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metric-design

设计指标体系时使用。适用于北极星指标、AARRR 海盗模型、漏斗指标、GSM(Goals-Signals-Metrics)框架。帮助团队从业务目标出发,建立可量化、可追踪、可行动的指标体系。

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指标体系设计(Metric Design)

参考来源:Google HEART Framework、Pirate Metrics (AARRR)、North Star Metric、GSM Framework、Lean Analytics。

适用场景

  • 从零搭建产品 / 业务指标体系
  • 定义北极星指标(North Star Metric)
  • AARRR 各阶段指标拆解
  • 漏斗指标设计与口径定义
  • GSM 框架落地(目标 → 信号 → 指标)
  • 指标口径对齐与文档化
  • OKR / KPI 量化拆解
  • 数据埋点需求输出

核心原则

1. 业务导向
   指标必须回答业务问题,不是为了量化而量化

2. 可行动
   每个指标变动都能对应具体行动(不能只看不能动)

3. 可衡量
   有明确计算公式、数据来源、统计口径

4. 层次分明
   北极星 → 一级指标 → 二级指标 → 过程指标,不混层

5. 口径唯一
   同一指标全公司一个定义,不允许多版本

6. 反指标
   设防护指标(Guardrail Metrics)防止优化一个指标伤害另一个

指标体系框架

北极星指标(North Star Metric)

定义:单一指标,代表产品核心价值,全公司对齐

选择标准:
  - 反映用户获得的核心价值
  - 可拆解为团队可影响的子指标
  - 领先指标(而非滞后指标)
  - 长期增长与短期增长一致

示例:
  Spotify → 每周活跃收听时长
  Airbnb → 预订间夜数
  Slack → 每日活跃团队中发送消息数
  电商 → 月度 GMV / 月度订单数

AARRR 海盗模型

Acquisition(获取)  → 用户从哪来?
Activation(激活)   → 用户首次体验价值?
Retention(留存)    → 用户回来吗?
Revenue(收入)      → 用户付费吗?
Referral(推荐)     → 用户推荐吗?

每个阶段 2~3 个核心指标 + 1 个反指标

GSM 框架

Goals(目标)   → 业务想达成什么?
Signals(信号) → 什么行为/现象说明在接近目标?
Metrics(指标) → 用什么数字量化信号?

示例:
  Goal: 提升用户活跃度
  Signal: 用户更频繁地使用核心功能
  Metric: 周均核心功能使用次数(per user)

漏斗指标

设计步骤:
  1. 定义漏斗起点和终点
  2. 拆解中间关键步骤(不超过 7 步)
  3. 每步定义转化率 = 下一步人数 / 当前步人数
  4. 标注各步骤的平均时长
  5. 设置各步骤基准线(Benchmark)

注意:
  - 每步定义必须互斥(一个用户不能同时在两步)
  - 时间窗口要明确(7 天漏斗 vs 30 天漏斗)
  - 区分新用户漏斗 vs 全量用户漏斗

指标定义标准格式

指标名称:[中文名]([英文名])
业务含义:[一句话解释]
计算公式:[分子] / [分母] 或 COUNT(xxx) WHERE ...
数据来源:[表名 / 埋点事件]
统计粒度:[天/周/月]
统计口径:[去重规则 / 时间窗口 / 过滤条件]
责任人:[谁负责这个指标]
反指标:[优化此指标时需要监控什么]
基准线:[当前值 / 行业均值 / 目标值]

流程

1. 明确业务目标(这个阶段最重要的事是什么?)
   ↓
2. 选择框架(北极星 / AARRR / GSM / 漏斗)
   ↓
3. 拆解指标层级(一级 → 二级 → 过程指标)
   ↓
4. 定义每个指标的标准格式(公式 / 口径 / 来源)
   ↓
5. 设置反指标(防止过度优化)
   ↓
6. 确认数据可获取性(有埋点吗?有表吗?)
   ↓
7. 输出指标文档 + 埋点需求
   ↓
8. 与产品 / 开发 / 数据对齐口径

质量自检

□ 每个指标是否有明确计算公式?
□ 口径是否无歧义(同一个名字只有一个定义)?
□ 指标层级是否清晰(北极星 → 一级 → 二级)?
□ 是否设置了反指标 / 防护指标?
□ 数据来源是否确认可获取?
□ 时间粒度和窗口是否明确?
□ 是否与产品 / 业务对齐?
□ 是否输出了埋点需求(如果缺数据)?
□ 指标数量是否合理(一级 ≤ 5,二级 ≤ 15)?
□ 是否考虑了季节性和外部因素影响?

常见坑

  1. 虚荣指标——只看 PV/UV 不看实际价值(注册不等于激活)
  2. 指标太多——什么都追等于什么都不追
  3. 口径不统一——产品说 DAU 包含游客,运营说不包含
  4. 只有滞后指标——收入是结果,过程指标才能行动
  5. 忽略反指标——提升转化率但客单价暴跌
  6. 指标不可行动——看到下降了但不知道该做什么
  7. 时间窗口不明确——7 天留存和 30 天留存混着看
  8. 漏斗步骤定义模糊——用户可能跳步或回退

配套模板

  • templates/metric-framework-template.md — 指标体系设计模板

与其他 skill 的协作

上游:
  产品经理工作流 → 业务目标 + 假设
  项目经理工作流 → OKR / 里程碑

下游:
  sql-analysis → 指标口径落地为 SQL
  data-visualization → 指标可视化到仪表盘
  ab-testing → 实验指标定义
  analysis-report → 指标解读写入报告
  后端工程师工作流 → 埋点需求

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