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作者 | Jim Morris
整个科技行业几乎都在围绕一个主题高速运转：生产力的指数级爆发。
在 AI 的加持下，我们创造“产出”（Outputs）的能力达到了前所未有的高度。功能以前所未有的速度被开发、上线、迭代。从表面看，我们从未如此高效。
然而，当潮水退去，一个更尖锐的问题摆在了现在的产品团队面前：如此多的“产出”，究竟带来了多少有价值的“成果”（Outcomes）？
本文将回顾硅谷著名产品教练、UC 伯克利特聘教授 Jim Morris 在全球产品经理大会（PM-Summit）的经典演讲《产品分析：通过关键指标助力团队与企业成功》。他敏锐地察觉到，绝大多数团队都沉溺于交付的速度和数量，却对这些行为是否真正驱动了用户满意和商业成功，缺乏一套诚实、有效的衡量体系。
他将其清晰地定义为“产出”与“成果”的混淆，以及对“虚荣指标”（Vanity Metrics）的致命迷恋。
例如，他明确指出，“带来很高的页面浏览量（PV）”是典型的虚荣指标，而真正的问题是“有人采取了那些真正有意义的行动吗？” 他用自己在 Power Reviews 的亲身经历——砍掉路线图上各种令人兴奋的前瞻功能，转而聚焦修复移动端体验，最终带来评论量 50% 的提升——来论证，真正驱动客户价值的，往往不是做了多少，而是做对了什么。
Jim Morris 是硅谷著名的产品教练，ProductDG 的创始人和首席专家，他为很多财富 100 强企业、科技公司、创业公司的产品管理领导人和团队提供咨询和教练工作。他同时作为特聘教授，在加州大学伯克利分校讲授产品管理课程。在做产品教练之前，Jim 长期担任科技公司的产品经理和领导者，多次将早期想法发展为成功的产品，例如他曾共同创立 PowerReviews，并以 1.68 亿美元的价格出售。他曾在 Fogdog 负责产品管理，设计了最早的电子商务系统，该公司曾以 4.5 亿美元的价格进行 IPO。
今天，我们重温这份讲稿，不仅仅是为了学习一套产品分析的方法论。更重要的是，在一个喧嚣散尽、价值回归的时代，用他提供的这把标尺，来重新校准我们工作的方向和意义。
图 2:Jim Morris 在 2024 PM-Summit 演讲现场
AI产品爆发，但你的痛点解决了吗?8.15-16 北京威斯汀·全球产品经理大会PM-Summit，3000+AI产品人社群已就位。
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成果 > 产出：一切的起点
说到指标，市面上的指标非常多，但并非所有指标的价值都一样。所以，我们先从一个概念入手：关注“成果”（Outcomes），聚焦于最终的结果。我合作过的团队和公司，常常过于关注截止日期、交付时间，这些其实都只是“产出”（Outputs）。
举个很简单的例子，所谓的“产出”就是：我们在 11 月 21 日，上线了新代码。
但我们真正想要的“成果”是：我希望用户的购买量能因此增加。
所以，我们需要转变思维，从“按时交付”来管理技术团队，转变为对代码能真正产生“实际影响”抱有高期望。
再比方说，你在找工作。“产出”是你可以海投很多份简历，但真正的“成果”是拿到 offer。有时候，找工作需要更聪明一点，申请最适合的职位，想办法建立人脉连接。所以，关键不在于数量。
另一个例子：你升级了你的 App。当然，升级本身是一个“产出”，但它带来了什么？你的转化率真的提高了吗？你成功让用户从免费版转向付费版了吗？
这就是区别所在。我们太习惯于用图 1 左边这种“产出”思维来管理技术了。
或者，假设你是做市场的，目标是拉流量，吸引更多人用你的网站或 App。于是你发了很多新闻稿，做了很多市场活动。这些都是“产出”。但用户真的在增加吗？日活跃用户数在上涨吗？有时候，你可能只是在错误的地方使劲。所以，如果你在管理技术，你应该用“成果”来衡量。
我们来看一个真实的案例。
图 4：使用成果代替产出
当年我在 Power Reviews 担任 CTO 和产品负责人的时候，我们做了一次客户“聆听之旅”。一年之内，我和 100 位客户进行了交谈。我们会去不同的城市，和他们坐在一起，讨论我们的产品路线图。你可以看到，这是一份路线图的构想，上面都是真实的项目和明确的截止日期。我们和客户聊这些，他们很兴奋，觉得这些想法很棒。
