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榮耀標識增長模型指標體系如何構建？
指標體系的重要性，不言而喻了吧？不管是做運營還是做服務，亦或是做產品，都離不開指標體系的構建。
你在公司里構建的指標體系是如下這兩個樣子嗎？
是這樣？
還是這樣？
指標如此構建也無可厚非，畢竟公司里能用到的指標無非這些，全列出來總不會有錯，但是，結果就出現了上面的樣式：
1）指標變成滿天星：沒有重點、沒有思路，等指標構建完成了也只是看到了一組數據，各有用處，卻無法形成合力，最終不僅浪費了開發人力，也無益與業務推動；
2）指標空洞不落地：筆者曾經歷過一個需求，客戶給一個需求文檔，粗看又有模型又有分類，像是出自大家之手，但仔細一看發現，模型里面隨處可見分析字眼，流程中沒有幾個具體的指標，需求空洞，無法落地。
正是上面的原因，業務與數據開發的矛盾不斷的激化，最終落得不停升級的命運。作為一個非資深的數據分析人員，非常想與大家一起聊一下指標體系的構建思路，剛好聽到曲卉老師的“北極星指標”構建方法，深有感觸，梳理了指標構建常用方法，與大家一起分享。
不管是做運營、做產品還是做服務，指標都像是一雙眼睛，隨時提醒工作人員業務效果的好壞，一定程度上指標反映了公司的戰略方向，部門的業務目標。所以，有效的構建指標體系才能有效協調資源，促進合作，而不是各忙各的，一盤散沙。
（1）公司戰略的拆解
公司的戰略反應的是公司以什么樣的方式賺錢，經常伴隨的詞語是“商業模式”、“盈利模式”等，對于一個在公司中處于中下層的工作人員而言，戰略往往是非常遙遠也非常宏觀的概念。
中小型的創業公司還好說，至少能夠聽到或者看到公司的戰略。但是對于一些大型的公司，員工上萬人，業務線數千條，真實的戰略恐怕只有幾個高管才會頻繁考慮，過濾到我們這個階層估計已經是成型的業務模型，清晰的業務指標了吧。
雖然距離遙遠，但是戰略目標對指標體系構建的重要性還是值得一再強調的，不同公司戰略方向各不相同，其關注的指標也千差萬別。教育類重點在于學生上課，視頻類重點在于觀看時長，廣告類行業重點在于點擊轉化等等，不同戰略引發了關注指標的差異。這個被重點關注的指標就被稱作是“北極星指標”，這一指標不僅僅用來衡量公司運營的效果，更多的是用來進行業務拆分和工作協調，它的存在，能幫助產品經理和運營懟結果負責。
對于“北極星指標”而言，公司里往往會有兩種情況，即：清晰和不清晰。
往往較為成熟的公司會有一個清晰的指標，比如：BAT、TMD等等，經過長期的思考摸索形成了穩定的戰略方向，也就形成了相對穩定的評價指標。
但是在一些初創型公司，或者一些轉型公司中，我們往往看到戰略的調整和“北極星指標”的轉換，比如：Youtube公司前期的“北極星指標”是點擊率，后期逐漸的調整成為了觀看時長；BAT這樣的公司在構建三級火箭的時候也逐漸的調整自身的“北極星指標”：從單純的流量分發公司到平臺搭建再到生態維系，戰略的調整始終伴隨著指標的變遷。
從這些案例中我們也能看出，“北極星指標”相對穩定，但也不是不可調整的。
那么，如何構建“北極星指標”呢？
1） 衡量公司的商業價值和客戶的價值需求
我們用獵聘來舉個例子：公司的價值是銷售增值的賬號套餐，購買套餐的求職者會有更多的權利，而對于用戶而言，就是找到合適的工作/人才，基于這一思考，獵聘構建自己的商業目標和用戶價值的閉環。
2） 列出備選指標，進行逐步篩選
在商業目標和用戶價值閉環中，列出備選指標并確定篩選標準：
3） 確定“北極星指標”：
經過分析得到公司的“北極星指標”為：個人用戶投遞簡歷日活。
因為這一指標可以有效曝光各個公司信息和提高公司與個人的匹配程度，較好的形成獵聘的商業閉環。
