產品數據通常用于衡量產品健康度、幫助定位和解決問題、對用戶進行分層運營、衡量產品收益以及挖掘產品指標提升關鍵點等。本文是對產品數據體系的初步介紹，希望幫助新手產品、交互、體驗設計師們掌握產品數據規劃，用數據驅動產品迭代，形成體系化認知。

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數據指標基礎概念

1. 數據指標是什么

定義：對于一個數據的量化，一般通過對字段進行某種計算得到(比如求和、平均)在原始數據的 基礎上，通過統計匯總，加工處理形成的用于表征業務活動好壞優劣的數據。

數據指標通常由三部分組成：

• 維度，指評估產品的視角，從不同的維度評估產品的方式是不同的。
• 計算方式，指統計的方法，舉一些生活的例子，我們常聽到或調侃朋友的話語，例如有人問你有沒有對象，有些人是直接沒有，有些同學可能是生態園沒有，又或者是今天沒有的，這些都是統計方式的不同。
• 數據，即數據+加上計算單位，順著剛才的例子就是，我們一般在新同學介紹會問過有沒有對象之后，會跟著問有幾個的，說明數值也是很重要的維度。

好的數據指標特點：

• 可比較性：能比較不同的時間段，用戶群體、競爭產品之間的表現。
• 簡單易懂：容易被記住和討論
• 比率優先：產品看的數據最好是比率，而不是絕對值
• 改變策略：最重要的評判標準，隨著指標的變化采取相應的舉措。

稍微解釋一下可比較性、比率優先兩個特點，比率是天然有可比較性的，而跟一般數值對比的區別在于，比率比率會更加注重過程、質量等。然后這些特點里面最重要的是，好的指標發生變化時，產品是可以采取相應措施去改善的。

2. 指標體系是什么

定義：一系列指標的有序結合，數據指標通常較為零散，指標體系可以全面、簡潔明了地反應業務狀況。

比較常見指標體系會把指標分為三個層級，一級指標是產品目標層面指標，二級指標主要是產品策略相關指標，可理解為一級指標的實現路徑，三級指標是業務執行層面指標，跟二級指標的區別在于三級指標對二級指標進行了拆解，并且會可執行落地動作。

常見的指標類型

指標類型的劃分，有一定的主觀成分，這里介紹三種常見的指標劃分方式。

第一種，是按照用途劃分，可以劃分為運營效果類、用戶體驗類、產品特性類、推廣渠道類、性能指標類。

• 運營效果類，價值產出、產品規模、用戶活躍層面的指標。例如：收入、活躍用戶數、使用頻率。
• 用戶體驗類，從產品各入口，各設置方式，各排列方式等體驗，交互的角度來觀察產品設計。例如，各種環節轉化率。
• 產品特性類，統計和產品功能特性相關數據，促進產品改善。例如，騰訊問卷的創建量、答題量;QQ 音樂的切歌率。
• 推廣渠道類，主要是衡量渠道效果，渠道轉化率、貢獻占比等。
• 性能指標類，這個會比較偏向技術側，常見到有并發數、接口耗時等。

第二種，是按環節劃分，可以分為過程指標、結果指標。如果要看產品、運營活動的好壞，一般會直接看結果指標，但需要改進它們就會用到過程指標。類似活躍用戶數等，部分指標即可以是過程指標，也可以是結果指標，具體是看你以什么為目標進行體系建設的。然后還有像總用戶數、GMV 這種累計指標，通常是公司用于對外宣傳和公關使用的。

第三種，按屬性劃分，可以氛圍用戶數據類、用戶行為類、產品數據類。

• 用戶數據是用戶的基本情況，如不同顆粒度的新增用戶、活躍用戶、留存情況等。
• 用戶行為是記錄用戶的行為，訪問相關的 PV、UV，傳播相關的轉發率，其中這里主要講一下 K 因子這個指標，又稱為病毒系數，用來衡量推薦效果，每個發起推薦的用戶帶來的新用戶數。

產品數據類則包括了通用的營收相關，以及自身業務相關。

如何指導業務迭代

1. 了解北極星指標

北極星指標應該是大家比較常聽到的指標，寓意是像北極星一樣指導公司、產品前進的方向，制定的時候最好符合 smart 原則。 通過關注北極星指標以及有限的周邊指標，可以有效的幫助業務迭代規劃。

好的北極星指標特點：

• 傳遞價值，能反映產品的用戶價值、商業價值;
• 易于理解，不太需要過多解釋，就能相互交流和使用;
• 用戶活躍，與用戶行為相關，能夠反應產品的用戶活躍度;
• 非滯后性，具有先導性，非滯后指標，反映產品經營現狀;
• 可操作性，能夠被拆解成更細的指標，來指導產品規劃、執行。

Ps：指標好并不完全代表產品發展的很好，更多是監測作用，不應該盲目圍繞其開展工作。實際開展業務的時候，也需要常常思考業務會遇到什么問題，能不能通過指標進行預警。

2. 圍繞生命周期選擇北極星

這里推薦一種圍繞產品生命周期選擇北極星指標的方法，產品生命周期可以分為啟動、成長、成熟、衰落四個循環，產品通常要先確認自身產品處于生命周期的哪個階段，通過了解對應階段產品的關注點、常見操作策略，從而進一步選擇合適的北極星指標。

啟動階段的產品通常是源于發起人的業務洞察，可能是一個偉大的想法，但這個需求是不是真的呢?我們需要通過一個 MVP 版本的去驗證猜想，關注產品是否能夠滿足用戶的需求，這個階段北極星指標通常會選擇能夠表征目標用戶的留存。

