文/張其濛

建立一個合理的指標體系，其實是建立了通用的產(chǎn)品評判標準，以及發(fā)現(xiàn)問題的數(shù)據(jù)監(jiān)控體系。建立完成后，通過標準化的分析體系就可以直接應用到工作的指導過程中。良好的指標體系可以簡化數(shù)據(jù)部門、產(chǎn)品部門、運營部門、營銷部門的工作，讓各部門能夠更高效地協(xié)同工作。

21世紀，隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，信息科技和人類生活密切掛鉤，信息基礎建設的重要性和緊迫性日益顯著。2012年，美國發(fā)布“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議”，拉開了大數(shù)據(jù)時代的序幕。隨后，世界各國都發(fā)布了相應的大數(shù)據(jù)研究戰(zhàn)略，我國“十二五”規(guī)劃也把建設國家信息基礎列為重要工作之一，習近平總書記提出了“實施國家大數(shù)據(jù)建設，加快建設數(shù)字中國”的重要戰(zhàn)略。大數(shù)據(jù)的價值逐步被認知。在大數(shù)據(jù)基礎建設的過程中，首先要做好的是建立合理的數(shù)據(jù)指標。用戶產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)有很多，凡是用戶操作的動作行為，都可以作為分析的目標。比如，我們可以看“用戶今日登陸總次數(shù)”，也可以看“用戶平均單次使用時長”。這些指標可以作為分析用戶黏度和質量的評判標準，也可以作為產(chǎn)品質量好壞的評判標準。在此，筆者只舉出了兩個指標，但是在實際的分析工作中，需要多角度、多維度、多指標的體系來支撐實際的數(shù)據(jù)分析。那么如何建立一個合理的指標體系，如何利用指標體系產(chǎn)生數(shù)據(jù)價值呢？這是所有建設大數(shù)據(jù)平臺的工作者都在思考的問題。

隨著大數(shù)據(jù)分析工作的積累，各個行業(yè)和領域形成了不同的數(shù)據(jù)指標體系模型和建立方法。對于B2C的行業(yè)，最常應用的基礎指標模型叫作“海盜指標模型（PirateMetrics）”。在此，筆者以B2C的行業(yè)為背景，主要針對B2C行業(yè)所關注的用戶運營、產(chǎn)品設計和業(yè)務內(nèi)容等方面的數(shù)據(jù)，通過“海盜指標模型”，探討構建一個合理有價值的指標體系。

海盜指標模型

海盜指標模型（PirateMetrics）是由500Startups創(chuàng)業(yè)孵化器的創(chuàng)始合伙人Dave McClure在2007年提出的一種營銷分析模型。海盜指標分為五個方面：Acquisition（獲取）、Activation（活躍）、Retention（留存）、Revenue（營收）、Referral（引薦），簡稱AARRR。一般通過分析用戶的獲取來源，來評估各個渠道用戶對于產(chǎn)品的興趣，確認優(yōu)秀的用戶來源渠道，進行營銷投放；通過分析用戶的活躍來評估產(chǎn)品質量，進行產(chǎn)品版本的不斷優(yōu)化；通過留存分析，來確認用戶的黏性和產(chǎn)品周期，進行合理的運營策略；通過營收流程的分析，來歸結用戶付費的原因，并找出用戶放棄付費的流失點；通過引薦分析，來確認產(chǎn)品的擴散速度和成為爆款的可能性。最后，通過這五個角度的分析，將用戶在產(chǎn)品中的使用過程，形成一個完整的閉環(huán)。

海盜指標被廣泛應用于面對市場的B2C產(chǎn)品，初衷是幫助企業(yè)做好用戶增長和營收增長。分析工作者根據(jù)海盜指標，結合產(chǎn)品結構，建立相應的指標體系。然后為產(chǎn)品、運營、營銷部門提供有力的數(shù)據(jù)支持，形成良性的數(shù)據(jù)驅動循環(huán)。

