)的應(yīng)用已經(jīng)非常普遍了。每個互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者或多或少都知道一些常見的指標(biāo)。許多指標(biāo)已經(jīng)約定俗成，即使你換一家公司，甚至換一個行業(yè)，這些指標(biāo)依然沒有溝通成本。比如衡量用戶粘性就用留存率，反應(yīng)產(chǎn)品的流量就用日活月活。

這些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)指標(biāo)知識，相信你或多或少都有了解。這種基礎(chǔ)的監(jiān)控型的指標(biāo)這邊就不多說了，下文會附上一些常見的數(shù)據(jù)指標(biāo)。

不僅指標(biāo)能提升我們對業(yè)務(wù)的理解，單單是確定指標(biāo)的過程，就能極大地提升我們對業(yè)務(wù)的理解。也就是說，當(dāng)我們知道我們要用什么指標(biāo)的時候，我們就能更好的理解業(yè)務(wù)。

剛才提到，現(xiàn)在的各種指標(biāo)大家已經(jīng)很熟悉了，比如留存率、日活用戶數(shù)等等。但在時間周期拉長了看，會發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的指標(biāo)側(cè)重點是不斷變化的。

比如最早的PULSE指標(biāo)體系，這些指標(biāo)是用來衡量用戶體驗的。指標(biāo)包括：

• Page view:頁面瀏覽量
• Uptime:正常運行時間
• Latency:延遲
• Seven days active user:7天活躍用戶數(shù)
• Earning:收益

那個時代對產(chǎn)品的要求很低，只要能解決問題就好，所以這些指標(biāo)更多地關(guān)注產(chǎn)品的可用性。只要確保產(chǎn)品能穩(wěn)定快速運行，不會出現(xiàn)負(fù)面的體驗就行了。

隨后又發(fā)展到HEART指標(biāo)，也是衡量用戶體驗的，是PULSE指標(biāo)的升級版。包括：

• Happiness/愉悅度
• Engagement/參與度
• Adoption/接受度
• Retention/留存率
• Task success/任務(wù)完成度

相比PULSE，HEART指標(biāo)不單單是注重可用性，而是開始考慮到產(chǎn)品體驗的優(yōu)化。這個時候同類產(chǎn)品開始出現(xiàn)，單純拼功能已經(jīng)無法獲得競爭優(yōu)勢，而是要在用戶使用體驗上優(yōu)化以此獲得用戶的喜愛，所以增加量愉悅度、參與度等這些維度。

舉個例子，原來在沒有聊天軟件的時候，你只要做到“可用”就可以了。但是到了后來，聊天軟件越來越多，有更好體驗的產(chǎn)品才能活下來，所以需要考慮用戶的更多需求和體驗，于是有了群聊、陌生人社交等功能加入。

互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)在，產(chǎn)品的差異性越來越小，公司之間競爭的陣地從產(chǎn)品切換到運營，于是近幾年開始流行基于AARRR的指標(biāo)體系。

• Acquisition：獲取，用戶如何發(fā)現(xiàn)（并來到）你的產(chǎn)品？
• Activation：激活，用戶的第一次使用體驗如何？
• Retention：留存，用戶是否還會回到產(chǎn)品（重復(fù)使用）？
• Revenue：收入，產(chǎn)品怎樣（通過用戶）賺錢？
• Refer：傳播，用戶是否愿意告訴其他用戶？

相比之前的指標(biāo)模型，AARRR站在更加宏觀的全局角度審視整個產(chǎn)品，并且更偏向運營。

在過去，用戶有自發(fā)需求，會去“找”產(chǎn)品。現(xiàn)在的用戶，大部分需求都得到了滿足，該找的產(chǎn)品都找好了，再想讓用戶選擇自家產(chǎn)品，就需要通過運營手段引起他們的使用興趣。

所以，現(xiàn)階段互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下主流的指標(biāo)體系都是基于AARRR構(gòu)建的。文章最后一個部分會介紹現(xiàn)有比較常見的基于AARRR的指標(biāo)體系。

