運營幹貨 | 如何定義「可付諸行動」的指標
資料和指標是不同的，資料只是一個數字，而指標是設計的結果，是以目標為導向的。雖然資料已成為企業的一種“新貨幣”，在擁有更多資料貨幣的同時，企業一定更希望將其應用於業務增長，迅速獲取資料的價值，同時在挖掘資料價值的過程中，讓這些價值變成可執行的策略。本文通過案例，詳細介紹了資料分析的第一步，也是最關鍵的一步——梳理指標的核心思路。
這裡強調了“可付諸於行動”這個概念，因為，指標最終是為了指導實踐的，如果一個每天都關注的指標，卻不知道該如何根據它來採取行動，那這個指標就沒有發揮出資料應有的價值。因此，在制定指標時需要有一個明確的目標。
基於2A3R模型，將使用者生命週期分為獲取、啟用、留存、營收和傳播。將該模型與使用者生命週期歷程各階段做對應，獲取和啟用這兩個階段，在歷程圖中有一個非常清晰的對應關係，而後續的留存、營收和傳播往往是交織在一起的。但是交織也不意味著一團亂麻，其中還是有一個清晰的邏輯線，當逐一對應起來後，基於業務特點來梳理具體指標。
獲取
這一環節將定義基本的衡量指標，比如：新增使用者數和活躍使用者數，高質量新增使用者數（點我回顧）之前講過，變化的就是衡量高質量的條件了。以金融理財為例，以「是否檢視理財專案」來定義使用者是否屬於高質量。
基於“可付諸於行動”這個價值，重點解釋下「高質新增使用者中一次性使用者佔比」這個指標：
一個指標的定義，要讓使用者明確的知道該如何採取行動，予以改進。想像一下，如果定義一個指標叫「一次性使用者數」，如果這個指標上升了，那意味著很多種可能的情況，可能是流量（都是假量），可能是進入產品後出了什麼問題，還有可能是根本沒有什麼問題，只是做活動後新增使用者猛增，所以「一次性使用者數」這個絕對數量也有上升而已。
「高質新增使用者中一次性使用者佔比」這個指標就非常明確，如果這個指標出現了問題，肯定不是假量或者絕對數量的問題，必然是使用者進入產品後出現了問題，此時立刻找到產品部門深入分析就對了。
這就是所謂的，“可付諸於行動”的資料指標——清晰且高效。
另一方面，針對獲取階段的分析和指標會有一些常見的監控維度，比如渠道、產品版本、來源、地域、關鍵詞等等，這些資訊可根據業務特點去做更細維度的拆分，重要流程可單獨定義指標進行檢視。
比如：產品大改版，那麼需要在新版本上線前拆分和定義清晰指標，在改版後快速評估，關注狀態，隨時迭代優化。
比如：產品受眾主要是二三線城市的使用者，那可能關鍵的城市要梳理出來，進行一個清晰的定義。同時，一旦指標出現波動，從這幾個監控維度去判斷問題，基本能覆蓋90%，快速定位原因。比如：懷疑假量，先看地域，再看 ip 基本能看出個大概，更深入的可以檢視螢幕解析度等，假量操作基本就能完成判斷了。
啟用
同樣是基於關鍵的使用者行為即可定義指標，比如：註冊綁卡等，基本的數量是最基礎的指標，基本的新增、活躍，都根據訪問這一潛在行為進行判斷。
「註冊使用者註冊當日綁卡轉化率」
這一指標的可付諸於行動的價值，就不僅僅體現在定位波動原因了，而是體現在指標即目標，這個指標本身就提出了業務目標，即使用者註冊後，目標就是在註冊當天讓使用者能夠進行綁卡，不斷提升這個指標的轉化率，必然能夠提升整個產品的價值。
「新增到首投平均時間趨勢」這一指標，從整體上衡量產品和專案吸引使用者的能力
如果在啟用階段的這些指標，如果出現波動，即可將分析的關注點集中在右邊「影響分析」的幾個維度。
「使用者引導路徑」在產品迭代過程中，往往會忽略一些已經解決的問題，或者不存在的問題。當新版本上線後，原來被解決的問題，突然又暴露出來，「使用者引導路徑」就是常常被忽略的一個點；類似的另一個點就是安全信賴感傳達的設計和內容，如果調整不當，很容易帶來波動。
留存 營收 傳播
留存、營收和傳播階段，交織在一起的這部分很難完全拆分乾淨，也沒必要完全拆分乾淨，這三個階段往往都是互相關聯的。這階段能體現可付諸於行動的指標，比如「追加資產復投佔總復投次數的比例」這個指標，一樣能夠評估出復投使用者中追加資產投資和獲利繼續投資的差異。
該階段影響指標的因素主要是產品的核心價值，比如投資回報率的設計，投資週期的設計，投資計劃的設計等。同時，之前所有的藍色這一欄的內容都會影響資料，影響使用者決策的因素。
總之，好的指標是能夠讓人明確目標，付諸於行動的指標，往往是一個比率。比率能夠很好的衡量資料與資料之間的關係，反映真實健康的狀態；同時，如果能夠與業務結合緊密且設計得當，那這個指標就能變成促進各部門工作且時刻讓每個崗位明確目標的指標。
其次，好的指標，互相之間是有所關聯的，一旦某個指標出現問題，必然會指向其他幾個指標，互相關聯就能快速定位問題。
打個比方，如果新增到首投平均時間趨勢下降了或者變快了，那麼有可能是註冊綁卡充值投資環節留存的某個階段首日轉化率提升了，也有可能是羊毛黨佔比變大了，由於羊毛黨的目標明確，並沒有決策期，所有投資往往會更快。
如此定位，基本上都能夠快速找到資料波動的原因，找到能夠有所提升的關鍵點。其實，定義指標其實並不難，只要掌握了方法，且一定要圍繞使用者、圍繞業務本身來思考資料衡量，圍繞目標和方向來定義指標。
在“資料驅動型”經濟時代，搶奪資料已成為決定下一步行動決策的關鍵，對企業而言，迅速獲取資料價值，將這些價值變成可執行的策略，將資料與行業場景進行高度結合才是最根本的需求。