用戶獲取。對于任何一家還在處于用戶積累階段的公司，獲取用戶都是產(chǎn)品實現(xiàn)價值的第一步。在獲取用戶的過程中，關鍵是尋找最有價值的用戶渠道，以及最佳的引流形式。在互聯(lián)網(wǎng)巨頭占據(jù)著大量的用戶資源的情況下，很多產(chǎn)品都會考慮以這些平臺作為渠道，向自己的產(chǎn)品引流用戶。這些平臺包括百度、阿里巴巴、QQ、網(wǎng)易、新浪（微博）等老牌的互聯(lián)網(wǎng)門戶，以及新興的今日頭條、微信（公眾號/小程序）等。每個平臺因為自身產(chǎn)品結構的不同，其所擁有的用戶群體的類型和習慣也不盡相同。因此，當我們嘗試從這些渠道獲取用戶時，會發(fā)現(xiàn)不同渠道的用戶質量是不同的。有些渠道的用戶會非常喜歡我們的產(chǎn)品，非常貼合該渠道的用戶需求。這時候就應該充分利用這一優(yōu)勢，對該渠道加大引流力度，從而獲取用戶群體。而一些渠道的用戶，對產(chǎn)品可能就沒有良好的認同感，經(jīng)常會有一些用戶雖然下載了APP，但瀏覽一次以后就會流失。這并不代表這個平臺的用戶就沒有我們的目標人群，而是需要更精細化的用戶獲取分析。

除了考慮不同渠道獲取的用戶質量以外，還要考慮用戶屬性和其對產(chǎn)品感興趣的程度。例如，健身產(chǎn)品可能會對20-35歲的用戶更有吸引力，而養(yǎng)生類產(chǎn)品的目標人群就變成了30-60歲的用戶。在分析的過程中，還會發(fā)現(xiàn)男女群體對于產(chǎn)品的粘性出現(xiàn)不同（在線閱讀類比較明顯）；資產(chǎn)結構差異的人群對于產(chǎn)品的興趣也會有明顯區(qū)別（投資類產(chǎn)品最為顯著）。以及有特定用戶標簽的，如二次元屬性的用戶，會對漫畫類、輕小說的產(chǎn)品有著濃厚興趣，諸如此類，通過不同角度去分析獲取用戶的群體，可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的目標群體屬性。然后針對性地進行廣告投放，從而形成高質量的用戶增長。

最后一項要考量的分析角度是引流的方式，比如，通過廣告、活動、促銷、社交、SEO/SEM的用戶來源，其用戶質量也會不同，可以通過分析不同方式的引流質量，合理搭配投放比例，形成最有效的用戶引流效果。

對此，筆者一直以“用戶質量”來評估一個用戶的好壞，或者以“用戶感興趣”的程度來評估渠道的好壞，那么什么叫用戶質量，什么叫用戶感興趣呢？一般定義質量好（感興趣）的用戶為“觸發(fā)關鍵行為的用戶”。那么什么是“關鍵行為”？“關鍵行為”更多取決于產(chǎn)品形態(tài)，一般會把成為產(chǎn)品核心用戶流程中的第一步作為“關鍵行為”。比如，視頻產(chǎn)品的關鍵行為就是進行一次視頻播放；互聯(lián)網(wǎng)金融類產(chǎn)品，關鍵行為就可能是進行借貸申請；當然有時候，也可以放寬關鍵行為的標準，比如，可以定義“進行注冊”為“關鍵行為”。無論以哪種方式，只要統(tǒng)一一個關鍵行為，就可以針對不同渠道和引流方式進行分析，去發(fā)現(xiàn)最佳用戶獲取方式。

用戶活躍。用戶活躍的分析，通常會分為常規(guī)性分析指標和業(yè)務性分析指標。常規(guī)性分析指標是所有產(chǎn)品都會關注和考量的數(shù)據(jù)內(nèi)容，而業(yè)務性指標一般都是針對產(chǎn)品特定的業(yè)務內(nèi)容形成的個性化的數(shù)據(jù)內(nèi)容。

常規(guī)性分析指標一般關注的是用戶在產(chǎn)品中使用的相關數(shù)據(jù)，例如，通過“日活躍用戶數(shù)（DAU）”來衡量產(chǎn)品的用戶量級；通過“用戶的產(chǎn)品單次使用時長”“用戶訪問深度”來衡量產(chǎn)品對于用戶的吸引力；通過“用戶付費率”“平均用戶付費額度（ARPU）”“平均付費用戶額度（ARPPU）”來衡量用戶的付費認可度。這只是一部分的指標，這些指標具有產(chǎn)品的普適性，是衡量產(chǎn)品好壞的通用性分析指標。

