创业企业怎样构建数据指标体系

　　对于从 BAT 等互联网公司出来的人，经历了数据分析的历练后，会有做事之前看数据的习惯。而对于毕业之后就创业，或者是产品经理和运营专员的新手来说，一般对于构建企业的指标体系比较困惑，不知如何下手。甚至有些新手，手里刚有微信公众号后台或者百度统计后台的几个指标，就觉得算是有了数据指标体系了，但又会发现与许多实际的工作脱节。在这里给大家介绍两套构建指标体系的方法，第一关键指标法和海盗指标法。

　　第一关键指标法

　　现在我问你一个问题，对你所负责的产品来说，最关键的一个指标是什么？我尝试问过一些人，特别是同一个公司的几个人，你会发现他们冒出来的第一关键指标是不同的。当然，这还不是最惨的，更惨的是根本就找不出来关键指标。对于一个大公司来说，比如像百度，因为产品复杂，有很多的产品，即使是同一个产品，也有不同的职能部门，所以他们会有不同的关键绩效指标是情有可原。但对于一个创业公司，尤其是刚成立的初创公司，当团队中几十个人都不是围绕同一个目标努力时问题就比较严重了。

　　第一关键指标法是在《精益数据分析》(Lean Analytics)一书中提到的方法。这个方法不是说一个公司只为一个指标负责，而是说在任意一个时间点，肯定只有一个最关键的指标，但随着业务的发展关注重点会有变化。我对第一关键指标的方法又做了一个延伸，也就是说关键指标又可以衍生出许多其他的指标。比如对于一个成熟的电商产品，它最关心的可能是销售额，但销售额我们又可以衍生出访问量、转化率、客单价等指标，我们通过优化这些衍生指标来实现关键指标的增长。对公司来说，基于关键指标制定目标有两点好处：一是确定了现阶段最重要的问题，二是可以基于关键指标的当前状态制定清晰的目标。否则你可能问题既没找对，努力达到的数字也是没有意义的。对于一个创业公司，不同的阶段需要关注的重点是不同的。我把创业公司分成三个阶段：

　　1、MVP 阶段：

　　MVP(Minimum Viable Product，最小可用产品) 是《精益创业》(Lean Startups)一书中提出的理念。这个指的是在创业的最早期，你的关注点是要确定用户需求，并做出一个最小可用的产品来验证需求的真实性。有大量失败的创业例子，最后发现，失败的原因是解决了一个伪需求，为了一个不存在的需求做出了不被需要的产品。所以更好的方式是用最小的代价满足需求，然后再想更高效的方法去优化它。在这一阶段，数据分析的价值比较小，你需要的是定性分析，通过用户访谈，直接确定产品的满足情况，并不需要在数据分析方面投入大量工作。

　　2、增长阶段：

　　这个时候你的产品已经出来了，并且有用户在用，是时候需要做数据分析了。这一阶段我又把它分为有重叠的两个阶段：留存阶段和引荐阶段。我们在推广产品之前，一定要确认我们的产品确实是能够给客户带来价值的，并且有比较好的体验。那怎么确认这一点呢？除了直接听取用户反馈之外，最重要的就是看用户的活跃度。这里我们就需要做留存分析，比如看次日留存，如果发现你的用户次日留存率非常低，那说明产品根本吸引不住用户，需要先优化产品。

　　等产品优化做的差不多时就进到引荐阶段，也就是一个好的产品会说话，最直接的就是口碑力量。只是对有些产品来说，它天然地带有病毒性质。比如，PayPal的一个用户向朋友转钱，那么就会促使朋友也注册 PayPal。你也可以通过人工的方式促进这一传播速度，比如 PayPal 用户每引荐一位朋友注册就可以得到 10 美元的奖励。这里需要关注的是病毒系数和病毒周期。如果一个用户会推荐两个用户成功注册，那么这个病毒系数就是 2，如果这是经过 1 年才做到的，那么病毒周期就是 0.5 年了。

　　当然，并不是每个产品都能找到病毒传播的途径，找不到也没关系，我们还可以通过口碑。就拿我们来说，我比较关心的是 NPS(Net Promoter Score，净推荐值)。假设我们有 100 个客户，这 100 个客户中，有多少是给我们推荐了新客户的，有多少只是自己用的，有多少是通过私下或公开途径对我们进行负面评论的。拿推荐我们的减去否定我们的，就是 NPS。一个好的产品，NPS 应该在 50 以上。比如微信，说微信不好的很少，如果你的朋友没有在用，你会直接推荐他用，所以 NPS 会非常高。在 2006 年的时候，360 安全卫士刚出来，我真的觉得很好，以至于只要有亲朋好友的电脑有垃圾插件我就推荐他们装一个，当然，我现在已经很久没推荐它了。

