在互聯(lián)網(wǎng)公司，進行設(shè)計方案評審的時候總會聽到一些這樣的聲音“拿數(shù)據(jù)說話”。數(shù)據(jù)驅(qū)動設(shè)計也不無道理，在一定程度上，數(shù)據(jù)能揭示出產(chǎn)品用戶的行為和習(xí)慣，通過這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)也能幫助和改進產(chǎn)品設(shè)計方案。同時，站在公司或產(chǎn)品經(jīng)理的角度，他們都會關(guān)注一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)，如轉(zhuǎn)化率，留存率，日活，月活等。那什么樣的數(shù)據(jù)指標(biāo)是值得我們?nèi)リP(guān)注的，并且能幫助企業(yè)或者產(chǎn)品找到自己的市場和改進的方向。在《精益數(shù)據(jù)分析》一書中，作者講到關(guān)于好的好的數(shù)據(jù)指標(biāo)的一些準(zhǔn)則。

　　一.什么是好的數(shù)據(jù)指標(biāo)?

　　1.好的數(shù)據(jù)指標(biāo)是可比較性的：如果能比較某數(shù)據(jù)指標(biāo)在不同的時間段，用戶群體，競爭產(chǎn)品之間的表現(xiàn)，可以幫助我們更好的洞察產(chǎn)品的實際走向。如某醫(yī)療APP本周的患者購藥率比上周高，通過不同時間段的對比，可以找出“高”的原因。

　　2.好的數(shù)據(jù)指標(biāo)是簡單易懂的：團隊或公司其他同事都能輕易的記住或討論這個指標(biāo)。如用戶增長率。

　　3.好的數(shù)據(jù)指標(biāo)是一個比率：比率之所以是最佳的數(shù)據(jù)指標(biāo)，有以下原因：

　　原因1：比率的可操作性強，是行動的向?qū)В喝玳_車時的速度(距離/小時)，速度就是一個比率，我們可以通過改變速度來操控到達目的地的時間。

　　原因2：比率是天生的比較性指標(biāo)：如通過對比每月新增用戶率來判斷產(chǎn)品的用戶是否在穩(wěn)步上升。

　　原因3：比率還適合用于比較各種因素間的正相關(guān)和負(fù)相關(guān)：如滴答清單APP產(chǎn)品采用的是免費+收費的模式，那會面臨一個選擇，為了吸引用戶是否在免費版本中加入足夠豐富的功能，還是將這些豐富的功能保留在付費版本中，以促使用戶進行付費行為。

　　4.好的數(shù)據(jù)指標(biāo)會改變行為：剛剛可以通過一些“試驗指標(biāo)”來進行測試，并幫助產(chǎn)品進行優(yōu)化，定價和市場定位。比如：如一半以上的用戶反饋，不會為滴答清單中“日歷小部件”進行付費，可以決定不去開發(fā)該功能或?qū)⒃摴δ芊湃朊赓M版本。

　　一個好的數(shù)據(jù)指標(biāo)之所以能改變商業(yè)行為，是因為它與你的產(chǎn)品目標(biāo)是一致的：保留用戶，鼓勵口碑傳播，有效獲取新用戶或創(chuàng)造營收。

　　二.如何找到正確的數(shù)據(jù)指標(biāo)?

　　1.定性指標(biāo)和量化指標(biāo)：

　　定性指標(biāo)：通常是非結(jié)構(gòu)化的，經(jīng)驗性的，揭示性的，難以歸類的。

　　量化指標(biāo)：涉及很多數(shù)值和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，提供可靠的量化結(jié)果，但缺乏直觀的洞察。量化數(shù)據(jù)使用方便，具有科學(xué)性，也易于歸類，外推。如電影評分，點贊數(shù)等量化數(shù)據(jù)。

　　如果定量數(shù)據(jù)回答的是“什么”和“多少”這樣的問題，那定性數(shù)據(jù)則是回答“為什么”。定量數(shù)據(jù)排斥主觀因素，定性數(shù)據(jù)吸納主觀因素。