可以看出，確定指標(biāo)的過程，不僅可以達成“說事實”的結(jié)果，還能夠幫助自己梳理思路。你知道要量化什么，就說明你清楚了自己更看重什么，你對自己業(yè)務(wù)的理解往往也就更加清晰了。

如何量化指標(biāo)？

日常的分析工作中，除了這些基礎(chǔ)指標(biāo)，還會遇到一些特定的業(yè)務(wù)問題，需要用數(shù)據(jù)分析解決。比如業(yè)務(wù)想對比用戶對兩款產(chǎn)品的喜愛程度，或者衡量APP的穩(wěn)定性。這種情況下我們該怎么辦？

曾任阿里巴巴數(shù)據(jù)委員會會長的車品覺在《數(shù)據(jù)的本質(zhì)》一書中，給出了如何量化問題的方法。

想要量化某個事物，關(guān)鍵是要先搞清楚量化后的數(shù)據(jù)是為了解決什么問題。如果我們關(guān)心X，我們可以通過下列步驟完成量化。

首先，我們要澄清X到底是什么？

比如，你想量化用戶對某個功能的喜愛程度，那么究竟什么算是“喜歡這個功能”？是使用頻次嗎？是使用深度嗎？還是用戶分享的比例？你需要不斷用問題去澄清X到底是什么。

然后考慮如何量化X

如果是使用的深度，那么我們可以量化“使用深度”嗎？可以用功能內(nèi)的停留時長，或者各個子功能的使用廣度等等。找到可以用數(shù)據(jù)衡量的指標(biāo)來表示“深度”。

最后，量化后的數(shù)據(jù)能增加我們對X的了解嗎？

或者說能降低我們的不確定性嗎？

比如“子功能的使用廣度”這個指標(biāo)能讓我們確定用戶喜歡這個產(chǎn)品嗎？如果這個指標(biāo)比較高的用戶只是用戶不明白如何使用產(chǎn)品，而進行的探索動作。功能使用率高的用戶不能代表用戶喜歡這款產(chǎn)品，那么這個數(shù)據(jù)不能有效降低我們對產(chǎn)品受歡迎程度的了解。

如果量化后的數(shù)據(jù)對我們理解X沒有什么幫助，那么我們就得回到第一步，重新澄清什么是X。

如果你覺得你的業(yè)務(wù)問題是無論如何都不能用數(shù)據(jù)量化的，那么我建議你看一下《數(shù)據(jù)化決策》這本書。我更喜歡這本書的英文名，how to measure anything——如何量化一切。

書中有很多精彩的例子，比如如何衡量數(shù)據(jù)的價值，如何評估一本書的閱讀難度，以及婚姻帶來的幸福感等同于多賺多少錢？

有興趣的朋友，可以讀一讀。

好的指標(biāo)長什么樣？

《精益數(shù)據(jù)分析》一書介紹了什么是好的數(shù)據(jù)指標(biāo)，好的指標(biāo)有以下特點：

好的數(shù)據(jù)指標(biāo)是比較性的

如果能比較某數(shù)據(jù)在不同的時間段，用戶群體，競爭產(chǎn)品之間的表現(xiàn)，我們可以更好地洞察產(chǎn)品的實際走向?！氨局艿挠脩艮D(zhuǎn)化率比上周高”顯然比“轉(zhuǎn)化率為2%”更有意義。

我們現(xiàn)在的數(shù)據(jù)大部分都是可對比的，不可對比的數(shù)據(jù)是哪些呢？

比如一次用戶調(diào)研，為各個功能的產(chǎn)品體驗打分，最高5分，最低1分。這種數(shù)據(jù)就不容易對比。分?jǐn)?shù)是4的功能相比分?jǐn)?shù)是2的功能，產(chǎn)品體驗是2倍的關(guān)系嗎？顯然不是。

