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如何制定产品的核心数据目标？
更新时间：2025-5-14 13:31:37 作者：爱短链
编者按：在产品运营中，我们将从一些数据指标中判断产品，但我们如何对这些指标和板块进行分类和判断？本文作者分享了如何制定产品的核心数据目标。
让我们一起学习。
说到产品的一些数据性能，每个人都应该能够说出一些指标，如日常生活、保留、使用时间、使用频率、收入、GMV、毛利率等。
然而，不同的业务模式需要关注不同的数据指标，只有当你对业务有一定的了解时，核心指标才能准确定义。
我想回答的通用的思维方式来帮助我们找到产品的核心数据指标，并指导业务决策，这是我想回答的问题。
本文是一个阶段性的答案，主要从整体数据指标和局部数据指标两部分进行回答。
从整个产品甚至整个业务的角度考虑整体数据指标，从单个功能模块的角度考虑局部数据指标。
一、整体数据指标 很多人可能听说过北极星指数这个词，下图是一些知名互联网产品的北极星指数。
但它实际上是思考的结果。
如果我们改变了一个我们不熟悉的业务，我们还能思考并得出正确的结论吗？ 所以我从用户需求和产品价值的角度思考问题，即以下问题： Why：产品提供的核心价值是什么？ What：如何满足产品需求，提供什么解决方案； How：如何一步步满足需求？ Why是产品定位需要解决的问题，即最初想解决什么问题，能创造什么价值。
What是提供的解决方案，同样的问题，解决方案可能会有所不同，比如同一个信息平台，推荐机制和订阅机制就是不同的解决方案。
How指用户为了获得产品的核心价值，需要做什么，具体细分了两部分。
获取用户价值的路径：用户如何获得产品价值，需要做什么； 产品价值的交付路径：我们需要做的是满足用户价值。
当我们清楚地思考这些事情时，我们可以推断出产品的核心数据指标是什么。
此外，还将有许多相关的数据指标。
让我们以淘宝为例。
Why：一开始用淘宝是因为能在上面买到很多便宜的东西，也就是多快好省的多和省； What：淘宝是电商交易平台，商家发布东西，用户在上面购买； How：从用户价值获取和产品价值交付来看。
用户价值获取：发现商品浏览细节卖沟通确认交易卖方交付物流配送收到商品； 产品价值交付：邀请商家进入商家发布商品向用户展示商品买家沟通收到订单物流配送用户收到商品收到付款。
以上只是主流程，这里还有很多分支流程，比如退换货、客诉处理等。
从们至少可以从上述需求满足过程中获得这些数据指标： 卖方指标：卖方数量、发布商品类型、数量； 买方指标：买方人数、成交率、成交额、回购率； 服务指标：沟通、沟通交易、采购-交货时间、交货-收货时间、投诉等。
然后结合产品的阶段，选择合适的一个或几个指标作为阶段性的重点。
在《首席增长官》一书中，有一些关于选择北极星指标的标准，这里有一些参考： 你的产品的核心价值是什么？这个指标能让你知道你的用户体验实现了这个价值吗？ 这个指标能反映用户的活动吗？ 如果这个指标变得更好，是否意味着你的整个公司都在朝着更好的方向发展？ 你的整个团队很容易理解和交流这个指标吗？ 该指标是先导指标还是滞后指标。
这个指标是可操作的指标吗？ 除了我们熟悉的北极星指标，我想提到另一个叫护栏指标的指标，来自李颖的分享。
护栏指数是指北极星指数同时不能降低的指数。
常见的，如收入和毛利率。
当我们冲刺收入时，我们可能会采取一些营销甚至折扣的手段。
此时，它实际上会对最终利润产生影响，我们最终想要的不仅入，还有利润。
因此，此时北极星指数可能会变成XX在在指标提升的同时，XX指标不变，或XX在在指标提升的同时，XX指标不低于XX。
在实践中，很少有机会接触甚至定义整体数据指标。