然后，我们问了他们一个至关重要的问题：“在产品评论之外，你们公司现在面临的头号难题是什么？”
他们异口同声地回答：“移动端的普及。越来越多的人在手机上使用我们的服务，但我们的服务在移动端体验很差。而且说实话，你们 Power Reviews 的服务在手机上用起来也糟透了。”
这类声音，我们听到了一遍又一遍。
于是，我们决定转向，改变方向。
我们决定聚焦于对客户真正重要的事情上——帮他们获得更多的产品评论。
所以，我们回去修复了所有移动端的应用、网站，以及所有在手机上阅读和撰写评论的流程，我们的唯一目标就是：带来更多评论。
我们为此做了好几件事。在发布这些更新后的几个月里，我们在移动端获得的评论量提升了整整 50%！这才是我们的客户想要的影响力，他们爱死这个改变了——他们甚至完全忘了我们之前在路线图里承诺的那些功能。
我们聚焦于最重要的事情，深入挖掘，并取得了重大进展。
避开陷阱：识别虚荣指标
有时候，公司会陷入对错误指标的狂热之中。我刚才提到了“产出”，现在我们来看看另一些不太好的指标。这些就是“虚荣指标”（Vanity Metrics），它们可能看起来很美，听起来很棒，但只会给你一种虚假的成功感。
这是什么意思呢？虚荣指标关注的是一些低质量的衡量标准。
所谓的“产出”就是：我上线了一个功能，我发了一篇新闻稿，我在社交媒体上发了个帖子。你做了很多“产出”的动作。实际上，有了 AI，你可以做出更多的“产出”。
你也在追求“数量”：大量的新闻稿，也许你收获了很多粉丝，甚至是买来的粉丝。也许很多人访问了你的网站，带来了很高的页面浏览量（PV）。但有人采取了那些真正有意义的行动吗？还是说，你只是在堆砌数量？
最后一点是“热度”。你可能常听公司里的人说：“快看这个，好多点赞！被分享了好多次！”这些活动固然重要，但问题是，它是否导向了那些真正的成功指标——比如转化率、收入、用户深度参与？还是说，大家只是随手点了一下而已？所以，虚荣指标感觉上很重要，但实际上影响力有限。
我们来看一些典型的虚荣指标。
图 5：识别虚荣指标
社交媒体上的“点赞数”，有多少人真的“点击链接”了呢？你带来了大量的“访问量”，也许是花钱买了广告，吸引了很多人来网站，或者带来了很多“下载量”——但你获得了更多的“购买”吗？也许你吸引来的根本就不是对的访客。
所以，如果你是 CEO、产品经理或市场营销人员，你需要盯着数据，确保你花钱买来的流量真的转化成了购买。你需要审视整个转化漏斗。有时候，一个团队负责拉流量，另一个团队负责做转化。你需要确保这两个团队之间有良好的衔接，他们要为同一个用户的完整体验负责。
如果你做的是 B2B 业务，你可能拿到了很多“销售线索”。但有多少最终“签了合同”呢？虚荣指标会说：“看，有这么多人对我们感兴趣！”好吧，那到底有多少人真的掏钱了呢？同样，App 的“下载量”和最终的“购买量”也是这个道理。
所以，你总会看到各式各样的指标，它们看起来很美，但你真正关心的应该是那些与收入和用户参与度直接相关的、更重要的指标。
“成功指标”（Success Metrics）关注的正是这些重要的衡量标准，例如注册和购买——这些才是真正重要的成果。
它关注质量：用户会回来吗？他们会转化吗？他们会订阅新闻邮件吗？他们会下单购买吗？他们会在 App 里做那些你希望他们做的事吗？然后是参与度：点赞是一种参与，但他们有没有写一条评论？有没有点击进入更深层の内容？这些才是更深度的参与。这些更像是成功指标。
衡量成功的维度
我们接下来要把成功指标这个概念讲得更深一些。
我想和大家深入探讨三种不同类型的成功指标，这样你就能看到衡量成功的不同维度。
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使用指标 (Usage Metrics)：大多数人对这个很熟悉。
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里程碑指标 (Milestone Metrics)：这是我起的名字，它指的是一种中间状态。如何衡量从“使用”到“购买”或其他更有价值行为之间的过程。
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满意度指标 (Satisfaction Metrics)：你想知道用户是否满意。有时候，你可以通过优化流程来增加收入，但这可能会让用户不开心，比如你是强迫他们这么做的。
