哪些指标对您的产品最重要？

SaaS 行业充满了关于衡量用户激活、参与和交互的完美产品指标的建议。 但是这些概念如何转化为真正的产品改进呢？

如果您不确切知道要回答哪些问题，这些产品指标会让您被您希望睁开眼睛的数据蒙蔽双眼。 那么，您如何从简单地将数字插入千篇一律的公式中，转变为回答有关您的产品和业务的关键问题，并提供可以为产品团队决策提供信息的数据？

什么是产品指标？

产品指标是企业用来评估产品成功和确定客户如何使用它的数据度量。 流失率和转化率等流行指标为产品战略提供信息，并帮助公司的各个利益相关者了解产品的价值。

并非所有产品都相同

在 Intercom 分析团队的早期，我们的跟踪主要包括典型的 SaaS 公司财务指标，例如我们的客户从试用到付费的转化率，以及每月的经常性收入。 这些指标以及客户获取成本 (CAC)和客户生命周期价值 (LTV) 等其他指标对于了解企业的​​整体健康状况及其战略至关重要。

“如果没有关注用户体验的额外指标，分析团队将错过产品团队做出决策的关键输入”

但是他们不适合产品团队，因为他们没有回答所有对他们很重要的问题，比如“客户觉得这个功能有价值吗？” 或“我们的产品使用起来有多简单？” 如果没有更多关注用户体验的指标，分析团队将错过产品团队可以用来为其决策提供信息的关键输入。

我们首先阅读了其他公司的做法。 我们发现很多关于产品分析的“最佳实践”建议对于引入概念很有用，但这些规则并没有统一适用。 这在很大程度上取决于您所经营的业务类型。 一个 99 美元的 B2B SaaS 应用程序对参与度的定义与电子商务网站截然不同。

正确的产品指标始于正确的问题

Intercom 分析团队的核心价值是“从正确的问题开始”。 如果我们只是盲目地应用陈旧的框架，我们将从别人的问题开始，而不是我们自己的问题。 如果这些框架产生的指标没有从正确的问题开始，它们就不会影响产品的构建方式或企业的发展方向。

这些指标变成了错误的代理，在纸面上看起来不错，但提供了错误的路线图，不会让您真正了解下一步该在哪里使用产品或改进什么。

“大多数人使用分析的方式就像醉汉使用灯柱一样，是为了支持而不是照明。”

– David Ogilvy，创始人兼广告主管

更重要的是，随着公司规模的扩大，服务于整个公司的单一指标集变得越来越不有效。 团队往往在他们关心的指标方面存在分歧。 尽管他们都可能拥有共同的高级使命，但他们以不同的方式为使命做出贡献，因此必须以不同的方式衡量他们的成功。 增长团队专注于产品的某一部分； 营销团队完全不同。

找到正确的问题需要合作

分析团队可以向产品经理提供许多有用的指标，以便他们更有效地衡量产品成功与否。 以下是 SaaS 公司使用的参与度指标的一些示例：

• 将用户从试用版转变为付费用户的平均时间
• 使用特定产品功能的用户百分比
• 用户执行关键操作的平均次数
• 每个会话采取的平均关键操作数

大多数团队失败的地方是他们不知道如何找到正确的问题来回答他们的指标。 决定这些问题需要分析师和产品开发团队之间的合作伙伴关系，而不是更传统的利益相关者-资源关系。

为了指导这种合作关系，我们从 Google 的 HEART 框架中汲取灵感，该框架提供了有关定义产品目标（幸福度、参与度、采用率、保留率、任务成功率）的产品指标的建议。 例如，我们向产品团队提出以下几个问题，以帮助我们了解他们的目标，以便我们帮助他们定义有意义的指标：

• 如果我们想象一个理想的客户从我们的产品中获得价值，他们会采取什么行动？
• 用户在我们的产品中需要采取哪些单独的步骤来实现目标？
• 这个功能是为了解决我们所有用户都有的问题，还是只是我们用户的一个子集？

确定指标的 3 个接触点

为了帮助我们的产品合作伙伴回答这些问题，我们使用产品使用概念，随着时间的推移，这些概念在整个公司中都得到了很好的理解和认同。 这些术语可能与客户在我们产品中的旅程中的关键点直接相关：

• 使用意图：客户采取的行动或行动明确地告诉我们他们打算使用产品或功能。
• 激活：客户首先从产品或功能中获得真正价值的点。
• 参与度：客户继续从产品或功能中获得价值的程度（在多长时间内、多久、多少）。

有了这些简单的概念，我们就可以回答上面提出的问题。 下一步是寻找映射到这些概念的特定于产品或功能的信号。 我们发现，与我们产品团队中的人员（经理、设计师、研究人员和工程师）的开放式协作会产生许多有用的信号，我们可以使用这些信号来制定有影响力的产品成功指标。

只要您提出正确的问题，您就会获得可以采取行动的宝贵见解。 简而言之，从问题开始，而不是从数据开始。

制定关键产品指标

就像我们的“随船学习”理念一样，定义产品成功指标仅仅是开始。 为了确保他们的成功，他们需要得到一系列团队的倡导、沟通甚至批评。 就像指标衡量产品的成功一样，我们必须衡量指标的成功。

这些指标是否为我们提供了产品成功的真实画面？ 它们是否影响我们对产品的看法？ 他们是否在激励构建产品的团队？ 这些是分析师必须不断询问他们产生、倡导和报告的指标的问题。

“使用通用、一致的工作方式意味着组织中的任何人都可以轻松理解任何产品指标、它们的含义以及它们为何重要”

这种度量定义的协作方法导致分析和产品团队之间的关系更加无缝。 同样，使用通用、一致的工作方式意味着组织中的任何人都可以轻松理解任何产品指标、它们的含义以及它们为何重要。 这意味着产品的更改可以通过探索由这些指标构建的数据获得的见解来通知——甚至是由其引导。

示例：数据如何为我们的文章功能的设计提供信息

我们的知识库产品 Articles 就是一个很好的例子。 我们的分析和产品团队从构思到发布都在这个项目上合作。 指标是在一开始就决定的，使用上面概述的简单、易于理解的问题优先方法。 这意味着该产品的早期测试版已经有一套强大的指标供我们测试我们的假设。

我们假设了解客户从积极创建文章（显示使用意图）到有效地吸引客户关注这些文章（激活）需要多长时间非常重要。 如果客户能够快速看到产品的价值，他们将更被迫从试用版转换为付费用户，并且流失的可能性更小。

Beta 客户与产品早期版本的交互表明，客户需要很长时间才能达到这一点。 结果，产品被简化以提供更无缝的体验。 在发布时，我们可以看到全面改进的激活时间，这对客户从试用到付费的整体转换产生了积极影响。

我们将继续探索和迭代基于数据的设计过程。 虽然我们一直在寻找需要改进的领域，但从基于合作伙伴的方法开始，我们已经走上了成为真正以数据为导向的组织的良好轨道。