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數據指標是創業公司的計分牌。好的指標，幫你找到正確的“增長”姿勢；壞的指標，并未帶給你期望的變化。

在資金耗盡之前，你需要找到正確的產品與市場，追求增長，令企業成癮。

數據指標是創業公司的計分牌。好的指標，幫你找到正確的“增長”姿勢；壞的指標，并未帶給你期望的變化。

面對不溫不火的用戶增長，應該做點什么？阿里斯泰爾·克羅爾（Alistair Croll）認為，好的指標是——比較性的、簡單易懂的、可操作性的、能改變行為……

管理學大師彼得·德魯克說：“你無法衡量的東西，你也無法管理。”想科學引導，究竟該關注那些指標？

虛榮指標 VS 行動指標：越增長，越迷失？

當你進行投放評估時得知，A渠道CTR 0.27%，B 渠道CTR 0.09%，如何選擇？

毫不猶豫，A 渠道！

然而你并不知道，A 渠道的CVR 僅為0.5%，而 B 渠道的CVR為 1.1%。

新活動拉新，當日PV 增加 300%，新增會員數量增加高達100% – 200%。

指標的飆升令人興奮

或許你并不知道，相比自然流量，該活動拉新的留存率與轉化率均低50%。

注：CTR，Click Through Rate，點擊率；CVR，Conversion Rate，轉化率。

這是我們經常會犯的錯誤：我們習慣沉溺于虛榮指標的增長。

虛榮指標，會讓你感覺良好，盲目追求會陷入自我膨脹；

可行性指標，能夠指導最佳行動方案，指導商業行動。當產品調整思路正確，行動指標會相應增長。

圖1：8個需要地方的虛榮數據指標

數據分析，并非簡單的 PV、UV 的基礎指標的分析，“粗糙”的數據僅傳遞出“用戶做了什么？”而非“用戶如何做的？為什么要這么做？”

為指導產品測試、科學迭代，相比虛榮指標，我們更需要關注可行性的指標。比如渠道評估，平均訪問次數、平均訪問時長能衡量網站的用戶體驗，跳出率直接反應網站流量質量，它更能引導你如何頁面優化、匹配核心關鍵詞調整。

案例：用行動指標驗證產品思路

某教育平臺采用敏捷開發，在30天的迭代周期中，產品經理會按照客戶實際需求對工作按輕重緩急排序，并從用戶的角度寫出一系列“用戶故事”來定位產品迭代列表。

這與精益創業的認知階段性目標非常相似：推出早期產品，并建立某種基準線衡量指標，快速優化并不斷迭代。面對增長，該產品經理認為，衡量指標（顧客總數、回答問題總數等）讓團隊感到自己好像在進步，然而他自己并不滿意對用戶了解程度：

增長的數字是否真的由產品開發促成？

據用戶需求所排列的優先順序真的科學？

如何讓更多顧客注冊和購買？

怎么把產品宣傳出去……

基于此，公司從關注總數指標轉向以同期群為基礎的指標。通過A/B測試挖掘因果關系，改為把每個新產品的發布當做一次真實的對比測試。

這些指標幫助他調整了產品思路，并為此采取一些行動，如執著于改善顧客交流工具的研發意義不大；推出單人或社群學習的模式等。

報告性指標 VS 探索性指標：你不知道自己并不知道

創業公司應該把時間花在探索并得出一個可擴展、可復制的商業模式上。

——史蒂夫·布蘭克

圖2：唐納德·拉姆斯菲爾德發言中蘊藏的智慧

• 報告性指標讓企業時刻了解企業的日常運營、管理性活動；
• 探索性指標讓企業了解“你不知道自己不知道”的事實，提供原本不為所知的洞見。

對于創業早期的客戶，“我們不知道我們并不知道”的內容最為重要，他們會轉化為未來的秘密武器。以下這個案例，通過深入挖掘數據，以調研數據為基礎，發現了一個“他不知道自己不知道”的事實，頗具探索性與膽識。

案例：業務轉型探索——從“朋友圈”到“媽媽圈”

Facebook 發布開發者平臺不久，麥克·格林菲爾德在該平臺上推出“朋友圈”。到2008年，“朋友圈”已在病毒式傳播，并已有了 1000 萬的用戶。麥克視用戶增長為首要使命，他發現：只有不到 20% 的圈子在創建后有活動的跡象，這意味著變現效果不會理想。于是，他通過用戶數據庫開始了深入的探索式分析。

他發現，在整個群體活躍度十分低迷的情況下，一個特殊群體撐起了整個產品的活躍度——媽媽群體。這些探索性指標成為他的依據：

與其他群體比，媽媽群體發站內信篇幅長 50%；

與其他群體比，媽媽在帖子中附圖片的概率高 115%；

與其他群體比，在Facebook深入交流的對話概率高 110%；

與其他群體比，點擊“提醒”的概率高 75% ……

于是，2008 年，麥克團隊重新調整了產品重心，做出關鍵選型——10月在上Facebook推出了“媽媽圈”的社交產品。2009 年底，“媽媽圈”社區用戶數達到450萬，參與度極高。最終擺脫成為獨立的網站。

先見性指標 VS 后見性指標：“未雨綢繆”與“亡羊補牢”

先見性指標可預測未來，如新增潛在客戶量等。比如通過“銷售漏斗”中現有的潛客數，你大致能夠預測新客戶數。在得知數據后，你尚有時間去應對——未雨綢繆，有備無患。

后見性指標可解釋過去，如季度訂單量、流失率等。等你有機會收集數據，找出問題，卻為時已晚。但你依舊可以有所作為，這類似“亡羊補牢”——丟的羊回不來了，但可以嘗試不再丟羊。

從價值上來說，先見性指標與后見性指標都可以指導行動。一些創業者經常會困惑：由于數據量有限，很難進行有效的數據分析。

實際上，當企業擁有的數據量不足以預測未來時，先見性指標更是頗具價值。例如，投訴量的增加或意味著客戶會終止產品與服務，而產品退貨、賬號注銷等指標則在探尋問題方面具有一定的滯后性。

案例：戴爾如何做到零庫存？

曾被稱為國際“ PC 之王”的戴爾，其成功精髓之一是“干掉庫存”。一般產品從渠道到最終用戶手里的庫存周期大約為大概是20-40天，國內知名品牌——“聯想”的庫存周期在 20 天左右，而“戴爾”的庫存周期只有 4 天。

眾所周知，IT產品的銷售周期的過長必定會帶來成本壓力，戴爾是如何做到“零庫存”?

銷售漏斗是戴爾最常用的銷售預測分析工具，也是分析先見性指標重要渠道。銷售漏斗將每份銷售單子被分為五步，通過贏率計算，戴爾就能夠估算在某一時間點，中國市場或者某區域內需要多少臺服務器、哪款型號 PC，據此每一臺 PC 機需要拆分的零部件有多少等。

針對這些預測準確的訂單，戴爾公司馬上對訂單進行整合，分揀現有的原材料，把需要的其他原材料向供應商下訂單。原配件由供應商直接運送到裝配線上。整個設計、制造、分銷和市場全過程中建立起來高度集成的供應鏈。2000 年初，戴爾坐到了 PC 市場第一的寶座。

看完，你是否覺得酣暢淋漓卻又意猶未盡？

以上內容部分來自《精益數據分析》的整理。

作者：張喬，神策數據內容營銷高級經理，用戶行為洞察研究院負責人。公眾號：用戶行為洞察研究院

本文由 @喬一鴨 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。

題圖來自 Pixabay，基于 CC0 協議