好的數(shù)據(jù)指標(biāo)是簡單易懂的

如果人們不能很容易地記住或討論某指標(biāo)，那么通過改變它來改變公司的作為會十分困難。

前不久，一個朋友在交流群里問：過去90日B端用戶14天內(nèi)休眠比例，和B端下單用戶次月留存，這兩個指標(biāo)用哪個好？

雖然我并不了解這位朋友的具體業(yè)務(wù)形態(tài)，但是第一個指標(biāo)很明顯太復(fù)雜了。如果采用了這個指標(biāo)，遇到的第一個困難就是如何向團隊成員解釋這一指標(biāo)。為什么是過去90天？為什么是14天？

如果要向領(lǐng)導(dǎo)匯報，領(lǐng)導(dǎo)還要花點時間先理解一下這個指標(biāo)的含義。

相比之下，次月留存的理解成本就非常低，和團隊其他成員溝通完全沒有障礙。因此我推薦他用更簡單的次日留存。

有些指標(biāo)雖然可能更“貼合業(yè)務(wù)現(xiàn)狀”，但是復(fù)雜的指標(biāo)不利于團隊協(xié)作，只有少數(shù)人理解的精準(zhǔn)指標(biāo)還不如所有人都理解的近似指標(biāo)。

好的數(shù)據(jù)指標(biāo)會改變行為

這是最重要的評判標(biāo)準(zhǔn)，錯誤的數(shù)據(jù)指標(biāo)會引導(dǎo)錯誤的業(yè)務(wù)行為?，F(xiàn)實中，最常見的導(dǎo)向錯誤行為的指標(biāo)是“虛榮指標(biāo)”，即數(shù)字看起來很好看，但是實際上對業(yè)務(wù)并沒有什么幫助。

純銀寫過一篇文章《不可靠的數(shù)字》，舉了很多虛榮指標(biāo)的案例。

曾經(jīng)的大眾點評，搞了不少“團購消費后發(fā)評論賺積分”的活動，評論數(shù)大漲，但評論質(zhì)量很水，不得不用各種算法把這批低質(zhì)量評論沉下去。這些業(yè)務(wù)動作的原因是美團的點評數(shù)上升很快，大眾點評感到了壓力。

而國外的TripAdvisor，是旅行行業(yè)巨頭，在那上面去點評一家酒店，限制必須寫50個漢字以上，必須寫“標(biāo)題”與“來訪類型”，不寫全就不讓發(fā)。這種機制對點評數(shù)KPI是多大的傷害啊。

然而TripAdvisor是全世界最大與最具盛名的旅行點評產(chǎn)品，甩了第二名幾百條街。

可見點評數(shù)是一個虛榮指標(biāo)，雖然看起來點評多了，但是實際上垃圾信息也多了，用戶體驗反而下降。

年前馬蜂窩被爆裁員，有人就從指標(biāo)的角度進行了分析。

馬蜂窩本質(zhì)上是一個旅行攻略的分享網(wǎng)站，基本盤是寫攻略 +消費攻略的人。

它的核心策略應(yīng)該是增加優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的供給提升內(nèi)容分發(fā)的效率，圍繞日消費超30分鐘 的以上的用戶持續(xù)做優(yōu)化。

但是馬蜂窩在融資以后追求日活數(shù)據(jù)，采用了一套不適合自己的運營方式。雖然這期間馬蜂窩的日活從80萬漲到了200萬。但是核心用戶在最近3個月從26萬降低到18萬再到現(xiàn)在10萬且 持續(xù)降低，基本盤差不多都流失了。

產(chǎn)品的核心價值越來越低，自然失去了競爭力。

前不久，有朋友問了我如何衡量產(chǎn)品粘性，用留存率還是流失率。

這兩個指標(biāo)剛好互補，留存率是仍然在使用的用戶比例，流失率是不再使用的用戶比例。從數(shù)學(xué)意義上來說，知道了留存率，也就知道了流失率，兩者的和肯定等于100%。

那么在業(yè)務(wù)上，是不是隨便用哪個指標(biāo)都可以用來衡量用戶粘性？

要記住，我們選擇了什么指標(biāo)，就會導(dǎo)向什么業(yè)務(wù)動作。

留存率更加關(guān)心的是，從用戶獲取的角度綜合分析獲取用戶的渠道方式是否合理，產(chǎn)品用戶規(guī)模是否能夠增長。而流失率則關(guān)心為什么有些用戶離開APP。