启动新的功能模块或修复一些现有的功能模块是正常的。
让我们来看看当地的数据指标。
二、局部数据指标 这部分主要基于个人的两点认知: 实现产品价值的主要途径是让更多的用户更频繁地使用产品的核心功能； 追求整体最优而不是局部最优的产品价值。
先说第一点，用户Get到达产品核心价值的方式实际上是完成产品的核心行为，如支付宝支付、网络云听歌曲、淘宝购物，这些都是产品的核心行为，其他都是在此基础上衍生出来的。
根据对核心行为的影响，产品的功能模块可分为核心行为、支持行为和其他行为，并根据影响权重进一步细分。
在不扩大产品使用场景和业务范围的前提下，我们所做的一切实际上都是为了让更多的用户更频繁地使用产品的核心功能。
此外，许多公司可以根据业务或功能模块来划分组织结构，表面上是一个App，事实上，两个相邻的页面可能是由两个不同的团队完成的。
在这种情况下，A功能数据很可能会上升，B功能数据下降，或者A、B数据上升，但整体下降，这些不是我们想要的，我们想要的是整体最好，而不是局部最好。
总的来说，最好的是我们上面提到的北极星指极星指少有两个维度来衡量局部功能、功能本身的性能和对北极星指数的影响。
这一部分将从定量和定性分析的角度进行。
1. 定量分析 首先，思维方式与全局数据指标相同，Why》What》How： Why：为什么用户使用此功能； What：功能是如何满足需求的，有哪些流程，涉及哪些功能模块； How：用户是如何逐步使用这个功能的，不同用户之间有什么区别。
二是一些基于思考的数据指标： 一级指标：对整体指标的影响； 二级指标：功能本身的性能，相关性的影响； 三级指标：细分数据 。
一级指标主要是指对整体数据的影响，即对北极星指标的影响，是正还是负？ 二级指标主要是指功能本身的性能，以及可能对其他相关功能模块的影响，毕竟，我们追求的是整体最佳。
功能本身的表现可以从功能本身和对市场的影响两个维度来看： 功能本身：用户数量、频率、转化率等； 市场影响:覆盖率、渗透率等。
例如，你做了一个功能数据，表现很好，但只占用它DAU1%，功能性能好吗？当覆盖率上升时，数据性能会继续好吗？ 相关影响主要是指对其他功能模块的影响。
例如，您最近推出了新用户X天免费广告功能，新用户保留率很高。
但新用户不展示广告，肯定会导致广告收入下降，广告收入下降，新用户保留增长之间ROI是否正确，X天是否是最合适的天数，可以更短吗？ 三级指标主要是指功能本身的细分性能，常见的细分维度如下： 自然属性：性别、年龄、地域； 终端属性：终端、系统、版本； 行为属性：渠道来源、新老用户、用户行为等。
当我们看当地的数据指标时，除了看自己和细分的数据，不要忘记看相关的模块和对市场的影响。
无论局部数据指标有多好，都会对其他数据指标产生负面影响，或者对市场指标没有影响，也不能称之为好。
2. 定性分析 有时我们可能陷入定量数据分析，一直在看各种数据，但回顾过去，这件事真的有必要，有多有价值？一开始有可能是错误的吗？ 事实上，我所理解的定性分析应该是在决定是否这样做之前需要想清楚的事情，这样做的目的是什么，对用户、产品和业务的价值是什么。
在目标和方向不明确的情况下，数据仅用于辅助决策、确认或伪造猜想。
比如微博的短视频和网易云的短视频有什么区别吗？每个人都在App要不要加直播模块？ 三、最后 在制定整体和局部核心指标时，我们可以从这些问题入手： Why：产品提供的核心价值是什么？ What：如何满足产品需求，提供什么解决方案； How：如何一步步满足需求？ 在定义局部指标时，首先考虑目标和价值，然后关注不同层次的指标： 一级指标：对整体指标的影响； 二级指标：功能本身的性能，相关性的影响； 三级指标：细分数据。
