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增长模型指标体系怎样构建？
更新时间：2025-6-3 01:15:20 作者：爱短链
指标体系的重要性不言而喻吗？无论是运营、服务还是产品，都离不开指标体系的构建。
你在公司建立的指标体系是否如下？ 是这样？ 还是这样？ 这样构建指标是可以理解的。
毕竟，公司可以使用的指标只不过是这些指标。
全部列出不会有错误。
然而，上述风格出现了： 1)指标变成满天星:没有重点，没有思路。
指标建成后，只看到一组数据，各有用处，却无法形成合力。
最后，它不仅浪费了开发人力，而且有利于业务推广； 2)指标空洞不落地:作者曾经经历过一个需求，客户给了一个需求文档，粗略的看，有模型，有分类，就像大家的手一样。
但仔细一看，发现分析词在模型中随处可见，过程中具体指标很少，需求空洞，无法落地。
正是由于上述原因，业务与数据开发之间的矛盾不断加剧，最终实现了不断升级的命运。
作为一名非资深的数据分析师，我真的很想和你谈谈指标系统的建设理念。
我刚刚听到曲辉先生的北极星指标建设方法。
我深深地感受到了它。
我整理了指标建设的常用方法，并与您分享。
无论是运营、产品还是服务，指标都像一双眼睛，随时提醒员工业务效果。
在一定程度上，该指标反映了公司的战略方向和部门的业务目标。
因此，只有有效地建立指标体系，才能有效地协调资源，促进合作，而不是忙于分散沙子。
(1)拆解公司战略 公司的战略反映了公司如何赚钱，通常伴随着商业模式、利润模式等词汇。
对于公司中下层员工来说，战略往往是一个非常遥远和宏观的概念。
中小型初创公司很容易说，至少他们可以听到或看到公司的策略。
然而，对于一些大公司来说，有成千上万的员工和成千上万的业务线。
恐怕只有少数高管会经常考虑真正的策略。
据估计，过滤到我们这个阶层的业务模型已经形成，业务指标明确。
虽然距离很远，但战略目标对指标体系建设的重要性值得反复强调。
不同的公司有不同的战略方向，他们关注的指标也非常不同。
教育的重点是学生上课，视频的重点是观看时间，广告行业的重点是点击转换等。
不同的策略导致关注指标的差异。
这一关键指标被称为北极星指标，它不仅用于衡量公司运营的效果，还用于业务拆分和工作协调。
它的存在可以帮助产品经理和运营结果负责。
对于北极星指数，公司往往有两种情况：清晰和不清晰。
比较成熟的公司往往会有明确的指标，比如:BAT、TMD等等，经过长期和探索，形成了稳定的战略方向，形成了相对稳定的评价指标。
然而，在一些初创公司或一些转型公司中，我们经常看到战略调整和北极星指的转变，如：Youtube早期的北极星指数是点击率，后期逐渐调整为观看时间；BAT在构建三级火箭时，这类公司也逐步调整自己的北极星指标：从简单的流量分配公司到平台建设再到生态维护，战略调整总是伴随着指标的变化。
从这些情况下，我们也可以看出北极星指数相对稳定，但并非不可调。
那么，如何构建北极星指标呢？ 1） 衡量公司的商业价值和客户的价值需求 我们以猎聘为例:公司的价值是销售增值账号套餐，购买套餐的求职者会有更多的权利，而对于用户来说，就是找到合适的工作/人才。
基于这一思路，猎聘构建了自己的商业目标和用户价值闭环。
2） 列出备选指标，逐步筛选 在商业目标和用户价值闭环中和用户价值闭环中的筛选标准： 3） 确定北极星指标： 通过分析，公司的北极星指标是：个人用户投递简历日活。
由于该指标能有效曝光各公司信息，提高公司与个人的匹配程度，更好地形成猎聘业务闭环。
(2)拆解部门业务 如果我们对公司的北极星指标有深入的了解，我们可以根据该指标深入挖掘业务模式和细分指标系统，即我们经常在互联网上听到的业务模式。