• 如果我們選擇了流失率，那么我們就更傾向于流失用戶的召回?？赡軙x擇短信召回，老用戶禮包等運營方式降低產(chǎn)品的流失率。這些運營動作一旦奏效，就很容易滿足于短期運營行為帶來的數(shù)據(jù)優(yōu)化，失去對產(chǎn)品價值提升的關(guān)注。
• 如果我們選擇了留存率，那么我們就更容易聚焦在更具長期價值的工作上，比如產(chǎn)品的優(yōu)化。
• 如果產(chǎn)品是穩(wěn)定期，產(chǎn)品形態(tài)已經(jīng)非常固定，每一個現(xiàn)有用戶的流失都會有較大的損失，那么流失率就是比較好的選擇。
• 如果產(chǎn)品還在用戶增長階段，那么留存率可能是更好的選擇。

指標(biāo)的選擇很大程度上取決于業(yè)務(wù)的需求，一定要找到符合當(dāng)前業(yè)務(wù)需求的指標(biāo)。

好的數(shù)據(jù)指標(biāo)是一個比率

為什么比率是一個好的指標(biāo)呢？

因為比率符合前面說的三點。比率比較容易對比，容易理解，而且比率的可操作性強，是行動的向?qū)А?/p>

比如一次促銷活動的銷售收入是10萬，而之前是30萬，能說活動很失敗嗎？不一定，我們必須知道覆蓋人群，才能衡量這次活動的效果好壞。

也許這次活動覆蓋人群只有上次的十分之一，那么我們用轉(zhuǎn)化率作對比，就可以只用一個指標(biāo)，就能評估這次活動的好壞。

順便提一下，《精益數(shù)據(jù)分析》這本書常讀常新，我一直建議數(shù)據(jù)分析師經(jīng)?？纯催@本書。

一些常見的業(yè)務(wù)指標(biāo)

最后列舉一些常見的業(yè)務(wù)指標(biāo)，我以目前最常見的AARRR數(shù)據(jù)指標(biāo)體系舉例。

AARRR分別代表了五個單詞，又分別對應(yīng)了產(chǎn)品生命周期中的五個階段：

• 獲?。ˋcquisition）：用戶如何發(fā)現(xiàn)（并來到）你的產(chǎn)品？
• 激活（Activation）：用戶的第一次使用體驗如何？
• 留存（Retention）：用戶是否還會回到產(chǎn)品（重復(fù)使用）？
• 收入（Revenue）：產(chǎn)品怎樣（通過用戶）賺錢？
• 傳播（Refer）：用戶是否愿意告訴其他用戶？

每個步驟下常見的數(shù)據(jù)指標(biāo)有：

1. 獲取用戶（acquisition）

1）日新登用戶數(shù)

定義：每日注冊并登錄APP的用戶數(shù)。

對于一些APP而言，則是首次啟動進入APP的用戶。所以對于DNU的定義也可以是：首次登錄或啟動APP的用戶。在移動端統(tǒng)計中，一般按設(shè)備來計算。

2）注冊用戶成本

定義：獲取一個注冊用戶的成本

該指標(biāo)，對于分析各渠道獲取注冊用戶的成本，制定最優(yōu)的投放計劃。

3）ROI

定義：各渠道投資用戶的投資產(chǎn)出比

衡量渠道和用戶的性價比，找出優(yōu)質(zhì)渠道。

2. 提高活躍度（activation）

1）日活躍用戶數(shù)（DAU）

定義：每日登錄過APP的用戶數(shù)，一般簡稱日活。

對于某些APP而言，啟動就是一個活躍用戶，而另一些則要通過賬號注冊，形成一個網(wǎng)絡(luò)賬號，才算作一個活躍用戶?；钴S用戶的計算是去重的。一個用戶一天來N次也只計算一次。