　　2.虛榮指標(biāo)和可付諸行動的指標(biāo)：

　　虛榮指標(biāo)：如果你有一個數(shù)據(jù)，卻不知道如何根據(jù)它采取行動，就是虛榮指標(biāo)。需要利用數(shù)據(jù)揭示信息，指明方向，幫助產(chǎn)品改進商業(yè)模式，決策下一步的行動，這才是“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策”。文章中提到的8個需要提防的虛榮指標(biāo)：點擊量，頁面瀏覽量，訪問量，獨立訪客數(shù)，粉絲/好友/贊的數(shù)量，網(wǎng)站停留時間/瀏覽頁數(shù)，收集到的用戶郵件地址數(shù)量，下載量。

　　可付諸行動的指標(biāo)：是“活躍用戶占總用戶的百分比”(活躍用戶占比)。這個指標(biāo)揭示了產(chǎn)品的用戶參與度。如果產(chǎn)品作出調(diào)整，這個指標(biāo)上升，那就可以按照調(diào)整的方向繼續(xù)迭代。另一個可以關(guān)注的指標(biāo)是“單位時間內(nèi)新增用戶數(shù)量”(新用戶增速)，它對于比較不同營銷手段的優(yōu)劣往往很有幫助。

　　3.探索性指標(biāo)和報告性指標(biāo)：

　　探索性指標(biāo)：是推測性的，提供原本不為所知的洞見，幫助你在商業(yè)中取得先手優(yōu)勢。

　　報告性指標(biāo)：適合對公司的日常運營，管理性活動保持信息通暢，步調(diào)一致。

　　4.先見性指標(biāo)和后見性指標(biāo)：

　　先見性指標(biāo)：可用于預(yù)測未來。如透過“銷售漏斗”中現(xiàn)有的潛在客戶數(shù)，能大致預(yù)測將來能獲得的新客戶數(shù)。比如某產(chǎn)品一段時間內(nèi)的用戶投訴量，可以作為用戶流失的先見性指標(biāo)，如果投訴量繼續(xù)增加，用戶放棄使用你的產(chǎn)品或服務(wù)的概率就增大，因此，該指標(biāo)可以幫助了解產(chǎn)品和服務(wù)的真實情況。

　　后見性指標(biāo)：揭示當(dāng)前存在的問題。如用戶流失(某一時間段內(nèi)離開產(chǎn)品或服務(wù)的客戶量)。流失的客戶多半是找不回來，但是可以通過這一指標(biāo)幫助產(chǎn)品降低產(chǎn)品用戶流失率。

　　5.相關(guān)性指標(biāo)和因果性指標(biāo)：

　　相關(guān)性和因果性指標(biāo)：即兩個或多個以上的指標(biāo)有相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)相關(guān)性可以幫助你預(yù)測未來，而發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系意味或可以改變未來。通常，因果關(guān)系不是簡單的一對一的關(guān)系，很多事情都是多因素共同的結(jié)果。想要證明一個因果關(guān)系的指標(biāo)：找到一個相關(guān)性指標(biāo)，進行控制變量實驗并測量因變量的變化。但是這種測試需要考慮足夠大的用戶樣本。

　　在數(shù)據(jù)分析中，通常會通過測試的方法來證明某種改變是否合理。這種測試通常是比較兩個樣本的不同，常用方法有市場細(xì)分，同期群分析，A/B測試和多變量測試

　　1.市場細(xì)分：擁有共同特征的用戶人群。

　　2.同期群分析：比較相似群體隨時間的變化。產(chǎn)品會隨著開發(fā)和測試的不斷迭代，這就導(dǎo)致了產(chǎn)品發(fā)布第一周加入的用戶和后來加入的用戶有不同的用戶體驗。每個用戶都有生命周期，在這期間不停地對商業(yè)模式進行調(diào)整，這對用戶流失率會有什么影響，通過同期群分析就可以尋找答案。同期群分析能夠觀察處于不同生命周期不同階段的用戶的行為模式。這種分析方法適用于營收，客戶流失率，口碑病毒式傳播等數(shù)據(jù)指標(biāo)。

　　3.A/B測試：假設(shè)其他條件不變，僅考慮體驗中某一屬性對于被試用戶的影響。如“立即試用”和“免費試用”的差別。這種方法比較適用于用戶流量巨大的大型網(wǎng)站(微軟，谷歌)

　　4.多變量測試：如果沒有大的用戶流量，則需要考慮同時對多個屬性進行測試