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近年流行的精益創業方法，提出一種“建造—衡量—學習”的過程。這3個環節中的建造和學習都比較直觀易懂，憑借常識都可以上手操練。剩下的“衡量”則有點門檻。許多非數據運營出身的產品經理，在數據分析上可能會直接套用一些傳統方法，然而問題是：傳統方法能直接用于精益的“衡量”環節嗎？傳統方法分析出來的結論，能驅動后續的產品發展，從而構成精益閉環嗎？如果不能，那怎樣才算精益的“衡量”呢？

先從精益的字面來看問題：精是少而精，益是有益有效；也就是說，精益的衡量方法也要少而精，也要產生切切實實的效果。

由此，精益創業又提出一個概念：唯一關鍵指標（one metric that matters, OMTM）。在任何類型產品的任何一個階段，都需要找到唯一的一個數字，把它放到比其他任何事情都更重要的位置上。在數據分析時，可以抓取許許多多的數據，但必須聚焦在最關鍵的事情上。

為什么要聚焦在唯一的指標上呢？理由有四：

1. 唯一指標能幫你弄清楚當前最重要的問題。
2. 唯一指標強制你擬訂一個清晰明確的目標。
3. 唯一指標讓整個團隊充分聚焦，打好關鍵戰役。
4. 唯一指標更利于執行“假設-驗證”的精益實驗。

既然OMTM如此的重要，那么，我們如何選擇唯一關鍵指標呢？

• 好指標是可比較的。
• 好指標是可理解的。
• 好指標會指導你的行為，無法用于指導行為的數據只能算是虛榮指標。

可以根據產品的類型和所處的階段，來選擇不同的唯一關鍵指標。

選擇好OMTM之后，根據產品和用戶群的特點，根據當期數據的情況，我們要“不擇手段”地對其進行分析。常見的分析方法有同期群分析（Cohorts）、人群聚類分析（Segments）和A/B測試，等等。

最后，要給自己制訂數據目標，并且在精益過程中時刻注意：如果你已經在這一指標上達到了目標水平，就可以進入下一階段，并重新選擇另一個唯一關鍵指標了

實踐案例

在一個手機音樂產品中，我們對精益創業的唯一關鍵指標（OMTM）進行了探索和實踐。

在這之前，我們采用的是較為傳統的數據分析方法，每個月都對該產品的新增用戶數、總用戶數、活躍用戶數、次月留存率、歌曲播放總次數、業務收入等數據進行一次全面的分析。

對于我們這種產品經理兼做數據分析的小團隊而言，傳統方法的缺點其實很明顯：分析角度多，報表冗長，統計分析工作量大，給人講一次都很耗時。這直接導致兩個后果：分析頻次不可能太高，最多一月一次，無法及時反映產品、運營和市場的變化；看著滿眼的數據，產品經理總是淺嘗輒止，難得深入探究，也就無法領悟數據的變化規律，對業務數據的敏感性也就無從談起了。

意識到上述問題之后，根據OMTM的方法，我們定下運營指標的四原則：要少，要可比較，要理解透，要指導行為。其中，前兩個原則又是重中之重：只有少，才能理解透；只有可比較，并且理解透，才能真正指導后續的行為。

根據這4個原則，我們重新對音樂產品的數據指標進行了審視。

1）總用戶數、活躍用戶數、歌曲播放總次數、業務收入，這些絕對數值恰好是精益中典型的虛榮指標，無法用于判斷產品方向和執行情況，果斷去掉！

2）把原有指標進行調整和換算，可以得到一些可比較、可指導行為的指標：用戶增長率、日活躍比、日活躍程度、付費轉化率，再加上原來的次月留存率，指標的種類還是太多。仍然要去掉絕大部分！

3）根據產品的特性以及所處的發展階段，首先拋棄了兩個指標：用戶增長率（因為我們的用戶新增渠道比較穩定）、付費轉化率（因為收入還不是我們當前的目標）。

4）最后，在剩余的3個指標中再次進行艱難的選擇。

• 留存率（次月留存，或次七日留存）：糾結地選擇了去掉。因為我們的產品已經發展了一年多，新用戶的流失比較穩定，控制在了較低的水平，而且產品的發展目標是要成為有影響力的音樂媒體，最終要追求的是用戶的訪問流量。新用戶的留存固然重要，但已經不是當前的主要矛盾。
• 日活躍比（日活躍用戶數/總用戶數）：決定保留。因為近期的產品優化了視覺感受，并增加了外鏈、推送等刺激活躍的運營手段。日活躍比這個指標，既能有效反映出新版本和運營手段對用戶的刺激，又構成了音樂媒體訪問流量這個總目標的一個重要環節（流量只取決于兩個因素：活躍用戶的數量、活躍用戶的平均流量）。
• 日活躍程度（日活躍用戶當日播放的在線歌曲平均數）。先去掉。因為這個指標主要靠榜單和歌單的內容運營，而這項工作剛剛起步，還沒有評估運營效果的基礎。雖然也是流量目標的重要環節，但可以放到下一階段重點考慮。

我們給最終勝出的OMTM（日活躍比）起了一個名字，叫圍觀指標，也可以叫唯關指標（唯一關鍵指標的簡稱）。更重要的是，這是一個大家都要來圍觀的數字——我們要完整地采集日活躍比的相關數據，并且要能夠分版本、分渠道來看這個數字；我們每天都要針對不同版本和渠道來監控這一指標的變化，并在辦公區域張貼最新的數字；我們每周要做一次分析，看看其走向是否符合預期，如果有異動，還要深挖原因，采取措施；在我們每次進行版本更新或運營活動之前，都要有意識地預估這一指標的變化，事后驗證執行的結果。