2）周活躍用戶數(shù)（WAU）

定義：最近7日（含當(dāng)日）登錄過APP的用戶數(shù)，一般按照自然周計算。

和日活類似。

3）月活躍用戶數(shù)(MAU)

定義：最近一個月即30日（含當(dāng)日）登錄過APP的用戶數(shù)，一般按照自然月計算。

MAU變化幅度較小，產(chǎn)品用戶規(guī)模穩(wěn)定性來說，MAU是風(fēng)向標(biāo)。但在推廣時期，版本更新、運營活動的調(diào)整，對于MAU的沖擊則更加明顯。

此外，產(chǎn)品的生命周期階段不同，MAU的趨勢變化也不同。

4）日均使用時長(DAOT)

定義：每日總計在線時長/日活躍用戶數(shù)。

關(guān)于使用時長，可以分為單次使用時長、日使用時長和周使用時長等指標(biāo)，通過對這些指標(biāo)做區(qū)間分布和平均計算，了解參與黏性。

5）DAU/MAU

通過DAU/MAU可以看出用戶每月訪問App的平均天數(shù)是多少，這是評估用戶粘性的一個比較重要的指標(biāo)。

DAU/MAU介于3.33%到100%之間，但顯然這兩種情況現(xiàn)實中基本不可能出現(xiàn)。在不同領(lǐng)域的App會有不同的基準(zhǔn)值可參考。

DAU/MAU的值越高，說明App的粘性越強，表示有更多的用戶愿意使用App。如果DAU/MAU的值很低，并不能直接說這個App是失敗的。

3. 留存（retention）

我們需要可以用于衡量用戶粘性和質(zhì)量的指標(biāo)，這是一種評判APP初期能否留下用戶和活躍用戶規(guī)模增長的手段，留存率（Retention）是手段之一。

1）N日留存率

定義：用戶自登錄后，在第N日還有登錄的用戶比例。

一般常用的N日有次日、三日、七日。其中的登錄可以根據(jù)實際業(yè)務(wù)情況更換成注冊、使用功能等業(yè)務(wù)動作。

留存率可以判斷渠道的真實性和活躍性。

有時，也要關(guān)心流失率的分析。

正如之前提到的，留存率和流失率的關(guān)注重點不同，根據(jù)業(yè)務(wù)情況不同，選擇重點關(guān)注留存率或者流失率。

4. 收入（revenue）

收入是平臺運營最核心的指標(biāo)，他直接影響平臺及產(chǎn)品能否良好運營下去。

1）付費率(PR或者PUR)

定義：付費用戶數(shù)占活躍用戶的比例。

通俗地說，付費率也稱作付費滲透率，在移動APP市場，多數(shù)只關(guān)心日付費率——即Daily Payment Ratio。

付費率的高低不代表產(chǎn)品的付費用戶增加或減少，付費率在不同APP類型的產(chǎn)品中表現(xiàn)也是不同的。該指標(biāo)可以評估產(chǎn)品的收益轉(zhuǎn)化能力。

2）活躍付費用戶數(shù)(APA)

定義：在統(tǒng)計時間區(qū)間內(nèi)，成功付費的用戶數(shù)。一般按照月計，在國際市場也稱作MPU（Monthly Paying Users）。

3）平均每用戶收入(ARPU)

定義：在統(tǒng)計時間內(nèi)，活躍用戶產(chǎn)生的平均收入。

公式：ARPU＝總收入/用戶數(shù)

國內(nèi)的ARPU往往計算的是 總收入/付費用戶數(shù)，實際上國內(nèi)說的這個口徑嚴(yán)格上是ARPPU。ARPU用于產(chǎn)品定位初期的不同規(guī)模下的收入估計，也是LTV的重要參考依據(jù)。

4）平均每付費用戶收入(ARPPU)

