mirror of
https://github.com/cheetahlou/CategoryResourceRepost.git
synced 2025-10-10 03:56:39 +08:00
104 lines
8.7 KiB
Markdown
104 lines
8.7 KiB
Markdown
<audio id="audio" title="12 | 产品增长有哪些业务公式与关键指标？（下）" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/75/41/757568c5db3174a6b76ff16856888041.mp3"></audio>
|
||
|
||
极客时间的专栏读者，你好，我是邱岳。
|
||
|
||
我们上次分享提到了增长的经典框架“AARRR”，不知道你有没有去找一些相关材料来读。当时我们曾经提到过，这个框架具有通用性，
|
||
|
||
既然有通用性，在业务应用过程中就可能存在脱节。这次分享，我们会试着从具体的业务实践角度出发，设计增长框架和模型。
|
||
|
||
## 1. 选定目标
|
||
|
||
所有策略都要基于目标，所以我们首先要选定一个清楚可量化的宏观目标，它是所有产品、技术、运营、市场团队共同的一个大目标。这个目标通常会在比较长的时间段内保持不变，而各个团队的职能和协作，都将从这个目标拆解下来。
|
||
|
||
这样的目标可能是收入、利润、用户数或市场占有率，这些目标互相之间总会存在千丝万缕的联系。
|
||
|
||
有时是相关的，比如我们需要有更多的收入才能创造更高的利润；有时又是矛盾的，比如我们需要快速扩大市场占有率时，或许就会在短期放弃利润指标。
|
||
|
||
**所以选定在一定时间段内相对稳定的目标，能够从源头为各种策略的优先级做好划分。**
|
||
|
||
宏观目标相对稳定，但也不是一成不变，比如很多互联网公司的发展套路都是先闷头抢用户，然后再谋求收入，最后再考虑利润，这就是不同时期的不同宏观目标选择。
|
||
|
||
选择目标的时机很重要，它甚至是决定目标选择是否正确的唯一因素。有的产品在应该快速扩张的时候，选择尽快赚钱，有的产品则在弹尽粮绝之际，依旧烧钱扩盘。我前些天还在跟朋友感慨，难的不是选对方向，而是选对时机。
|
||
|
||
## 2. 拆解业务公式
|
||
|
||
虽然选定了宏观指标，但我们不能直接针对这个指标去实施策略。它就像是一个业务的特征码，我们可以通过这个指标来知晓业务的运转状况，却不应该对它动手。
|
||
|
||
听起来有点抽象，我们来打个比方：为了测量牛奶中的蛋白质含量，我们会去测量蛋白质中氮元素的含量，并以这个指标来评判牛奶质量。
|
||
|
||
也就是说，氮元素含量是牛奶质量好坏的一个特征，牛奶的质量提高，这个指标就会相应提高，反之亦然。
|
||
|
||
可是如果我们直接对这个指标实施策略，也就是对这个元素的指标实施策略，比如有些黑心牛奶厂商，通过在牛奶中加入三聚氰胺来提高氮元素含量，结果带来很糟糕的后果。
|
||
|
||
类似的案例在互联网行业也很常见，人们把反映目标是否达成的指标当成了目标本身，就会出现很多畸形的业务策略。
|
||
|
||
此时我们需要将目标根据业务往回做拆解，这里不涉及复杂的逻辑或算法，而是依照业务逻辑，对每个指标的不同组成部分进行逆向的推算。
|
||
|
||
读到这篇文章的读者应该都是极客时间的用户，我们就用极客时间来举例子，先假定目前极客时间的核心宏观指标是收入，也就是通过销售知识付费产品赚到的钱。
|
||
|
||
那么我们可以推算：**收入 = 付费用户数 x 客单价。**
|
||
|
||
以此为基础，继续向下推算：**付费用户数 = 用户数 x 付费转化率。**
|
||
|
||
如果我们按照用户的新老再做分类，那得到的公式就是：
|
||
|
||
**收入 = 新用户数 x 新用户付费转化率 x 新购客单价 + 老用户数 x 复购率 x 复购客单价。**
|
||
|
||
继续分下去，新用户数又可以拆成：**流量 x 注册转化率。**
|
||
|
||
那我们可以把公式写成：
|
||
|
||
**收入 = 流量 x 注册转化率 x 新用户付费转化率 x 新购客单价 + 老用户数 x 复购率 x 复购客单价。**
|
||
|
||