当然了，还有财务指标 (Financial Metrics)：收入、成本节约、利润率。这对产品团队来说永远是重要的。你的产品团队需要省钱、赚钱。
图 6：使用指标
我们先从使用指标说起。这些非常直观，就是我们能看到的行为。比如页面浏览量（PV），日/周/月的独立访客数（UV）。他们有没有再次访问？这就有了一定的使用粘性。还是说，他们只看了一个页面就走了？是那个页面有问题，还是来的用户不对？你需要看着这些使用指标来做决策。
这些指标可以从很多第三方系统里找到，比如我比较熟悉的 Google Analytics、Adobe Analytics。
还有一类很有趣的系统叫“会话重放”（Session Replay），你可以看到单个用户在你的应用里从一个屏幕跳到另一个屏幕的全过程。你能看到他们的鼠标轨迹，但为了隐私，你看不到他们的脸，也听不到声音。通过重放用户的操作过程，你可以发现他们在哪里被卡住了。
这些指标怎么样呢？我们用一个四象限图（图 6）来看。对于使用指标，它们的价值不错（不算最高，也不低），但它们非常容易衡量。所以我很喜欢使用指标，它们是一个很好的起点，这也是为什么我把它放在第一个讲。
图 7：里程碑指标
接下来看里程碑指标。这就像一个人在跨过一块块石头。顺便说一句，这些画都是我画的。所以，如果你想学点新东西，什么时候都不晚，比如画画，真的很有趣。
里程碑，指的是由“使用”所产生的价值。你看，这个演讲是一层一层递进的。我们从“使用”开始。如果用户反复回来，并且在应用里做了一些特定的事情，我们就可以认为他们是“激活用户”（Activated Users）。
他们爱上了我们的产品，总会回来，并从中获得了价值。这就是重复使用。用户从中获得的价值是什么？他们被“激活”了。
他们甚至可能升级到付费订阅，或者订阅了新闻邮件。你可以设置各种各样的转化目标。然后，他们还可能告诉他们的朋友。
所以，你有没有衡量 K-因子（K-factor），也就是病毒传播率？一个用户会带来多少新用户？这些都是非常有趣的里程碑指标。它们不一定是财务指标，但比单纯的使用指标要有意思得多。它们处于一个中间地带。对于产品团队来说，这个中间地带至关重要。
这些数据有时在你的主数据库里，有时在其他数据库里。所以，做分析的一部分工作，就是要足够聪明，去找到这些数据在哪里。
通常，我会在工程团队里交个朋友，找一个喜欢数据、充满好奇心的工程师。我会和这个朋友聊，一起搞清楚：数据在哪？拿到数据要多久？我们能拿到访问权限吗？有一个工程师或数据科学家的朋友作为伙伴，总会很有帮助。
我们再来看这个四象限图（图 5）。里程碑指标在什么位置呢？它们比使用指标稍微难衡量一些，但它们的价值非常高。因为通过它们，你能分辨出谁是“激活用户”，他们是真心喜欢你公司的产品，并能把他们和其他没那么喜欢的用户区分开。所以，里程碑里发生的某些事，往往会导向最终的收入。
里程碑指标里，一个很重要的概念就是“激活用户”。
图 8：Josh Elman
这位是 Josh Elman，他是 Twitter（推特）的第一位产品经理。
他提出了“激活用户”这个概念（他当时称之为“核心用户”）。他的定义就在屏幕上：那些将你的产品置于“头等重要位置”（top of mind）的人，意思是他们总想着你的产品。他们睡觉前、一醒来，就会想：“哦，我要上这个产品，我要用一下。”
他们是“重复用户”（recurring users），会一再回来。
而且他们会告诉别人：“嘿，有个超赞的平台叫 Twitter，你也应该用一下。”
因为太喜欢了，所以会推荐。
总结一下：总惦记着、反复用、还推荐给别人。这就是 Josh Elman 定义的“激活用户”。
图 9：激活用户的诞生
图 7 是他做的一张图。他发现，用户在一个月内与 Twitter 互动 8 次之后，就会成为核心用户，也就是激活用户。
可以从图上看到，互动 1 到 7 次的用户，正在慢慢靠近这个门槛。但到了第 8 次，他们就开始真正变成活跃用户了。
Josh Elman 通过查看数据库，发现了这个规律。于是他决定，要开发新功能，激励人们从蓝色的“普通用户”区域进入红色的“核心用户”区域。我该如何把普通用户变成核心用户呢？
他研究了数据。他不是数据科学家，但他能提取数据。他自学了 SQL。所以，对于产品经理来说，学 SQL 是一个非常好的技巧。我学了，它为我打开了通往数据库的大门。
图 10：激活用户的规律
他发现了什么呢？在图 8 的左边，他发现关注了超过 30 个账号的人，更有可能成为激活用户。也就是说，在所有激活用户中，他们都关注了 30 个或更多的账号。
