增長，一場華麗和刺激的冒險

在資金耗盡之前

你需要找到正確的產品與市場

追求增長，令企業成癮

數據指標是創業公司的計分牌

好的指標，幫你找到正確的“增長”姿勢

壞的指標，并未帶給你期望的變化

面對不溫不火的用戶增長，該做點什么？

阿里斯泰爾·克羅爾（Alistair Croll）認為

好的指標是——

比較性的、簡單易懂的、

可操作性的、能改變行為……

管理學大師彼得·德魯克說

“你無法衡量的東西，你也無法管理”

想科學引導，究竟該關注哪些指標？

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虛榮指標 VS. 行動指標越增長，越迷失？

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當你進行投放評估時得知，A?渠道?CTR 0.27%，B?渠道?CTR 0.09%，如何選擇？

毫不猶豫，A 渠道！

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

新活動拉新，當日 PV 增加 300%，新增會員數量增加高達 100% - 200%，

指標的飆升令人興奮！

或許你并不知道，相比自然流量，該活動拉新的留存率與轉化率均低 50%。

（注：CTR，Click Through Rate，點擊率；CVR，Conversion Rate，轉化率。）

這是我們經常會犯的錯誤：習慣沉溺于虛榮指標的增長。

虛榮指標，會讓你感覺良好，但是盲目追求會陷入自我膨脹。

可行性指標，能夠指導最佳行動方案，指導商業行動。當產品調整思路正確，行動指標會相應增長。

圖1 8 個需要提防的虛榮數據指標

數據分析，并非簡單的 PV、UV 的基礎指標的分析，“粗糙”的數據僅傳遞出“用戶做了什么？”，而非“用戶如何做的？為什么要這么做？”

為指導產品測試、科學迭代，相比虛榮指標，我們更需要關注可行性的指標。比如渠道評估，平均訪問次數、衡量網站的用戶體驗的平均訪問時長，直接反應網站流量質量的跳出率等，它們更能引導你如何頁面優化、匹配核心關鍵詞調整。

案例：用行動指標驗證產品思路

某教育平臺采用敏捷開發，在 30 天的迭代周期中，產品經理會按照客戶實際需求對工作按輕重緩急排序，并從用戶的角度寫出一系列“用戶故事”來定位產品迭代列表。

這與精益創業的認知階段性目標非常相似：推出早期產品，并建立某種基準線衡量指標，快速優化并不斷迭代。面對增長，該產品經理認為，衡量指標（顧客總數、回答問題總數等）讓團隊感到自己好像在進步，然而他自己并不滿意他們對用戶了解程度：

增長的數字是否真的由產品開發促成？

據用戶需求所排列的優先順序真的科學？

如何讓更多顧客注冊和購買？

怎么把產品宣傳出去……

基于此，公司從關注總數指標轉向以同期群為基礎的指標。通過 A / B 測試挖掘因果關系，改為把每個新產品的發布當做一次真實的對比測試。

這些指標幫助他調整了產品思路，并為此采取一些行動，如執著于改善顧客交流工具的研發意義不大推出單人或社群學習的模式等。

報告性指標?VS. 探索性指標你不知道自己并不知道

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創業公司應該把時間花在探索并得出一個可擴展、可復制的商業模式上。

——史蒂夫·布蘭克

圖2 唐納德·拉姆斯菲爾德發言中蘊藏的智慧

報告性指標讓企業時刻了解日常運營、管理性活動；

探索性指標讓企業了解“你不知道自己不知道”的事實，提供原本不為所知的洞見。

對于創業早期的客戶，“我們不知道我們并不知道”的內容最為重要，他們會轉化為未來的秘密武器。以下這個案例，通過深入挖掘數據，以調研數據為基礎，發現了一個“他不知道自己不知道”的事實，頗具探索性與膽識。?