以上是本文的主要内容，欢迎斧正、指导、拍砖。
作者 王家郴 ，微信官方账号:产品经理从0到1，喜欢网球和骑自行车的产品王，目前正在产品之路上奔跑，产品之路漫漫，与君共励。
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让我们一起学习。
说到产品的一些数据性能，每个人都应该能够说出一些指标，如日常生活、保留、使用时间、使用频率、收入、GMV、毛利率等。
然而，不同的业务模式需要关注不同的数据指标，只有当你对业务有一定的了解时，核心指标才能准确定义。
我想回答的通用的思维方式来帮助我们找到产品的核心数据指标，并指导业务决策，这是我想回答的问题。
本文是一个阶段性的答案，主要从整体数据指标和局部数据指标两部分进行回答。
从整个产品甚至整个业务的角度考虑整体数据指标，从单个功能模块的角度考虑局部数据指标。
一、整体数据指标 很多人可能听说过北极星指数这个词，下图是一些知名互联网产品的北极星指数。
但它实际上是思考的结果。
如果我们改变了一个我们不熟悉的业务，我们还能思考并得出正确的结论吗？ 所以我从用户需求和产品价值的角度思考问题，即以下问题： Why：产品提供的核心价值是什么？ What：如何满足产品需求，提供什么解决方案； How：如何一步步满足需求？ Why是产品定位需要解决的问题，即最初想解决什么问题，能创造什么价值。
What是提供的解决方案，同样的问题，解决方案可能会有所不同，比如同一个信息平台，推荐机制和订阅机制就是不同的解决方案。
How指用户为了获得产品的核心价值，需要做什么，具体细分了两部分。
获取用户价值的路径：用户如何获得产品价值，需要做什么； 产品价值的交付路径：我们需要做的是满足用户价值。
当我们清楚地思考这些事情时，我们可以推断出产品的核心数据指标是什么。
此外，还将有许多相关的数据指标。
让我们以淘宝为例。
Why：一开始用淘宝是因为能在上面买到很多便宜的东西，也就是多快好省的多和省； What：淘宝是电商交易平台，商家发布东西，用户在上面购买； How：从用户价值获取和产品价值交付来看。
用户价值获取：发现商品浏览细节卖沟通确认交易卖方交付物流配送收到商品； 产品价值交付：邀请商家进入商家发布商品向用户展示商品买家沟通收到订单物流配送用户收到商品收到付款。
以上只是主流程，这里还有很多分支流程，比如退换货、客诉处理等。
从们至少可以从上述需求满足过程中获得这些数据指标： 卖方指标：卖方数量、发布商品类型、数量； 买方指标：买方人数、成交率、成交额、回购率； 服务指标：沟通、沟通交易、采购-交货时间、交货-收货时间、投诉等。
然后结合产品的阶段，选择合适的一个或几个指标作为阶段性的重点。
在《首席增长官》一书中，有一些关于选择北极星指标的标准，这里有一些参考： 你的产品的核心价值是什么？这个指标能让你知道你的用户体验实现了这个价值吗？ 这个指标能反映用户的活动吗？ 如果这个指标变得更好，是否意味着你的整个公司都在朝着更好的方向发展？ 你的整个团队很容易理解和交流这个指标吗？ 该指标是先导指标还是滞后指标。
这个指标是可操作的指标吗？ 除了我们熟悉的北极星指标，我想提到另一个叫护栏指标的指标，来自李颖的分享。
护栏指数是指北极星指数同时不能降低的指数。
常见的，如收入和毛利率。
当我们冲刺收入时，我们可能会采取一些营销甚至折扣的手段。
此时，它实际上会对最终利润产生影响，我们最终想要的不仅入，还有利润。
因此，此时北极星指数可能会变成XX在在指标提升的同时，XX指标不变，或XX在在指标提升的同时，XX指标不低于XX。
在实践中，很少有机会接触甚至定义整体数据指标。
启动新的功能模块或修复一些现有的功能模块是正常的。
让我们来看看当地的数据指标。