這一系列“圍觀”的工作量，看起來不小，實際卻由產品經理和研發負責人兼職完成。像我們這樣沒有專職數據分析師的團隊，要不是因為指標足夠少、足夠簡單，決無可能做到這樣的關注力度。

我們在音樂3.0版本升級之前，針對圍觀指標進行了預估。在更換了一版清新的界面，并提高首頁歌曲推薦的頻度和質量之后，預計新版（v3.0）的日活躍比將從舊版（v2.8）的10.5%增長到13%。

在大規模發放新版本之前，先來個小規模實驗：首先針對某一個渠道的v2.8用戶發布了升級包。兩周之后，升級到3.0的累計用戶量達到5萬，具備了一定的分析基礎。

然后，針對該渠道的這兩個版本，分別畫出了近兩個月的日活躍比曲線。v3.0的日活躍比大幅跳升，居然在40%左右浮動。

圖一：日活躍比曲線

結果令人興奮！但我們不由得懷疑——新版本真有那么好嗎？或許新版本的用戶由于新鮮感，活躍度在短期內得到提升，但也不可能高出那么多啊？

我們重新審視這次的對比分析方法，發現其中有一個不可忽視的影響因素——用戶質量。在這次實驗中，我們的3.0新版本全部通過自升級渠道來發放，因此，v3.0的活躍數據完全來自于主動升級的用戶。而這些主動升級的用戶，極有可能是我們產品的忠實用戶，本身的活躍度就遠高于平均值。將這批人的表現來跟總體表現比，得出新版效果好的結論，不具備說服力。

這就好比是一年級不分班，到了二年級，根據一年級的個人成績，將學生劃分到普通班和重點班，然后二年級再考試的時候，發現重點班成績明顯高于普通班，并將其歸功于重點班老師的教學水平，這其實并不公平，對嗎？從v2.8主動升級到v3.0的用戶，就像是成績好的一年級學生，分到了重點班。

綜上原因，我們發現，要想拿到靠譜的、可比的新版本日活躍比數據，不能通過自升級來做實驗，必須通過新增用戶來看。但我們又想在大規模發放新版之前，通過這兩周的升級實驗來確認新版的效果。怎么辦呢？

最終，我們改用同期群（Cohort）分析法，針對這兩周從2.8升級到3.0的用戶，觀察其升級前后兩周的活躍情況。統計結果是，這批用戶在升級前兩周的日活躍比為25%，升級后兩周則是41%，提高了16%。這至少可以說明，在愿意主動升級的忠實用戶（也是我們重點關注的用戶群）身上，新版的日活躍比得到了非常明顯的提升。此外，我們還搜集了許多用戶反饋，對新版的正面評價遠多于負面。主觀反饋和客觀數據相互印證之下，我們立即啟動了3.0版本的大規模發放。

有了理想的分析方法，還要在實際執行中靈活處理，只要方法靠譜、數據靠譜，就能指導下一步行動。這才是精益的本質。

在那之后的一段時間里，新版本逐漸覆蓋了所有的新增渠道，而總體的日活躍比也日趨穩定在一個比較好的水平，我們也在考慮進入下一階段，開始選擇新的圍觀指標了。日活躍程度（日活躍用戶當日播放的在線歌曲平均數），將成為我們的下一個候選。因為這個指標跟日活躍比相乘，就構成了整個產品的發展目標——用戶流量。此外，這個指標也非常容易理解：今天活躍的用戶，平均每人在線聽了幾首歌。對數據指標的直觀認識，將有助于我們在分析數據時迅速發現異常，迅速理解問題的所在。同時，我們下一階段的工作重點，也會圍繞日活躍程度，去強化榜單、歌單、熱搜詞的內容運營。

最后要補充說明的是，除圍觀指標之外的其他數據并不是沒用，只是不作為重點來監控分析。例如，總用戶數、活躍用戶數這些虛榮指標，并不是真的就刪掉了，而是放在給公司的月度或季度匯報中，用它來體現產品的體量和商業價值。再如留存，其實與活躍度有著千絲萬縷的聯系，在圍觀指標出現異動時，在假設驗證的精益實驗結果發生偏差時，仍然會利用留存這一工具來嘗試定位背后的原因。

總結分析

通過唯一關鍵指標的運營實踐，我和我的團隊有了許多的收獲。

在從傳統分析法轉向精益分析法的過程中，我們體會到一切從目標出發，多問幾個為什么的重要性。不要迷信你沒有真正搞懂的方法，高大全不一定適合你。而且，你搞不懂也就一定用不好。

從圍觀指標這件事身上，我們充分感受到了精益的魅力。少、理解、比較、指導，環環相扣，缺一不可。數據不在多，而在于你能否理解透，能否用好。要數據，更要讓數據驅動業務。

在具體實踐中，我們認識到理論和實際還是兩回事。擁有完備而強大的精益方法之后，項目實踐時還要根據環境和條件靈活執行。畢竟，人是方法的主宰。

#作者信息#

龍志勇：IT行業老兵，曾在中國電信、阿里等公司從事產品工作。寫過軟件代碼，做過運營支撐，干過項目管理，講過售前方案；最終誤打誤撞進入產品這一行，負責安卓ROM產品，針對系統級的互聯網服務做過許多探索。

本文選自《產品經理：48位一線互聯網產品經理的智慧與實戰》

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