公司持久经营的原因通常是运营模式是否能自我成长，并能形成良性循环。
商业模式不能形成一个良性循环的公司，虽然暂时很活跃，但最终会面临分散的结果。
几年前的乐视，最近几天的瑞星，是因为过度夸大了流量红利，忽视了自己的成本压力，最终导致供应链紧张，导致丑闻。
在深入挖掘业务指标体系时，往往有两种情况： 1） 公司拥有完整的商业模式 对于一些大公司来说，商业模式相对固定。
这种商业模式更符合公司的战略。
我们需要做的是梳理现有的商业模式，然后根据这种商业模式构建指标。
比如腾讯游戏的增值盈利模式，北极星指数就是转化率——也就是说，有多少免费玩家转化为付费用户，这是腾讯长期以来的盈利模式，相对稳定。
那么，要想建立这个指标，就需要梳理腾讯长期沉淀的商业模式: 操作:排水方式有哪些？广告在哪里？现有的效果评价是什么？ 产品：功能转换点是什么？产品设计过程是什么？ 基于这些稳定的模型，我们将北极星指数拆分为渠道量、免费用户活动量、游戏在线时间、付费金额等指标，然后逐步细分为绩效评估。
因此，对于现有的商业模式：先梳理，再构建是上策。
2） 在探索过程中，公司的商业模型正在探索 探索公司的商业模式是不可避免的。
初创公司或大公司需要不断探索才能建立新的业务部门。
商业模式的探索过程和北极星指标的调整往往是同步的，因为这两者是不可分割的让我们继续分解以上内容Youtube的案例。
我们刚才说，前期Youtube北极星指数是点击率，一系列反应是技术团队优化算法，创作者封面设计为首要任务，广告也存储在视频头部，基于北极星指数细分业务指标最直接：视频曝光、视频点击率甚至视频密度等。
但是逐渐摸索的时候，Youtube很多客户点击后会立即离开，客户的留存率很低，视频内容质量也会逐渐下降，所以2012年以后，Youtube调整北极星指数，将点击率修改为观看时间，这种调整使公司内部发生了很大的变化——技术团队以观看时间为推荐的培训目标，创作者不仅关注封面，而且不断提高内容质量，广告也分布在视频的整个时期，业务指标从曝光延伸到在线时间，相应的视频内容曝光时间维度指标。
北极星指标是一个相对宏观和不可直接操作的指标。
正因为如此，我们需要细分北极星指标，分为单一明确的细分指标，通过影响细分指标来改变北极星指标。
说到这里，你对指标的构建有系统的认识吗？如何根据北极星指标构建合格的指标体系？ 共分三步： 定义北极星指标：通过上述步骤，您必须建立自己的北极星指标，对吧？这实际上是第一步，它代表了用户体验到的产品价值的理想状态，我们没有解释太多。
绘制用户核心转换路径：这一步是记录用户从产品到体验核心价值完成交易的过程，用户在访问过程中，完成什么先验交易，最终完成交易，过程实际上是用户旅程的过程，许多公司开始意识到用户旅程的重要性，并逐渐梳理自己的旅程。
组装指标模型：为用户核心转换路径的每一步设置细分指标，将这些细分指标放入北极星指标指导下的商业模型中，并填写具体值。
我们通过一个案例来分析指标系统的构建过程:对于网易云音乐来说，因为他是听歌的应用，他的北极星指标总是听歌。
在确定了北极星指标后，我们可以根据该指标梳理其核心转化路径，如图所示： 用户的每一步都呈现在上述路径中，我们的下一个分析是根据上述路径组装指标模型。
组装指标模型主要有四种方法，其中两种主要在本案中解释，其余的方法将在以下内容中解释： 第一个指标模型是：全链路漏斗型 将北极星指标细分为多个细分指标，然后组合成链路。
对于网易云音乐，相应的全链路公式如下：总听歌时间=应用下载量*首次访问的比例为%*首次听歌的比例%%%*持续听老用户比例%*平均听歌时间。
这是一种帮助大家理解北极星指标的粗略方法，每个细分指标都可以通过数据呈现: 从图中可以清楚地看出，老用户持续听歌的时间明显较少，老用户活动的问题基本确定，所以下一步的操作是考虑如何促进活动。