案例：從“朋友圈”到“媽媽圈”

Facebook 發布開發者平臺不久，麥克·格林菲爾德在該平臺上推出“朋友圈”。到 2008 年，“朋友圈”已在病毒式傳播，并已有了 1000 萬的用戶。麥克視用戶增長為首要使命，他發現：只有不到 20% 的圈子在創建后有活動的跡象，這意味著變現效果不會理想。于是，他通過用戶數據庫開始了深入的探索式分析。

他發現，在整個群體活躍度十分低迷的情況下，一個特殊群體撐起了整個產品的活躍度——媽媽群體。這些探索性指標成為他的依據：

與其他群體比，媽媽群體：

發站內信篇幅長 50%；

在帖子中附圖片的概率高 115%；

在 Facebook 深入交流的對話概率高 110%；

點擊“提醒”的概率高 75% ……

于是，2008 年，麥克團隊重新調整了產品重心，做出關鍵選型——10 月在 Facebook 上推出了“媽媽圈”的社交產品。2009 年底，“媽媽圈”社區用戶數達到 450 萬，參與度極高。最終擺脫成為獨立的網站。

先見性指標 ?VS. 后見性指標“未雨綢繆”與“亡羊補牢”

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先見性指標可預測未來，如新增潛在客戶量等。比如通過“銷售漏斗”中現有的潛客數，你大致能夠預測新客戶數。在得知數據后，你尚有時間去應對——未雨綢繆，有備無患。

后見性指標可解釋過去，如季度訂單量、流失率等。等你有機會收集數據，找出問題，卻為時已晚。但你依舊可以有所作為，這類似“亡羊補牢”——丟的羊回不來了，但可以嘗試不再丟羊。

從價值上來說，先見性指標與后見性指標都可以指導行動。一些創業者經常會困惑：由于數據量有限，很難進行有效的數據分析。

實際上，當企業擁有的數據量不足以預測未來時，先見性指標更是頗具價值。例如，投訴量的增加或意味著客戶會終止產品與服務，而產品退貨、賬號注銷等指標則在探尋問題方面具有一定的滯后性。

案例：戴爾如何做到零庫存？

曾被稱為國際“ PC 之王”的戴爾，其成功精髓之一是“干掉庫存”。一般產品從渠道到最終用戶手里的庫存周期大約為大概是 20-40 天，國內知名品牌——“聯想”的庫存周期在 20 天左右，而“戴爾”的庫存周期只有 4 天。

眾所周知，IT 產品的銷售周期過長必定會帶來成本壓力，戴爾是如何做到“零庫存”?

銷售漏斗是戴爾最常用的銷售預測分析工具，也是分析先見性指標重要渠道。銷售漏斗將每份銷售單子被分為五步，通過贏率計算，戴爾就能夠估算在某一時間點，中國市場或者某區域內需要多少臺服務器、哪款型號 PC，據此每一臺 PC 機需要拆分的零部件有多少等。

針對這些預測準確的訂單，戴爾公司馬上對訂單進行整合，分揀現有的原材料，把需要的其他原材料向供應商下訂單。原配件由供應商直接運送到裝配線上。整個設計、制造、分銷和市場全過程中建立起來高度集成的供應鏈。2000 年初，戴爾坐到了 PC 市場第一的寶座。

你是否覺得酣暢淋漓卻又意猶未盡？

以上內容部分來自《精益數據分析》

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“《精益數據分析》破除了創業教條。”

——網易創始人 & CEO 丁磊

“《精益數據分析》彌補了精益創業的缺憾。”

——Clarity CEO 丹·馬特爾

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《精益數據分析》作者阿里斯泰爾·克羅爾

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他是哈佛商學院訪問執行官，曾先后擔任 Google、DHL、RecruitHoldings、BBC、華為、Capital One、the White House、Unisys、Naspers、Teradata 等公司的戰略顧問。

了解更多：2017 Alistair Croll 中國行：中西對話精益數據實踐前瞻

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的精益数据分析 | 你孜孜追求的“增长”可能只是自嗨的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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