具體選擇的時候考慮對用戶群體進行細分，選擇發力點最大的地方作為階段北極星指標，一個簡易公式可以是，整體用戶留存等于新增用戶留存+老用戶留存，這三者的區別在于整體用戶留存是最終的結果，新增用戶會更具有對比性，體現在可以通過不同時間周期內的新用戶留存去衡量近期產品的迭代是否產生了好的影響。老用戶可能會由于已經習慣了，從而表現出相對穩定性，一般來說，新增用戶、整體用戶留存會更合適作為北極星指標。另一個需要考慮點是業務形態對指標顆粒度的影響，一般會取決用戶習慣，高頻業務可能會優先日粒度的留存，低頻的則會選擇周留存或者月留存。

成長階段，產品的重點是拉新，尋求體量上的成長，以及探索商業化變現，關注產品流量的增長，這個階段通常會選擇產品的活躍度指標作為北極星指標。

常見有 DAU\MAU、活躍率、在線時長三種活躍度指標。其中，活躍率和 DAU、MAU 的區別在于，產品活躍數評估的是產品的市場體量，活躍率評估產品的健康度，一款產品用戶數絕對值可能很高，但活躍率由于整體注冊用戶的體量更大，而不夠健康。選擇標準在于產品的市場增長空間，增長空間大的通常會用 DAU、MAU 等指標。在線時長則會更適合 killtime 產品，例如抖音、騰訊視頻等等。這個階段需要注意的是，活躍度作為北極星指標監控，不是為了逼用戶天天來戳一下，而是為付費、轉介紹等提供穩定的支持。

成熟階段，產品的市場價值、用戶規模均已過了增長期，進入穩定的發展階段，產品在這個階段通常會關注提高用戶活躍度，保證產品留存的情況下，確保產品付費轉化穩定增長，所以北極星的指標會優先選擇付費相關指標。

營收有一條基礎的公式，營收等于流量乘以轉化率乘以客單價 Arpu 值，基于這個基礎公式可以做很多變形，選擇北極星的時候會從公式找到變動、提升空間大的點。舉一些例子，某音樂產品的商業化，是選擇新會員數作為北極星指標，原因在于國內音樂市場付費滲透率只有 5%，而對比美國音樂市場 50%付費率，有近 10 倍的提升空間。

衰退階段，產品特征是用戶需求逐漸減退，市場競爭趨于緩和，產品會更多考慮退出新的產品、服務，讓老的產品為新產品引流，常見行為是減緩衰退，開展新的用戶場景驗證，重點在于新的增量市場，北極星指標會優先考慮新場景相關的指標。相當于是開啟了一個新的循環，去驗證新產品、新場景能否滿足用戶需求。

3. 拆解指標的方法

主要介紹一下三種拆解指標的方式，分別是按業務策略 OSM、增長模型或者是業務主要參與者關系進行拆解。

業務策略 OSM 模式，主要是根據業務目標、業務策略、和業務度量進行拆解，整體邏輯是，目標是 What，是什么，業務策略是 how，具體怎么做，業務度量是 which，具體是哪些指標。

舉個例子，我們對某產品的北極星指標進行了拆解。某產品的北極星指標周活躍產品數，等于新接入產品加上活躍產品留存加上沉默用戶激活。我們對沉默用戶目前是處于接受現狀，沒有采取促活措施，所以大目標拆成了兩個小目標，提升新接入產品以及提升老活躍產品留存。策略上，針對目標 1 是通過影響力提升自然流量以及渠道拓展，重點進行衡量是，官網流量的轉化評估，從訪問、創建、接入，以及渠道質量的評估，包括流量分布、轉化率。而在老活躍產品留存上，主要是改善產品體驗來提升用戶留存，主要看的指標是活躍用戶數的持續跟蹤，以及細分用戶維度留存情況。

第二種方法是按照增長模型進行拆解，AARRR 海盜模型大家應該比較常聽到，主要是獲客、激活、留存、收入、推薦這些，這個模型是 07 年提出，這么多年隨著環境的變化，逐步演化出了 RARRA 模型，造成這種變化的主要原因是以前處于互聯網流量紅利時代，獲客成本相對較低，所以會選擇讓用戶進來再轉化，而現在隨著獲客成本的升高，傾向于先做好用戶留存運營，避免拉新成本的浪費，再拓展用戶盤子。具體模型選擇上，更多是合適的問題，選擇跟自己業務相對契合的模型開展工作。

舉個例子，網課平臺收入可以拆解為付費用戶數乘以客單價，付費用戶可以進一步拆解為新用戶加老用戶，新老用戶分別拆為流量乘以轉化率，老用戶數乘以續費率，老用戶又可以向其他人推薦形成閉環。最下方的四個指標，分別對應著拉新、激活、留存、收入。實際的網課業務可能更加復雜，每一個維度可能對著好幾個指標，需要在業務上靈活應用。

第三種方式按照業務主要參與者關系進行拆解，這種方法通常適用于平臺型產品，產品的用戶既有供給方，也有 C 端用戶。拆解指標的時候圍繞雙方關系的邊或點，按照 OSM、或者增長模式做進一步拆解。

例如，打車軟件可能是大家接觸較多的雙邊市場案例，乘客打車，需要完成下訂單、付款、評價司機等，司機提供接送服務給乘客，期間需要接送乘客、收款、評價乘客，體現供需雙方關系的指標是客單量，而司機側影響這個指標可能是服務時長，乘客側則是打車體驗，可以分別再做進一步拆解。外賣類業務，則是典型的三邊市場，涉及商家、騎手、用戶，圍繞成交訂單/GMV 等建立關系。

部分內容來源于公司內部課程，僅供參考

參考課程：

• 《產品數據運營規劃》
• 《北極星和卓越指標體系搭建-決策篇》
• 《數據指標體系》
• 《增長黑客》

作者：pikarzhan TEG 用戶研究與體驗設計部魯班工作室產品策劃