全链路漏斗模型的优点是可以显示所有细分指标，标记转化率，找到机会点，但问题是这个公式不是一个可以直接乘以的公式。
第二个指标模型是：因子分解型 细分指标不仅可以乘以，还可以按照一定的逻辑加入，最终组合北极星指标。
它不仅是一个细分指标，而且是每个细分指标之间的层次关系。
这个模型的缺点是很难构建，但优点是可以直接计算哪个细分指标会对结果产生什么影响。
以上图为例:如果要想办法提高10%的老用户继续听歌的比例，老用户平均每天听歌的人数会增加5万。
同时，如果每天增加5000个新的听歌用户，很容易得出每天听歌的用户总数是5.5万，然后得出每天听歌的总时间是1.1万分钟。
这个计算很直观，很容易理解。
看到上面的图形，你对指标建设过程有清晰的了解吗？我想你会有所收获。
(3)负向指标的选择 当你建立一个北极星指数系统时，你是否感到一点成就感，不要担心，一切都有两面性，一方面增长，另一方面衰减。
比如我们前面提到的例子，Youtube当点击率作为北极星指数时，B端和C端的客户将注意力集中在封面上。
这样，活跃的点击率就会上升，但随后的视频质量就会下降。
视频质量最直接的测量指标是用户的访问时间。
然后，此时的访问时间可以用作Youtube北极星指数与负向指数相辅相成的负向指一个完整的指标体系。
从以上分析来看，以点击率为北极星指标的风险更大。
毕竟视频内容是平台的基础。
幸运的是，Youtube及时调整。
好了，我们暂时在这里写这篇文章。
不知道大家有没有收获。
本文完成了指标系统的建设。
稍后，我们将详细解释指标系统的用法。
谢谢你。
作者：livandata；个人微信官方账号:livandata，欢迎关注沟通~ 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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你在公司建立的指标体系是否如下？ 是这样？ 还是这样？ 这样构建指标是可以理解的。
毕竟，公司可以使用的指标只不过是这些指标。
全部列出不会有错误。
然而，上述风格出现了： 1)指标变成满天星:没有重点，没有思路。
指标建成后，只看到一组数据，各有用处，却无法形成合力。
最后，它不仅浪费了开发人力，而且有利于业务推广； 2)指标空洞不落地:作者曾经经历过一个需求，客户给了一个需求文档，粗略的看，有模型，有分类，就像大家的手一样。
但仔细一看，发现分析词在模型中随处可见，过程中具体指标很少，需求空洞，无法落地。
正是由于上述原因，业务与数据开发之间的矛盾不断加剧，最终实现了不断升级的命运。
作为一名非资深的数据分析师，我真的很想和你谈谈指标系统的建设理念。
我刚刚听到曲辉先生的北极星指标建设方法。
我深深地感受到了它。
我整理了指标建设的常用方法，并与您分享。
无论是运营、产品还是服务，指标都像一双眼睛，随时提醒员工业务效果。
在一定程度上，该指标反映了公司的战略方向和部门的业务目标。
因此，只有有效地建立指标体系，才能有效地协调资源，促进合作，而不是忙于分散沙子。
(1)拆解公司战略 公司的战略反映了公司如何赚钱，通常伴随着商业模式、利润模式等词汇。
对于公司中下层员工来说，战略往往是一个非常遥远和宏观的概念。
中小型初创公司很容易说，至少他们可以听到或看到公司的策略。
然而，对于一些大公司来说，有成千上万的员工和成千上万的业务线。
恐怕只有少数高管会经常考虑真正的策略。
据估计，过滤到我们这个阶层的业务模型已经形成，业务指标明确。
虽然距离很远，但战略目标对指标体系建设的重要性值得反复强调。