（2）部門業務的拆解
在對公司的“北極星指標”有深入了解的情況下，我們就可以基于這一指標深挖業務模式和細分指標體系，也就是我們在網上經常聽到的“業務模型”。公司之所以持久運營，衡量指標往往是運營模式是否能夠自我生長，并且能夠形成良性循環。
“業務模型”無法形成良性循環的公司，雖然一時熱鬧，但最終也會面臨曲終人散的結果。前幾年的“樂視”，近幾天的“瑞幸”，都是因為過度夸大流量紅利，忽略自身成本壓力，最終導致供應鏈緊張，引發一樁樁的丑聞。
在深挖業務指標體系的時候，往往有兩種情況：
1） 公司有一個完整的“業務模型”
對于一些大型的公司，“業務模型”相對固定，這一“業務模型”與公司的戰略較為契合，我們需要做的就是先梳理現有的“業務模型”，然后基于這一“業務模型”構建指標。
舉個例子：騰訊游戲的增值盈利模式，“北極星指標”為轉化率——即多少免費玩家轉化為付費用戶，這一模型是騰訊長久以來的盈利方式，相對穩定。那么，如果要構建這一指標，我們就需要梳理長久以來騰訊沉淀下的“業務模型”：
- 運營方面：引流方式有哪些？在哪里投放了廣告？現有的效果評估有哪些？
- 產品方面：有哪些功能改造點？產品設計流程是什么？
基于這些穩定的模型拆分“北極星指標”，拆分出：渠道拉新量、免費用戶活躍量、游戲在線時長、付費金額等等指標，然后再作為績效評定逐漸的細分到每個人的身上。
所以對于現有“業務模型”：先梳理、再構建是為上策。
2） 公司“業務模型”在摸索過程
公司“業務模型”探索是一件必然的事情，初創公司或者大公司成立新的事業部，都需要不停的探索?！皹I務模型”摸索的過程和“北極星指標”的調整往往會同步進行，因為這兩者密不可分，我們繼續來分解一下上文中Youtube的案例。
我們剛才講到，前期Youtube的“北極星指標”是點擊率，引發的一系列反應呢是技術團隊以點擊率來優化算法、創作者將封面設計作為重中之重、廣告投放也存放在視頻頭部位置，基于“北極星指標”細分出的業務指標最直接的即為：視頻曝光量、視頻點擊率甚至視頻投放密集程度等等。
但是逐漸摸索時，Youtube發現這樣的指標存在一定的問題，會有很多客戶點擊后立馬離開，客戶的留存率極低，視頻內容質量也逐漸下降，所以2012年之后，Youtube便調整了“北極星指標”，將點擊率修改成為了觀看時長，這一調整使公司內部發生了比較大的變化——技術團隊以觀看時長為推薦訓練目標、創作者不僅關注封面，還要不斷的提升內容質量、廣告投放也散布在了視頻的整個時段，業務指標從曝光延伸出了在線時長、對應視頻內容曝光等時間維度上的指標。
“北極星指標”是一個相對宏觀的、不可直接操作的指標，也正是因為這一原因，我們需要細分“北極星指標”，拆分成單一的、明確的細分指標，通過影響細分指標來改變“北極星指標”。
講到這里，大家對指標的構建有沒有一個系統的認知？我們該如何根據“北極星指標”構建一個合格的指標體系呢？
總共分三步：
- 定義北極星指標：通過上面的步驟，你肯定已經構建了自己的“北極星指標”了吧？這個其實就是第一步的動作，這一動作代表產品價值被用戶體驗到的理想狀態，我們不多做解釋。
- 繪制用戶核心轉化路徑：這一步驟是記錄一個用戶從對產品一無所知到體驗到核心價值完成交易的過程，用戶在訪問過程中經過了哪些觸點，完成了哪些先驗交易，最終完成交易，這個流程實際上就是用戶旅程的梳理過程，很多公司開始意識到用戶旅程的重要性，并逐漸的梳理自身的旅程。
- 組裝指標模型：給用戶核心轉化路徑的每一個步驟設立一個細分指標，把這些細分指標放入“北極星指標”引導下的“業務模型”中，并填入具體的值即可。
我們通過一個案例來分析指標體系的構建過程：對于網易云音樂來講，因為他是一個聽歌的應用，所以他的“北極星指標”就是總聽歌時長。
