增长，一场华丽和刺激的冒险

在资金耗尽之前

你需要找到正确的产品与市场

追求增长，令企业成瘾

数据指标是创业公司的计分牌

好的指标，帮你找到正确的“增长”姿势

坏的指标，并未带给你期望的变化

面对不温不火的用户增长，该做点什么？

阿里斯泰尔·克罗尔（Alistair Croll）认为

好的指标是——

比较性的、简单易懂的、

可操作性的、能改变行为……

管理学大师彼得·德鲁克说

“你无法衡量的东西，你也无法管理”

想科学引导，究竟该关注哪些指标？

虚荣指标 VS. 行动指标越增长，越迷失？

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当你进行投放评估时得知，A 渠道 CTR 0.27%，B 渠道 CTR 0.09%，如何选择？

毫不犹豫，A 渠道！

然而你并不知道，A 渠道的 CVR 仅为 0.5%，而 B 渠道的 CVR 为 1.1%。

新活动拉新，当日 PV 增加 300%，新增会员数量增加高达 100% - 200%，

指标的飙升令人兴奋！

或许你并不知道，相比自然流量，该活动拉新的留存率与转化率均低 50%。

（注：CTR，Click Through Rate，点击率；CVR，Conversion Rate，转化率。）

这是我们经常会犯的错误：习惯沉溺于虚荣指标的增长。

虚荣指标，会让你感觉良好，但是盲目追求会陷入自我膨胀。

可行性指标，能够指导最佳行动方案，指导商业行动。当产品调整思路正确，行动指标会相应增长。

图1 8 个需要提防的虚荣数据指标

数据分析，并非简单的 PV、UV 的基础指标的分析，“粗糙”的数据仅传递出“用户做了什么？”，而非“用户如何做的？为什么要这么做？”

为指导产品测试、科学迭代，相比虚荣指标，我们更需要关注可行性的指标。比如渠道评估，平均访问次数、衡量网站的用户体验的平均访问时长，直接反应网站流量质量的跳出率等，它们更能引导你如何页面优化、匹配核心关键词调整。

案例：用行动指标验证产品思路

某教育平台采用敏捷开发，在 30 天的迭代周期中，产品经理会按照客户实际需求对工作按轻重缓急排序，并从用户的角度写出一系列“用户故事”来定位产品迭代列表。

这与精益创业的认知阶段性目标非常相似：推出早期产品，并建立某种基准线衡量指标，快速优化并不断迭代。面对增长，该产品经理认为，衡量指标（顾客总数、回答问题总数等）让团队感到自己好像在进步，然而他自己并不满意他们对用户了解程度：

增长的数字是否真的由产品开发促成？

据用户需求所排列的优先顺序真的科学？

如何让更多顾客注册和购买？

怎么把产品宣传出去……

基于此，公司从关注总数指标转向以同期群为基础的指标。通过 A / B 测试挖掘因果关系，改为把每个新产品的发布当做一次真实的对比测试。

这些指标帮助他调整了产品思路，并为此采取一些行动，如执着于改善顾客交流工具的研发意义不大推出单人或社群学习的模式等。

报告性指标 VS. 探索性指标你不知道自己并不知道

2

创业公司应该把时间花在探索并得出一个可扩展、可复制的商业模式上。

——史蒂夫·布兰克

图2 唐纳德·拉姆斯菲尔德发言中蕴藏的智慧

报告性指标让企业时刻了解日常运营、管理性活动；

探索性指标让企业了解“你不知道自己不知道”的事实，提供原本不为所知的洞见。

对于创业早期的客户，“我们不知道我们并不知道”的内容最为重要，他们会转化为未来的秘密武器。以下这个案例，通过深入挖掘数据，以调研数据为基础，发现了一个“他不知道自己不知道”的事实，颇具探索性与胆识。

案例：从“朋友圈”到“妈妈圈”

Facebook 发布开发者平台不久，麦克·格林菲尔德在该平台上推出“朋友圈”。到 2008 年，“朋友圈”已在病毒式传播，并已有了 1000 万的用户。麦克视用户增长为首要使命，他发现：只有不到 20% 的圈子在创建后有活动的迹象，这意味着变现效果不会理想。于是，他通过用户数据库开始了深入的探索式分析。

他发现，在整个群体活跃度十分低迷的情况下，一个特殊群体撑起了整个产品的活跃度——妈妈群体。这些探索性指标成为他的依据：

与其他群体比，妈妈群体：

发站内信篇幅长 50%；

在帖子中附图片的概率高 115%；

在 Facebook 深入交流的对话概率高 110%；

点击“提醒”的概率高 75% ……

于是，2008 年，麦克团队重新调整了产品重心，做出关键选型——10 月在 Facebook 上推出了“妈妈圈”的社交产品。2009 年底，“妈妈圈”社区用户数达到 450 万，参与度极高。最终摆脱成为独立的网站。

先见性指标  VS. 后见性指标“未雨绸缪”与“亡羊补牢”

3

先见性指标可预测未来，如新增潜在客户量等。比如通过“销售漏斗”中现有的潜客数，你大致能够预测新客户数。在得知数据后，你尚有时间去应对——未雨绸缪，有备无患。

后见性指标可解释过去，如季度订单量、流失率等。等你有机会收集数据，找出问题，却为时已晚。但你依旧可以有所作为，这类似“亡羊补牢”——丢的羊回不来了，但可以尝试不再丢羊。

从价值上来说，先见性指标与后见性指标都可以指导行动。一些创业者经常会困惑：由于数据量有限，很难进行有效的数据分析。

实际上，当企业拥有的数据量不足以预测未来时，先见性指标更是颇具价值。例如，投诉量的增加或意味着客户会终止产品与服务，而产品退货、账号注销等指标则在探寻问题方面具有一定的滞后性。

案例：戴尔如何做到零库存？

曾被称为国际“ PC 之王”的戴尔，其成功精髓之一是“干掉库存”。一般产品从渠道到最终用户手里的库存周期大约为大概是 20-40 天，国内知名品牌——“联想”的库存周期在 20 天左右，而“戴尔”的库存周期只有 4 天。

众所周知，IT 产品的销售周期过长必定会带来成本压力，戴尔是如何做到“零库存”?

销售漏斗是戴尔最常用的销售预测分析工具，也是分析先见性指标重要渠道。销售漏斗将每份销售单子被分为五步，通过赢率计算，戴尔就能够估算在某一时间点，中国市场或者某区域内需要多少台服务器、哪款型号 PC，据此每一台 PC 机需要拆分的零部件有多少等。

针对这些预测准确的订单，戴尔公司马上对订单进行整合，分拣现有的原材料，把需要的其他原材料向供应商下订单。原配件由供应商直接运送到装配线上。整个设计、制造、分销和市场全过程中建立起来高度集成的供应链。2000 年初，戴尔坐到了 PC 市场第一的宝座。

你是否觉得酣畅淋漓却又意犹未尽？

以上内容部分来自《精益数据分析》

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《精益数据分析》作者阿里斯泰尔·克罗尔

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他是哈佛商学院访问执行官，曾先后担任 Google、DHL、RecruitHoldings、BBC、华为、Capital One、the White House、Unisys、Naspers、Teradata 等公司的战略顾问。

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