業(yè)務性分析指標一般指的是和實際業(yè)務密切聯(lián)系的相關數(shù)據(jù)。例如，航空公司會關注“各航線的查詢量”“訪問用戶查詢率”等和機票查詢購買相關的數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)金融類公司會關注“各項目投資量”“復購率”等和項目投資相關的數(shù)據(jù)，視頻媒體會關注“視頻播放時長”“不同類別視頻播放比例”等與用戶播放視頻相關的數(shù)據(jù)。通過分析這些數(shù)據(jù)指標來衡量業(yè)務，由于和實際的業(yè)務強相關，再加上市場上產(chǎn)品的多樣性，因此通常業(yè)務性指標都沒有固定的指標，但根據(jù)行業(yè)的特性分類，也可以歸納出一定量的行業(yè)通用指標，這是一個更加細化的工作，不再贅述。

通過常規(guī)指標和業(yè)務指標結合，從而搭建出一個適用于分析用戶活躍的指標體系，這個指標體系，對于不同渠道或用戶屬性的群體，可以作為衡量用戶質量的標準。對于產(chǎn)品改版和優(yōu)化，也可以作為衡量產(chǎn)品優(yōu)化好壞的標準。

用戶留存。創(chuàng)業(yè)企業(yè)常常面臨這樣的窘境：一方面新用戶不斷涌入，另一方面又迅速流失。通常情況下，維護一個老用戶的成本要低于獲得一個新用戶的成本。因此，如何提升用戶留存率，延長用戶生命周期，從而提升用戶的平均價值，是產(chǎn)品運營工作者所關注的核心問題之一。

留存從數(shù)據(jù)指標上的建立并不復雜，比如，“用戶次日留存”指的是用戶今日造訪過產(chǎn)品之后，次日再次造訪的比率，相類似的還有“用戶7日留存”“用戶次周留存”等數(shù)據(jù)指標。那么除了以“造訪”作為留存的觸發(fā)標志，也可以以更深入的行為作為觸發(fā)標志，如在線教育產(chǎn)品，可以以“播放課程”作為留存的觸發(fā)標志。

對此，可以通過留存分析來評估各渠道用戶的質量，也可以評估產(chǎn)品版本迭代過程中的優(yōu)化效果，除此以外，還可以監(jiān)控一些運營活動和運營手段所產(chǎn)生的效果。留存的數(shù)據(jù)對于營銷、產(chǎn)品、運營有著重要的價值。那么留存分析除了監(jiān)控用戶（或渠道）質量、產(chǎn)品優(yōu)化、運營質量以外，更重要的是，發(fā)現(xiàn)自身產(chǎn)品對于用戶的吸引點，然后根據(jù)這些吸引點去優(yōu)化產(chǎn)品針對性運營。例如，游戲產(chǎn)品通常會在新手引導階段贈送一個游戲角色A。如果男性玩家居多的話，角色A為女性的留存要遠高于角色A位男性的留存。憐香惜玉是男性玩家的普適價值。外賣產(chǎn)品在做優(yōu)惠活動時的用戶留存要遠高于不做活動時的留存，可以通過計算【（用戶增長價值-產(chǎn)品優(yōu)惠補貼）MAX】來確認極值點，盡可能提升用戶價值。

用戶轉化。Revenue直譯是營收，這是考量產(chǎn)品價值最核心的指標。這里筆者稱之為轉化，主要是因為筆者在實際的工作中，會把營收的終極目標，拆解成多個小的目標。提升每一個小目標的轉化率，最終實現(xiàn)營收的提升。

用戶從到訪產(chǎn)品，到最終的消費轉化，是通過一個一個步驟逐步完成。以電商為例，通常會把用戶的轉化分為幾個階段。

第一個階段是新用戶的注冊，流程為訪問——瀏覽首頁——點擊注冊（或訪問注冊頁）——注冊成功。這里指的是標準流程，有些產(chǎn)品的注冊流程可能會不太一樣。無論以哪種流程，把流程列出后，都可以看到每一步流程的轉化和流失，也可以計算每一步的轉化平均用時（中位數(shù)）。一旦用戶注冊，其對于產(chǎn)品的價值認可度會大幅度提升。所以一般在這個流程中，會找到流失缺口，優(yōu)化或精簡流程，讓用戶快速完成注冊。