定義：在統(tǒng)計時間內(nèi)，付費用戶產(chǎn)生的平均收入。

公式：ARPPU＝總收入/付費用戶數(shù)，即總收入除以總付費用戶數(shù)。

部分頭部用戶會影響平均值，分析時需要看一下用戶付費金額的分布，盡量避免頭部用戶和長尾用戶的影響。

5）用戶生命周期價值（LTV）

定義：客戶終生價值，是公司從用戶所有的互動中所得到的全部經(jīng)濟收益的總和。

這個指標(biāo)決定了獲取一個用戶我們能接受的最大成本，在獲客階段的成本如果超過LTV是不劃算的，當(dāng)然除非正處在砸錢圈用戶的階段。

5. 傳播（refer）

互聯(lián)網(wǎng)時代，用戶自傳播變得越來越重要。近幾年有許多經(jīng)典的病毒式營銷案例，比如拼多多的微信拼團，就是通過用戶自發(fā)的行為達到產(chǎn)品推廣的目的。

1）傳播用戶數(shù)

定義：有分享傳播行為的用戶人數(shù)

一般是已經(jīng)使用產(chǎn)品的種子用戶，該指標(biāo)可以衡量產(chǎn)品的被認(rèn)可程度。

2）傳播次數(shù)

定義：傳播用戶傳播的次數(shù)

3）被邀請注冊用戶數(shù)

定義：傳播過程中邀請過的轉(zhuǎn)化成注冊用戶的人數(shù)

4）K因子

定義：(每個用戶向他的朋友們發(fā)出的邀請的數(shù)量) * (接收到邀請的人轉(zhuǎn)化為新用戶的轉(zhuǎn)化率)。

K因子也被稱為病毒系數(shù)，用來衡量推薦的效果，即一個發(fā)起推薦的用戶可以帶來多少新用戶。

比如用戶向用戶發(fā)起3次邀請，每次邀請轉(zhuǎn)化的比例是30%，那么最終的結(jié)果就是3*0.3=0.9，即一個用戶會邀請來0.9個新用戶。

5）NPS分值

不是所有場景都像互聯(lián)網(wǎng)一樣可以追蹤用戶的分享行為，很多傳播行為是口口相傳，這種無法獲得推薦和轉(zhuǎn)化率的情況下，NPS分值是較為常用的評估指標(biāo)。

NPS是通過發(fā)放問卷的方式，然后在問卷中問用戶有多大的意愿向身邊的朋友推薦這款產(chǎn)品，分支分為0-10分，其中0-6分為不推薦，7-8分為不納入NPS計算范圍，9-10分為推薦者。

NPS=【（推薦用戶數(shù)—不推薦用戶數(shù)）/返回分?jǐn)?shù)的用戶數(shù)】*100

通常認(rèn)為，30分算不錯，50分算很好，70分就算優(yōu)異了。此前的一些調(diào)查顯示，蘋果公司的NPS分值是77分，特斯拉是97分。

寫在最后

指標(biāo)思維的內(nèi)容并不復(fù)雜，難點在于保持“說事實”的習(xí)慣。優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師在日常溝通時，是不能出現(xiàn)諸如“一些、有點、非?！边@樣的模糊詞匯的，而是說出具體的數(shù)據(jù)。

所以本文只是做一個引導(dǎo)，更重要的還是要時時提醒自己，做到冷靜的觀察，用指標(biāo)數(shù)據(jù)代替情緒化思考。

長期堅持，就能忘掉堅持，成為一種思維習(xí)慣。

參考文檔：

• 《數(shù)據(jù)的本質(zhì)：無人不是數(shù)據(jù)分析師》車品覺
• 《精益數(shù)據(jù)分析》
• 《數(shù)據(jù)化決策》
• 《不可靠的數(shù)字》純銀V
• 如何看待馬蜂窩被曝疑似裁員40%，真實性如何？- 章魚老師的回答
• 《5分鐘建立超詳細(xì)的AARRR模型數(shù)據(jù)指標(biāo)體系》 公眾號：從南跡
• 《talkingdata：互聯(lián)網(wǎng)金融運營指標(biāo)體系藍皮書》

#專欄作家#

三元方差，公眾號：三元方差（sanyuanfangcha），人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。專注用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長，擅長數(shù)據(jù)分析、用戶增長。喜歡閱讀、思考和創(chuàng)作。

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