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这是Product Monk产品管理教程的的第十六章。全部章节目录参见本文

作为产品经理,数据对于跟踪产品绩效,并从分析中获得洞察力非常重要。这些洞察使团队能够对此做出响应,并改进产品。然而,收集或度量数据并不是问题,理解和确定哪些指标需要度量,更加重要。下面,让我们了解如何识别要跟踪的度量指标。

步骤1 —根据业务目标,确定业务指标

以下是面向业务的指标:

  • 客户获取成本(CAC)
  • 客户生命周期价值(LTV)
  • 月经常性收入(MRR)
  • 年经常性收入(ARR)
  • 每用户平均收入(ARU)
  • 转化率(比如网站访问者到线索的转化)
  • 营收增长
  • 毛利

步骤2—基于业务指标,确定产品指标

根据确定的业务指标,确定您应该关注的产品应用或客户成功指标。

  • 产品使用/采用情况(登录频率、共享等)
  • 采取特定关键行动的用户百分比
  • 产品功能使用情况(产品使用或其他功能特性)
  • 特定类型客户,使用特定功能特性的情况
  • 客户留存或流失率
  • 产品质量情况(例如平均bug数,净推荐分数)

定义产品度量指标,有两种方法:

  • AARRR框架
  • HEART框架

AARRR框架(海盗指标)

AARRR框架(Dave McClure创建),可以帮助你了解你的客户漏斗,并优化它,以获得更好的性能。它代表客户漏斗或生命周期转换的每个阶段:

  • 获取(Acquisition)
  • 激活(Activation)
  • 留存(Retention)
  • 推荐(Referral)
  • 获得收入(Revenue)

                                                           AARRR指标

                                                     度量指标转化的示例

HEART框架

谷歌的HEART是“一个以用户为中心的web应用程序度量指标框架,它用来度量关键目标的进展,并推动产品决策。”

该框架使用目标—信号—指标矩阵,确定跟踪Sprint所需指标的优先级。

  • 目标(Goal):你试图帮助用户做的是什么?你想解决什么问题?
  • 信号(Signal):用户行为或观点的什么改变,会表明你在目标上取得了成功。每个目标可能都会有多个信号。
  • 度量指标(Metric ):如何度量用户行为或观点任何变化的大小。

遵循HEART指标,客户使用产品的的顺序是:

1. 采用

2. 任务成功

3. 产品使用

4. 留存

5. 愉悦感

度量标准应该:

  • 相互独立、完全穷尽(麦肯锡MECE分析法)
  • 应该是一个比率

产品分析的资源

1. 请阅读这篇文章“Pinterest追踪的27个指标”

  • 月活跃用户MAU指标

1. 季度MAU目标进展:当前MAU数量,以及实现季度MAU目标的进展情况。

2. MAU预测:根据前几年同期的增长速度预测MAU的数量。我们采用这个指标是为了帮助我们预测季节性对我们增长数字的影响。

3.MAU按应用划分

4.MAU按性别划分

5. MAU按国家划分:在图表上追踪每个国家的MAU显然会让人难以接受,所以我们会把各个国家的MAU放在一起统计。我们用的是美国、第一层、第二层、第三层和世界其他地方。这些层是基于互联网人口规模、互联网广告支出等定义的。

6. MAU统计:MAU统计可以帮助我们了解哪些因素对MAU增长的影响最大。具体来说,我们将MAU总数划分为注册、复活、现有用户流失和新用户流失四部分。

  • 客户获取指标

7. 总注册用户数

8. 按应用平台划分的注册用户数

9. 按推荐划分注册用户数

10. 邀请发送数

11. 独立邀请者数

12. 受邀注册数

  • 客户激活指标

13. 总体激活率:1d7是一个术语,我们用来指注册一周内再次访问1次或1次以上的用户。我们衡量总体激活率的方法是:1d7数/注册用户数,或者换句话说,就是新注册用户一周内再次访问Pinterest网站的百分比。

14. 按应用平台划分的激活率:仍然采用1d7数/注册用户数进行度量,只不过按照平台进行了划分。我们已经看到,不同的平台的激活率,有很大的差异。

15. 根据推荐来源划分的激活率

16. 根据性别划分的激活率

17. 注册用户到1rc7的总数:1rc7这个指标与注册用户到1d7用户相似,不同之处在于它衡量的是注册后一周内再次pin某个pin,在某个pin上点击的新注册用户百分比(pin代表Printerest的某个功能和操作)。我们将这一指标作为先兆指标,来衡量我们如何将用户激活到高参与度用户群中。

18. 按应用平台划分的1rc7

19. 按应用平台划分的注册用户到1rc7比率

20. 按应用平台划分的注册用户到高参与度漏斗指标:这一指标追踪的是,注册28-35天内仍在执行关键操作的新注册用户百分比。具体来说,我们会追踪用户注册35天内,他们还有多大比率仍然是MAU、WARC(周活跃PIN或点击用户)、WAC(周活跃点击用户)、WAR(周活跃Repin用户)

21. 按性别划分的注册用户到高参与度漏斗指标

22. 注册35天,仍然是WAU(周活跃用户)的用户比例:这是我们的关键激活指标之一。我们追踪注册1个月后仍然是WAU用户的总比例。具体来说,我们会观察注册28-35天后,注册用户的活跃比例。

  • 参与度指标

23. *AU比率:我们追踪DAU/MAU、WAUs /MAU和DAU / WAU的比率。*AUs是衡量用户对应用参与度的常用指标。

24. 按类型对电子邮件进行汇总:按邮件类型分开,按表格汇总发送邮件的总数、邮件打开数、和邮件点击数。

25. 按类型对推送通知进行汇总:按类型和平台(iOS和Android)分开,按表格汇总发送的推送通知数、通知打开数。

  • 用户复活指标

26. 按平台划分的用户复活数:休眠28天以上又回到Pinterest的用户数,并根据他们返回的平台进行划分。

27. 按推荐划分的用户复活数

2.  请阅读这篇文章:“SaaS 指标仪表板”

3. 请阅读以下两篇文章“如何计算生命周期价值”、“计算生命周期价值的简单方法”。

下一章,我们开始介绍本教程的最后一章:开发产品增长模型。