第二個階段是用戶成為接觸核心功能的轉化，訪問首頁——訪問商品列表頁——訪問商品詳情頁——加入購物車。如果設定加入購物車或者瀏覽商品詳情頁作為第二階段的核心目標，那么我們的核心訴求就是所展示的商品可以很好地抓住用戶的心。那么這個階段最主要的是通過產(chǎn)品的迭代，提升每一步的轉化率。

最后一個階段是用戶付費的轉化，也就是最終實現(xiàn)營收的目的。流程為瀏覽商品詳情頁——提交訂單——確認訂單（收貨信息、優(yōu)惠信息等）——支付訂單。那么一旦用戶有了購買的欲望，這個階段就是讓用戶能夠快速實現(xiàn)購買。通過監(jiān)控步驟間的流失和轉化用時，發(fā)現(xiàn)并優(yōu)化將阻礙用戶付費的卡點，流暢用戶的付費過程。

那么通過優(yōu)化用戶在產(chǎn)品里每一個階段的用戶體驗，提升用戶轉化，提升每一個小目標的轉化，最終實現(xiàn)營收的增長。

用戶引薦。通常產(chǎn)品成為爆款的方式，是通過用戶的自傳播完成的。良好的口碑和出色的營銷形式（激勵分享），讓老用戶自發(fā)拉新用戶進入產(chǎn)品。由于這種營銷方式類似于病毒的傳播和擴散，我們通常管這種營銷方式叫作病毒營銷。

衡量病毒傳播的兩大核心指標是K因子（K Factor）和病毒循環(huán)周期（Virial Cycle Time）。K因子的公式為【K=i*c%】。i指的是用戶向外傳播的速度（人數(shù)），c指的是轉化率。比如用戶A傳播給了5個新的用戶，這時候i=5。這里5個用戶中有1個用戶最終成為產(chǎn)品的使用者，那么c=20%。因此可知，當K因子大于1時，病毒傳播將實現(xiàn)指數(shù)型的增長。病毒循環(huán)周期，是指從用戶發(fā)出病毒邀請，到新用戶完成轉化（如點擊閱讀、注冊、消費的行為）所花費的時間。病毒循環(huán)周期越短，效果越好。更簡單地說，K因子等于1時，平均1個用戶能帶來1個新用戶。K因子越高，產(chǎn)品自我獲取新用戶的能力越強。

因此在實際的數(shù)據(jù)體系搭建中，我們會從用戶引薦的角度去構建指標體系，一般監(jiān)控“分享”行為的相關數(shù)據(jù)。例如，“日人均分享量”“分享觸達率”“分享點擊率”“分享轉化率”等指標來確認產(chǎn)品的K因子和傳播周期。再根據(jù)這些數(shù)據(jù)指導營銷策略，提升用戶引薦的效果。

數(shù)據(jù)的價值

數(shù)據(jù)的價值是為了用更科學的方法服務于實際的工作中，讓數(shù)據(jù)和現(xiàn)象說話，實現(xiàn)真正意義上的數(shù)據(jù)驅動。企業(yè)決策不再是靠直覺和經(jīng)驗去指導工作，而是通過嚴謹?shù)臄?shù)理論證來發(fā)現(xiàn)實現(xiàn)產(chǎn)品價值的最佳方式。

那么建立一個合理的指標體系，其實是建立了通用的產(chǎn)品評判標準，以及發(fā)現(xiàn)問題的數(shù)據(jù)監(jiān)控體系。建立完成后，通過標準化的分析體系就可以直接應用到工作的指導過程中。良好的指標體系可以簡化數(shù)據(jù)部門、產(chǎn)品部門、運營部門、營銷部門的工作，讓各部門能夠更高效地協(xié)同工作。

當然，除了數(shù)據(jù)分析師常用的指標體系分析，AI也會逐漸應用到數(shù)據(jù)分析中。這個時代的數(shù)據(jù)分析，已經(jīng)告別抽樣采集的階段，發(fā)展為全樣本分析的大數(shù)據(jù)分析時代。隨著機器學習和算法應用的不斷進步?？梢灶A見到不久的將來，基于用戶全數(shù)據(jù)基礎的人工智能，將會為我們帶來更多視角的數(shù)據(jù)分析思路。

無論是人工還是AI的數(shù)據(jù)分析，都是一門嚴謹?shù)目茖W，通過數(shù)據(jù)歸因定位，發(fā)現(xiàn)問題，指導工作，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。在大數(shù)據(jù)的應用上，我們還有很長的路要走。