产品核心数据指标，该怎样制定？

最近有朋友问我一个问题:如何制定产品的核心数据指标？当时，我惊呆了。虽然我以前分散思考过这个问题，但它主要是针对特定的产品。似乎我还没有整理出一般的过程或方法论。后来上网查询，发现相关资料很少。我猜主要原因是数据指标太复杂了。不同类型、不同阶段、不同属性、不同规模的产品使用的指标可能完全不同，很难有一套普遍的答案。但经过一番梳理，我还是总结出一些简单可行的方法来快速确定一个产品的核心数据指标。我将这种方法分为四个步骤：明确产品的当前发展阶段，明确产品本身的属性，制定核心指标，并根据核心指标拆卸产品行动。在讨论具体指标之前，我们必须明确产品的当前发展阶段「当前阶段」，离开产品阶段讨论指标毫无意义。传统的产品生命周期理论将产品分为进入期、成长期、成熟期和衰落期四个阶段。在互联网时代，许多人认为产品在成熟期后可能不会下降，而是演变成「超级生态」，最典型的例子是「微信」。因此，我们首先需要弄清楚我们的产品处于哪个阶段。同一数据指标在不同阶段可能具有不同的重要性和意义。例如，对于一个电子商务平台，「退款率」这个数据重要吗？——对于不同的阶段，不同的用户规模，答案完全不同。在产品创业阶段，电子商务平台的核心指标是「首单率」、「笔单价」，所以这个阶段「退款率」如果不是太高(高于10%或15%)，就没有必要过多关注这个数据。但对于成熟期的产品，「首单率」、「笔单价」改进的空间已经非常有限，市场也难以进一步发展。这个时候「退款率」过高会给公司带来直接的利润损失，而在这个阶段「怎样降低退款率？」它将成为产品经理的一项重要工作。二、明确产品属性，明确产品阶段后，还需要明确产品属性。不同产品属性使用的数据指标也完全不同。比如同样是「停留时间」，具有不同属性的产品具有不同的意义。「停留时间」对于内容产品来说，这是一个需要关注的数据「抖音」例如，用户是在上面停留一分钟还是一小时，对于产品来说是完全不同的。但「停留时间」电子商务产品重要吗？我不认为它的重要性「支付转化率」高-一个用户打开你的产品，在上面停留一个小时，但没有购买任何东西，它的价值肯定不如那些打开产品一分钟但下订单的人高。以下列出了市场上几种常见产品类型中使用的数据指标：电子商务产品的核心数据指标包括：首次订单率、客户单价、回购率、退款率等；社区产品的核心数据指标包括：活跃用户、帖子发布、互动用户、用户对话、保留率等；内容产品的核心数据指标包括：用户停留时间、跳出率、用户互动率、保留率等；工具产品的核心数据指标包括：开放率、使用频率、目标实现率、共享率等；游戏产品的核心数据指标包括：活跃用户数量、用户在线时间、付费用户比率、保留率等。请注意，上述数据指标仅从产品单一属性的角度出发。事实上，许多产品是混合的，例如「微信」既有工具属性，又有社区和内容属性，在应用中还需要结合产品的具体情况。三、制定核心指标具体到着陆水平，需要结合产品开发阶段、产品属性等制定核心指标。从我个人经验的角度来看，一个核心指标就足够了！三、制定核心指标具体到着陆水平时，需要结合产品开发阶段和产品属性制定核心指标。从我个人经验的角度来看，一个核心指标就足够了！为什么只需要一个核心指标？主要原因是核心指标可以让团队有一条清晰的主线。在这个「每个人都是产品经理」在这个时代，每个人都会对产品有自己的理解和看法，每个人都会认为自己的看法非常重要。因此，产品经理往往会从运营、开发、推广、营销、客户服务等渠道获得很多需求。——这就带来了「资源有限，但需求是无限的」尴尬局面。这么多需求有哪些重要？不重要的是什么？做什么，不做什么？——为避免被牵着鼻子走，「核心数据指标」优先级排序是一个非常重要的依据。例如，在电子商务网站上线初期，核心数据指标是「支付转化率」，一旦确定了这一点，在排列优先级时，所有与转化率相关的需求都可以放高，与转化率无关的需求也可以放在后面。从产品经理的角度来看，掌握版本迭代的核心指标也可以更好地验证他们的产品理念，避免东西改变，最终发现做无用的工作。另外，再强调一点:「确定一个核心指标」并不是说我们不看其他指标，而是说在目前的一段时间里，我们专注于这个核心指标。身为产品经理本身，在查看数据时还是要尽可能全面。在我看来，一个好的数据指标需要具备以下特点：定义清晰、比例数据和可拆卸性。「定义清晰」这意味着当我们说这个指标时，团队很容易理解。数据指标的目的之一是指出产品的方向，这样每个人都应该朝着这个方向做事。所以当我们说出一个指标时，我们需要问团队中的人：朋友们都明白吗？都认可吗？你不明白吗？——要充分讨论和确定。继续以「首单率」例如，该指标的定义是：今日首单用户数/今日新增注册用户数，大家都很清楚。对于一些花哨的数据指标或时尚术语，我非常反感，有些事情听起来很酷，但实际上却毫无用处。「比率数据」也就是说，产品看到的数据最好的是一个比率，而不是绝对值。绝对值往往与产品经理关系不大，比如「100万注册用户」。听起来很厉害，但实际上可能和产品经理关系不大。可能是公司花钱推广，也可能是运营做了新的互动，可能会增加注册用户数量。因此，作为一名产品经理，我们应该更加关注「比率性质」数据更有利于我们务实开展产品工作。「可拆解」是指数据指标应能够进一步分解为产品行动。例如，提高首单率的第一步是提高首单率「落地页转化率」，而「提高落地页的转化率」可以进一步拆解为「优化头图效果」、「优化商品展示效果」、「优化评论显示效果」、「优化登陆页文案」等待一系列动作，最后通过这一系列动作观察「首单率」是否得到了改善。「将数据指标分解为具体行动」这也是产品经理的一项重要能力。毕竟，我们制定数据指标的目的是改进它。在讨论了确定数据指标的几个步骤之后，再谈谈我对数据的思考。一点思考:数据只是辅助，比数据更重要「产品价值」我认为比数据更重要的是「产品价值」，但产品价值往往很难通过数据直观地反映出来。回想起我上高中的时候，最热闹的社区是「百度贴吧」，当时像我这样的青少年会通过百度贴吧交朋友，分享自己的观点。但十多年过去了，现在「百度贴吧」已成为小广告发布地，各种垃圾信息成堆。「百度贴吧」衰落的原因有很多，其中之一就是「过于注重数据，忽视产品价值」。贴吧作为信息交流的起点是好的，但没有门槛。只要注册账号，就可以发布各种信息(一个手机号可以多关联账号)。而且贴吧不限制信息的重复性，叫做「灌水」。这样一顿饭操作用户「发帖数」、「参与率」从数据的角度来看，它确实很高，但随着时间的推移，由于大量的垃圾信息，它吞噬了酒吧的核心交流价值。其结果是，高质量的用户逐渐流失，酒吧的氛围逐渐恶化。为了追求数据的美，牺牲产品的价值，虽然短期收入有所改善，但从长远来看，它吞噬了整个产品耐用生存的基础——「百度贴吧」是典型的反面教材。同样，如果是「微信」作为一名高级会员，每月收费30元，我相信短期内会给腾讯带来巨大的好处，但为什么微信不这样做呢？因此，产品价值往往很难通过数据直接判断，但需要通过产品经理的经验、同理心和直觉，这往往反映了产品经理自身的价值观和愿景。