不同的公司有不同的战略方向，他们关注的指标也非常不同。
教育的重点是学生上课，视频的重点是观看时间，广告行业的重点是点击转换等。
不同的策略导致关注指标的差异。
这一关键指标被称为北极星指标，它不仅用于衡量公司运营的效果，还用于业务拆分和工作协调。
它的存在可以帮助产品经理和运营结果负责。
对于北极星指数，公司往往有两种情况：清晰和不清晰。
比较成熟的公司往往会有明确的指标，比如:BAT、TMD等等，经过长期和探索，形成了稳定的战略方向，形成了相对稳定的评价指标。
然而，在一些初创公司或一些转型公司中，我们经常看到战略调整和北极星指的转变，如：Youtube早期的北极星指数是点击率，后期逐渐调整为观看时间；BAT在构建三级火箭时，这类公司也逐步调整自己的北极星指标：从简单的流量分配公司到平台建设再到生态维护，战略调整总是伴随着指标的变化。
从这些情况下，我们也可以看出北极星指数相对稳定，但并非不可调。
那么，如何构建北极星指标呢？ 1） 衡量公司的商业价值和客户的价值需求 我们以猎聘为例:公司的价值是销售增值账号套餐，购买套餐的求职者会有更多的权利，而对于用户来说，就是找到合适的工作/人才。
基于这一思路，猎聘构建了自己的商业目标和用户价值闭环。
2） 列出备选指标，逐步筛选 在商业目标和用户价值闭环中和用户价值闭环中的筛选标准： 3） 确定北极星指标： 通过分析，公司的北极星指标是：个人用户投递简历日活。
由于该指标能有效曝光各公司信息，提高公司与个人的匹配程度，更好地形成猎聘业务闭环。
(2)拆解部门业务 如果我们对公司的北极星指标有深入的了解，我们可以根据该指标深入挖掘业务模式和细分指标系统，即我们经常在互联网上听到的业务模式。
公司持久经营的原因通常是运营模式是否能自我成长，并能形成良性循环。
商业模式不能形成一个良性循环的公司，虽然暂时很活跃，但最终会面临分散的结果。
几年前的乐视，最近几天的瑞星，是因为过度夸大了流量红利，忽视了自己的成本压力，最终导致供应链紧张，导致丑闻。
在深入挖掘业务指标体系时，往往有两种情况： 1） 公司拥有完整的商业模式 对于一些大公司来说，商业模式相对固定。
这种商业模式更符合公司的战略。
我们需要做的是梳理现有的商业模式，然后根据这种商业模式构建指标。
比如腾讯游戏的增值盈利模式，北极星指数就是转化率——也就是说，有多少免费玩家转化为付费用户，这是腾讯长期以来的盈利模式，相对稳定。
那么，要想建立这个指标，就需要梳理腾讯长期沉淀的商业模式: 操作:排水方式有哪些？广告在哪里？现有的效果评价是什么？ 产品：功能转换点是什么？产品设计过程是什么？ 基于这些稳定的模型，我们将北极星指数拆分为渠道量、免费用户活动量、游戏在线时间、付费金额等指标，然后逐步细分为绩效评估。
因此，对于现有的商业模式：先梳理，再构建是上策。
2） 在探索过程中，公司的商业模型正在探索 探索公司的商业模式是不可避免的。
初创公司或大公司需要不断探索才能建立新的业务部门。
商业模式的探索过程和北极星指标的调整往往是同步的，因为这两者是不可分割的让我们继续分解以上内容Youtube的案例。
我们刚才说，前期Youtube北极星指数是点击率，一系列反应是技术团队优化算法，创作者封面设计为首要任务，广告也存储在视频头部，基于北极星指数细分业务指标最直接：视频曝光、视频点击率甚至视频密度等。
但是逐渐摸索的时候，Youtube很多客户点击后会立即离开，客户的留存率很低，视频内容质量也会逐渐下降，所以2012年以后，Youtube调整北极星指数，将点击率修改为观看时间，这种调整使公司内部发生了很大的变化——技术团队以观看时间为推荐的培训目标，创作者不仅关注封面，而且不断提高内容质量，广告也分布在视频的整个时期，业务指标从曝光延伸到在线时间，相应的视频内容曝光时间维度指标。