確定好“北極星指標”之后，我們就可以根據這個指標梳理他的核心轉化路徑，如圖：
用戶的每一個步驟都呈現在上面的路徑中，我們接下來的分析就是依據上面的這個路徑完成指標模型的組裝。
組裝指標模型主要有四個方法，本案例中主要講解其中的兩種，剩余的方法會在接下來的內容中講解：
第一個指標模型是：全鏈路漏斗型
就是將“北極星指標”細分成多個細分指標，然后將其組合成鏈路。
對于網易云音樂來講，對應的全鏈路公式如下：總聽歌時間=應用下載量*首次訪問比例%*首次聽歌比例%*老用戶中持續聽歌比例%*平均聽歌時長。
這是一個粗略的幫助大家理解“北極星指標”的方法，各個細分指標可以通過數據呈現出來：
從圖中我們可以明顯看到，老用戶的持續聽歌時長明顯較少，基本確定老用戶活躍度存在問題，則下一步的運營動作就是考慮如何促活。
全鏈路漏斗模型優點是可以把所有細分指標都顯示出來，并標注轉化率，找到機會點，但問題在于，這個公式實際上不是一個可以直接相乘的公式。
第二個指標模型是：因子分解型
細分的指標不僅相乘，也可以按照一定的邏輯相加，最終組合出“北極星指標”。它不僅是一個細分指標，各個細分指標之間的層級關系也非常明顯。
這一模型的缺點是比較難搭建，但是優點在于可以直接計算改善哪個細分指標會對結果產生哪些影響。
我們以上圖為例：如果我們要想辦法提高10%老用戶持續聽歌的比例，則日均老用戶中聽歌人數就會增加50000人，同時疊加日新增聽歌用戶數5000，我們就可以輕松得出每日總聽歌用戶數為55000人，進而得出每日總聽歌時間為1100000分鐘，這樣的計算是不是很直觀，非常便于大家理解。
看到上面的圖形，大家對指標構建過程是否有一個較為清晰的理解呢？我想大家一定會有所收獲吧。
（3）負向指標的選擇
當你構建好一個“北極星指標”體系之后，有沒有感覺小有成就感，不要著急，所有的事情都是有兩面性的，一方面增長的同時也會有另一方面在衰減。比如：前面我們講到的例子，Youtube將點擊率作為“北極星指標”的時候引發B端和C端的客戶將注意力全部集中在封面的位置，這樣一來，活躍點擊率上去了，但是隨之而來的視頻質量就會下降，視頻質量的最直接衡量指標即為用戶的訪問時長。那么，此時的訪問時長就可以作為Youtube的負向指標，“北極星指標”與負向指標相輔相成，才是一個完整的指標體系。
從上文的分析來講，用點擊率來作為“北極星指標”是存在較多的風險的，畢竟視頻的內容才是平臺的根本，好在Youtube及時做了調整。
好了，這篇文章我們就暫時寫到這里，不知大家有沒有一些收獲，本文我們把指標體系構建完成了，后面我們會詳細的講解指標體系的用法，謝謝大家。
作者：livandata；個人公眾號：livandata，歡迎大家關注溝通~
本文由 @livandata 原創發布于人人都是產品經理，未經作者許可，禁止轉載。
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專欄作家
又見智能商業，微信公眾號：livandata，人人都是產品經理專欄作家。金融行業的互聯網老兵，聚焦數據驅動，將算法、數據融入產品設計與運營策略，構建金融增長方法論。
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該文觀點僅代表作者本人，人人都是產品經理平臺僅提供信息存儲空間服務。
你好，文中提到的“先驗交易”這個詞有點不太理解，方便解釋下嗎
你好，文章的公式中為什么是（*老用戶聽歌比例），另外平均時長是老用戶的還是所有用戶的？
總聽歌時間=應用下載量*首次訪問比例%*首次聽歌比例%*老用戶中持續聽歌比例%*平均聽歌時長。