二、局部数据指标 这部分主要基于个人的两点认知: 实现产品价值的主要途径是让更多的用户更频繁地使用产品的核心功能； 追求整体最优而不是局部最优的产品价值。
先说第一点，用户Get到达产品核心价值的方式实际上是完成产品的核心行为，如支付宝支付、网络云听歌曲、淘宝购物，这些都是产品的核心行为，其他都是在此基础上衍生出来的。
根据对核心行为的影响，产品的功能模块可分为核心行为、支持行为和其他行为，并根据影响权重进一步细分。
在不扩大产品使用场景和业务范围的前提下，我们所做的一切实际上都是为了让更多的用户更频繁地使用产品的核心功能。
此外，许多公司可以根据业务或功能模块来划分组织结构，表面上是一个App，事实上，两个相邻的页面可能是由两个不同的团队完成的。
在这种情况下，A功能数据很可能会上升，B功能数据下降，或者A、B数据上升，但整体下降，这些不是我们想要的，我们想要的是整体最好，而不是局部最好。
总的来说，最好的是我们上面提到的北极星指极星指少有两个维度来衡量局部功能、功能本身的性能和对北极星指数的影响。
这一部分将从定量和定性分析的角度进行。
1. 定量分析 首先，思维方式与全局数据指标相同，Why》What》How： Why：为什么用户使用此功能； What：功能是如何满足需求的，有哪些流程，涉及哪些功能模块； How：用户是如何逐步使用这个功能的，不同用户之间有什么区别。
二是一些基于思考的数据指标： 一级指标：对整体指标的影响； 二级指标：功能本身的性能，相关性的影响； 三级指标：细分数据 。
一级指标主要是指对整体数据的影响，即对北极星指标的影响，是正还是负？ 二级指标主要是指功能本身的性能，以及可能对其他相关功能模块的影响，毕竟，我们追求的是整体最佳。
功能本身的表现可以从功能本身和对市场的影响两个维度来看： 功能本身：用户数量、频率、转化率等； 市场影响:覆盖率、渗透率等。
例如，你做了一个功能数据，表现很好，但只占用它DAU1%，功能性能好吗？当覆盖率上升时，数据性能会继续好吗？ 相关影响主要是指对其他功能模块的影响。
例如，您最近推出了新用户X天免费广告功能，新用户保留率很高。
但新用户不展示广告，肯定会导致广告收入下降，广告收入下降，新用户保留增长之间ROI是否正确，X天是否是最合适的天数，可以更短吗？ 三级指标主要是指功能本身的细分性能，常见的细分维度如下： 自然属性：性别、年龄、地域； 终端属性：终端、系统、版本； 行为属性：渠道来源、新老用户、用户行为等。
当我们看当地的数据指标时，除了看自己和细分的数据，不要忘记看相关的模块和对市场的影响。
无论局部数据指标有多好，都会对其他数据指标产生负面影响，或者对市场指标没有影响，也不能称之为好。
2. 定性分析 有时我们可能陷入定量数据分析，一直在看各种数据，但回顾过去，这件事真的有必要，有多有价值？一开始有可能是错误的吗？ 事实上，我所理解的定性分析应该是在决定是否这样做之前需要想清楚的事情，这样做的目的是什么，对用户、产品和业务的价值是什么。
在目标和方向不明确的情况下，数据仅用于辅助决策、确认或伪造猜想。
比如微博的短视频和网易云的短视频有什么区别吗？每个人都在App要不要加直播模块？ 三、最后 在制定整体和局部核心指标时，我们可以从这些问题入手： Why：产品提供的核心价值是什么？ What：如何满足产品需求，提供什么解决方案； How：如何一步步满足需求？ 在定义局部指标时，首先考虑目标和价值，然后关注不同层次的指标： 一级指标：对整体指标的影响； 二级指标：功能本身的性能，相关性的影响； 三级指标：细分数据。
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