北极星指标是一个相对宏观和不可直接操作的指标。
正因为如此，我们需要细分北极星指标，分为单一明确的细分指标，通过影响细分指标来改变北极星指标。
说到这里，你对指标的构建有系统的认识吗？如何根据北极星指标构建合格的指标体系？ 共分三步： 定义北极星指标：通过上述步骤，您必须建立自己的北极星指标，对吧？这实际上是第一步，它代表了用户体验到的产品价值的理想状态，我们没有解释太多。
绘制用户核心转换路径：这一步是记录用户从产品到体验核心价值完成交易的过程，用户在访问过程中，完成什么先验交易，最终完成交易，过程实际上是用户旅程的过程，许多公司开始意识到用户旅程的重要性，并逐渐梳理自己的旅程。
组装指标模型：为用户核心转换路径的每一步设置细分指标，将这些细分指标放入北极星指标指导下的商业模型中，并填写具体值。
我们通过一个案例来分析指标系统的构建过程:对于网易云音乐来说，因为他是听歌的应用，他的北极星指标总是听歌。
在确定了北极星指标后，我们可以根据该指标梳理其核心转化路径，如图所示： 用户的每一步都呈现在上述路径中，我们的下一个分析是根据上述路径组装指标模型。
组装指标模型主要有四种方法，其中两种主要在本案中解释，其余的方法将在以下内容中解释： 第一个指标模型是：全链路漏斗型 将北极星指标细分为多个细分指标，然后组合成链路。
对于网易云音乐，相应的全链路公式如下：总听歌时间=应用下载量*首次访问的比例为%*首次听歌的比例%%%*持续听老用户比例%*平均听歌时间。
这是一种帮助大家理解北极星指标的粗略方法，每个细分指标都可以通过数据呈现: 从图中可以清楚地看出，老用户持续听歌的时间明显较少，老用户活动的问题基本确定，所以下一步的操作是考虑如何促进活动。
全链路漏斗模型的优点是可以显示所有细分指标，标记转化率，找到机会点，但问题是这个公式不是一个可以直接乘以的公式。
第二个指标模型是：因子分解型 细分指标不仅可以乘以，还可以按照一定的逻辑加入，最终组合北极星指标。
它不仅是一个细分指标，而且是每个细分指标之间的层次关系。
这个模型的缺点是很难构建，但优点是可以直接计算哪个细分指标会对结果产生什么影响。
以上图为例:如果要想办法提高10%的老用户继续听歌的比例，老用户平均每天听歌的人数会增加5万。
同时，如果每天增加5000个新的听歌用户，很容易得出每天听歌的用户总数是5.5万，然后得出每天听歌的总时间是1.1万分钟。
这个计算很直观，很容易理解。
看到上面的图形，你对指标建设过程有清晰的了解吗？我想你会有所收获。
(3)负向指标的选择 当你建立一个北极星指数系统时，你是否感到一点成就感，不要担心，一切都有两面性，一方面增长，另一方面衰减。
比如我们前面提到的例子，Youtube当点击率作为北极星指数时，B端和C端的客户将注意力集中在封面上。
这样，活跃的点击率就会上升，但随后的视频质量就会下降。
视频质量最直接的测量指标是用户的访问时间。
然后，此时的访问时间可以用作Youtube北极星指数与负向指数相辅相成的负向指一个完整的指标体系。
从以上分析来看，以点击率为北极星指标的风险更大。
毕竟视频内容是平台的基础。
幸运的是，Youtube及时调整。
好了，我们暂时在这里写这篇文章。
不知道大家有没有收获。
本文完成了指标系统的建设。
稍后，我们将详细解释指标系统的用法。
谢谢你。
作者：livandata；个人微信官方账号:livandata，欢迎关注沟通~ 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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