客单价这里我们可以提出两个关键指标来换算，就是对用户来说值得购买的专栏数量乘以这些专栏的定价，也就是说，值得用户买的专栏越多，定价越高，客单价也就越高。
|
||
|
||
对于公式中的指标，我们还可以做更细粒度的拆分，比如上面提到的流量 x 注册转化率，我们可以分成不同渠道去考核，自媒体渠道来的、社区来的或由现有读者引荐来的等等，不同渠道的流量和转化率不同，运营关注的重心和策略也就不同。
|
||
|
||
我们还可以根据其他维度对指标做拆分，比如付费转化率，我们完全可以根据 iOS、Android、微信支付、支付宝支付等拆开来看。
|
||
|
||
这些指标拆得越是明确细致，就越容易帮助整个团队去选择运营策略并观察和预测运营结果，而同时通过业务公式，也很容易让负责每一个环节的人看到自己的工作，对整体产出有什么样的支撑和影响。
|
||
|
||
当然，这只是所有可能的拆解方式中的一种，我们可以有各种各样的思路对这些指标做拆解。
|
||
|
||
比如我以前在做 ToB 产品的收入规划时，会从销售效率的角度出发去考虑问题。
|
||
|
||
那时我们会推算：**收入 = 销售人数 x 人均订单数 x 平均订单金额**。
|
||
|
||
当我们考虑增加收入时，从这个公式去看，就有加人、提效和涨价三种。这几个指标之间也有关联，比如加人或者涨价可能会影响人均签单量等等。
|
||
|
||
假设我们从其中选一个指标，比如是销售人数不变，平均订单金额我们没有新的产品，所以我们能增加的就是人均订单数。
|
||
|
||
如果我们从人均订单数往下拆，根据销售路径，就是销售线索的数量 x 销售线索的效率，销售线索的效率又涉及了销售的拜访量和销售技能。你可以继续往下拆，找到一个你可以做决策的粒度。
|
||
|
||
## 3. 选定支点
|
||
|
||
在这样的拆解完成后，接下来我们需要从中找到一些关键指标作为策略的落脚点。
|
||
|
||
**对于这些落脚点，有一个形象的比喻，这样的落脚点被称作“支点”，如果支点选择得当，我们就可以用一个小的粒度，撬动我们整个业务的健康发展。**
|
||
|
||
在业务发展的各个阶段，我们都要找到一个与自己业务紧密相关的指标来做支点。除了那些我们耳熟能详的指标比如日活、留存、新增等等，还有可能是具体的业务指标。
|
||
|
||
比如对于 Uber 来说，司机和乘客的数量可能会成为增长的支点，我还看到过一篇文章说 Uber 会跟踪用户完成的公里数。他们认为这个数字可能会成为一个非常重要的数字杠杆。
|
||
|
||
对于 Facebook 来说，可能是分享的信息数量和停留时长，只有呆的足够久，才可能会产生粘性。一个即时通讯工具的关键指标可能是人均消息量，我们的抽奖助手的关键指标是发起抽奖的人次。
|
||
|
||
选择关键指标作为支点的原则是：它是否能够有效地承前启后拉动整个业务公式。
|
||
|
||
我们在前面就提到过，业务公式中的各种指标可能会相互牵涉和关联，而有一些指标能够对整个业务过程产生增益。
|
||
|
||
比如即时通讯工具，前些天锤子刚刚推出子弹短信，一度爬上 App Store 榜首，可以想象用户中不乏尝鲜者，子弹短信能不能把这个势头持续下去非常关键。
|
||
|
||
这时或许应该更重点关注每天的消息数，或者是人均消息数的分布。因为一个即时通讯工具的用户，只有在其中发送和接受了足够多的消息，才能成为真正的用户。至于日活日启，现阶段可能并没有那么重要。
|
||
|
||
抽奖助手的逻辑也很简单，足够多的抽奖能带来足够多的传播，在让更多的人体验参与抽奖的过程之外，还能带来更多的潜在抽奖活动，进一步增加产品的体量。
|
||
|
||
当然，除了业务公式之外，如果我们回到上次分享的 AARRR 框架，也可以在其中根据不同阶段来选定支点，比如在上次分享中我们提到过的，先关注留存，再去做新增，也是一种策略。
|
||
|
||
最后还要再多强调一遍的是，不论是宏观的核心目标，还是运营策略落地的关键指标，并不是一成不变的，它们应当随着业务、市场环境和团队的变化而随时做出相应的调整。没有唯一答案，甚至没有对错，只有身在其中的人，才最有发言权。
|
||
|
||
好了，今天的分享就到这里，今天我们聊到了怎样从业务出发，根据选定的核心目标，到拆解业务公式，以及从业务公式中，选择关键指标作为策略的落脚点，希望能够给你带来启发。
|
||
|
||
最后问个问题，如果你是极客时间的负责人，你觉得当前核心关键指标应该是什么呢？欢迎留言讨论，我们下次再见~
|
||
|
||
|