　　3、营收阶段：

　　这个阶段产品已经相对比较成熟，我们考虑的重点就变成了如何赚更多的钱，以及如何规模化。我们关注的重点成了 LTV(Life Time Value， 客户终生价值)、CAC(Customer Acquisition Cost， 获取客户的成本)、渠道分成比例、渠道用户盈利周期、成本等。一般到这个阶段，创业公司就不再那么有趣了，最大的乐趣可能是获得量级上的增长。这个时候公司就需要寻找一些新的方向，为下一步增长做准备，而新的方向，又可以重复这三个阶段。

　　当然，我这里只是列举了不同阶段的典型关键指标，结合你的项目本身，还是要具体来看。比如，对于百度知道这个产品，因为属于百度搜索的子产品，它本身并不需要太关注盈利的问题，所以现在依旧处于增长阶段，只是产品已经比较成熟。接下来我分享一下我在加入百度知道后，寻找第一关键指标的经历。

　　2007 年我毕业后加入百度知道做后端研发。作为 RD，我每天也收到一系列报表邮件，这些报表里面有很多统计类的数据。比如，百度知道的访问量、检索量、IP 数、Session 数、提问量、回答量，设置追加答案的数量，这一系列指标，当时看的其实感觉很模糊。

　　我思考着：这么多的指标，不能说这也提高，那也提高吧？每个阶段肯定要思考哪个是最关键的，重点要提高哪些指标。开始的时候其实是没有任何区分的，不知道什么是重要、什么是不重要。

　　后来，慢慢有一些感触和认识就发现，其实对于访问量、检索量这些指标并没那么重要。因为百度知道大部分流量都是来自于大搜索，把它的展现做一下调整或者引导对量的影响非常大。虽然，跟百度知道本身做的好坏也有直接关系，但是它很受渠道的影响——大搜索这个渠道的影响。

　　提问量我认为非常重要，因为只要提升提问量，整个百度知道平台的问题就多了。同时，提升回答量，让这些问题得到回答，高质量的内容也会变多。所以提问和回答都很重要，都要发力，这让我很困惑。

　　有一次产品会，我就向当时的产品负责人孙云丰提出我对提问量、回答量都要提升的这个困惑。对于在百度呆过或者对百度产品体系有了解的都会知道这么一个人，他是一位非常厉害的产品经理。对于这个问题他说了一点：其实提问量不是一个关键的问题。为什么？我们可以通过大搜索去引导，如果一个用户在大搜索里面进行搜索，发现这个搜索没有一个好的答案，那就可以引导他进行一个提问，这样其实提问量就可以迅速提升上去。

　　我一听之下就解决了这个困惑，所以我所应该做的事情其实是要专注在如何提升百度知道这个产品的回答量，这个关键指标就可以了。

　　在这个问题上我当时做的一个事情就是进行问题推荐，根据用户的历史回答记录，或者是检索、浏览过的页面记录，给用户推荐感兴趣的问题，整个项目做下来提升了 7.5% 的回答量，是我非常有成就感的一个项目。

　　2007 年，500 Startups 创业孵化器的创始合伙人 Dave McClure 针对创业公司应该关注哪些指标，提出了一套模型—— Pirate Metrics，即海盗指标法。他将创业公司需要关注的指标归结为五个方面：Acquisition(获取)、Activation(激活)、Retention(留存)、Revenue(营收)、Referral(引荐)，简称 AARRR。这套模型经典得以至于过了 9 年都一点还不过时。Dave McClure 曾经是 PayPal 早期的营销总监，算是 PayPal 黑帮的代表人物之一，后来又是 500 Startups 的创始合伙人，有过成功打造产品的经历，又指导过众多创业团队，能总结出这么牛逼的方法，也算是情理之中。网上的许多材料都是把这五个方面画成一个漏斗形状，以至于一些人理解这几块是顺序进行的，但这是错误的。我也看了他在今年接受的一个采访，专门强调了这个误区。这一方法相比第一关键指标法，阶段划分更加清晰，但因为 Dave McClure 是营销出身，所以侧重点都在如何做营销方面。

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