【商業分析】為產品找一個完美指標

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引用某管理學大師的名言：如果你不能衡量它，那麼你就不能有效增長它。

商業分析師在面試中經常會被問到如下問題：你會給產品定義什麼樣的成功指標（success metric）？

在Google內部，任何一個產品是有明確的績效考察，也就是所謂的KPI，也就是我們這裡說的成長指標。能否按期完成這個指標，關係著用戶對Google的信心，老闆們的心情，和基層幹部的升官發財。既然指標這麼重要，那麼什麼是一個好的指標的必要條件呢？

好的指標衡量商業價值

對電商，商品購買總額（Gross Merchandise Volume，簡稱GMV）是個非常顯然的成長指標。因為所有電商無一例外的只有一個目的，就是靠多賣東西來賺錢。相比之下，其他指標例如用戶留存率（Retention Rate）雖然重要，但是對電商來說絕對不是最重要的。

然而對於社交功能的產品，比如Facebook，微信等等，每日活躍用戶數量（Daily Active User, 簡稱DAU）非常重要，因為這些產品存在的意義就是成為人們每天社交、打發時間的工具。這些社交功能的產品的收入模式也是以大量用戶長時間、高頻率的使用為前提的。Facebook 通過販賣用戶的注意力來賣廣告，微信則是通過販賣用戶在平台上的粘性來創造附加收入。

但是對於另外一些企業，這個指標（日活量）很有可能根本就不靠譜。我們可以看看LinkedIn的例子。

如果你是LinkedIn的老闆，你可能根本不會去關心網站的日活量。為什麼呢？LinkedIn靠什麼賺錢？這個產品賺錢不是靠流量，靠的是擁有完整profile的用戶的數量。只有這類用戶的數量多了，獵頭和招聘公司才會紛紛趕到，LinkedIn才有錢賺。

所以，如果我是LinkedIn的老闆，我會把公司的成功指標設定為「擁有完整profile 的用戶的數量」。所以，在面試中面對此類問題，我們一定要想清楚此產品到底靠什麼賺錢，哪一個指標最能反映產品創造的價值。

好的指標只有一個

在Google，我們對每個產品都會找一個「北極星」指標。顧名思義，這個指標就應該像北極星一樣，永遠指引著產品團隊行朝著最大化這個指標的方向前進。確定就好一個北極星指標，只要這個指標反映了產品的本質商業價值，那麼團隊就可以專註於產品長期的增長。

互聯網流傳著這麼一個被使用到爛的框架：AARRM。這5個字母分別代表了用戶在產品內部的生命周期。做數據分析的同學們，所有的App（甚至所有互聯網產品）都可以參考這個框架來思考如何選取北極星指標。

• Acquisition：用戶獲取。網站註冊用戶，移動應用裝機數量。產品增長的第一步。這個非常直白，不用多說。
• Activation：用戶激活。傳說中的「用戶第一次體驗到產品美妙「的時刻。在這裡我們需要定義怎樣才算作是「用戶激活」。比如Facebook前期對激活的定義，就是擁有至少7個好友的用戶數量。通過數據分析，Facebook團隊發現如果新註冊用戶加了7個好友，該用戶的留存率會大大提高。這個靠譜，因為Facebook給用戶提供的核心價值就是和朋友社交。只有用戶被激活，我們才認為用戶真正開始使用了產品提供的價值。
• Retention：用戶留存。用戶粘性。來的快，去得也快。只關注新增用戶、不關注流失用戶的商業分析不是好的商業分析。主要的指標就是留存率（Retention Rate）。具體的計算方法呢？4月1號當天新增了100個用戶，如果這100個用戶里在之後的第30天還活躍，那麼我們說4月1號那天的用戶留存率是30%。
• Revenue：用戶變現。又到了收割的季節。這裡可以是用戶直接掏錢購買商品或服務，也可以是產品通過用戶流量進行套現。可用的指標：GMV（商品銷售總額）、購買人數、用戶平均消費（Average Revenue per User，簡稱ARPU）、買家平均消費（Average Revenue per Paying User，簡稱ARPPU）。
• Referral：用戶自傳播。病毒式傳播。我們可以通過計算平均每個已有用戶邀請來的新用戶作為主要指標。

再舉個工作中的例子。在分析A/B測試結果的時候，產品經理有時候會關注10個不同的指標。作為商業分析師，就算其他9個指標都是上升，只要北極星指標下降，同學們也應該毅然否定這個測試結果，並花更多時間去研究為什麼北極星指標會下降。

好的指標定義簡單

好的指標一般來講需要一個非常簡單明了的定義，既直觀（容易向別人解釋），也可靠（便於自己測量）。給一個電商找指標，商品交易總額（GMV）還是投資回報率（Return on Investment, 簡稱ROI）？應該是GMV，因為他直白，他好計算。

有同學會問：難道不用考慮電商的經營成本，比如貨物成本、運輸成本之類的么？這個是完全正確的。但是在真實工作和面試中，如果把所有的因素都考慮進來，那麼問題的維度會變得非常的繁雜，對指標的定義也就變得非常困難。所以，我們在這裡需要遵循2-8法則（用80%的經歷放在20%最重要的部分上），抓住重點。

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