所以他知道，他可以开发一些功能，比如让用户选择一个兴趣（体育、政治、美食），然后 Twitter 根据这个兴趣向他们推荐相关账号。如何激发用户的兴趣呢？在右边，他意识到另一个因素不只是关注别人，还有被别人关注。
他发现，如果你关注的人里有三分之一也反过来关注了你，这也是你会留在这个平台上的一个信号。所以，你可以想象开发一个功能，比如我上传我的通讯录，Twitter 查看后说：“哦，快看，Jim 刚加入了 Twitter，你应该关注他。”这样他就能促进互相关注。
所以，他的模式是：用数据找到现有的活跃用户，分析这些用户的特征，然后开发功能，创造更多这样的用户。 我认为这种利用数据来提升产品“新手引导”成功率的模式非常经典。你可以思考一下，他是如何找到 Twitter 中那个“重要的行为”的。在 Twitter，重要的行为可能就是关注别人，或者被别人关注。
对于不同的公司，这个“重要的行为”是不同的。对于 Airbnb，可能是一年预订三次房间。对于 Yelp（美国的大众点评），可能是一个月写一篇评论。对于 LinkedIn，可能是一周联系两三次商务人士。
所以，这里有一个重要的行为，以及这个行为发生的频率。后来他成为了一名风险投资人，比如他投资了 Discord。他就会问这些公司：“你们产品里那个最重要的事是什么？你们的用户多久做一次？”
所以，“激活用户”这个概念非常重要。
图 11：Alberto Savoia
现在我们来看看“转化率”（Conversion Rate）。这是一个非常有趣的指标。由 Alberto Savoia 提出（他是前谷歌工程总监，领导了 Google AdWords 的成功发布）。
当你看转化率时，你可能在想，也许你是一家新公司，一个客户都没有。或者你是一个大公司里的新产品。你正在努力搞清楚，什么是成功？我有一条价值十亿美元的产品线，但我现在这个新产品，一分钱收入都还没有。
所以，你在审视你的目标市场，并试图估算你能在这个市场里赢得多少百分比的用户。这就是“转化率假说”的核心。
我希望我的团队能写下一个假说，做出一个猜测。
你在开发软件，你需要思考你想要的结果，并且在上线前，把你认为可能的结果写下来。
如果你能在上线前写下猜测（假说），然后去衡量进展，你就能看到你的猜测有多准，或者错得有多离谱。人们常说“产品感”、“常识”。如果你做出猜测，然后追踪指标看结果如何，你就能随着时间的推移培养出这种感觉。
所以，要在产品领域变得更聪明，需要经验，需要一轮又一轮的学习。做出猜测并追踪衡量，能帮助你加速这个学习循环。
图 12：XYZ 假说
我们来谈谈 XYZ 假说。
它的格式是：至少 X% 的 Y，会做 Z 这件事。这也是你用来判断是否成功的最低标准。
Alberto 举了个例子：“在空气污染指数（AQI）高于 100 的城市里，至少有 10% 的居民会购买一个 120 美元的便携式污染传感器。”
这些居民只是想知道身边的污染情况。而这就是这家公司，或者这个大公司里的新产品的假说。这个结构的好处是，如果你在开发和测试这个产品时，达不到这 10% 的目标，那就说明这个想法可能不太行。这就像一个底线，你必须超过它。在最后，我们会用一个场景把所有这些指标应用起来，再举一个例子。
图 13：满意度指标
先看看什么是满意度指标。我们想要好的指标，满意度就是其中之一。
用户是满意、不满意，还是无感？常见的例子有：净推荐值（NPS）、“失望度”问题（我稍后解释）、非常普遍的李克特量表，以及我们常说的 CSAT（客户满意度）。
这些数据通常来自问卷调查系统。在美国，有像 Qualtrics、Survey Monkey 这样的公司，还有 Google Forms。但很多公司都有自己的问卷系统，你可以用任何系统来收集这些数据，不一定非要用那几家。
那么，满意度指标在四象限图里是什么位置呢？它们的价值非常高，但衡量起来非常困难。你能想到为什么满意度指标很难衡量吗？因为时间一长，人们就不再回应问卷了。刚开始，你能收到很多回复，但慢慢地，大家就懒得再填了。所以，这是个有价值的指标，但长期获取会很困难。
接下来是“失望度”问题。这是我最喜欢的问题之一。
你可以在一场活动结束后问：“如果你再也无法参加今天的活动，你会感觉如何？”你也可以在用户用完你的产品后问这个问题，或者在原型访谈的最后问。选项是：非常失望、有点失望、或一点也不失望。这个区分非常重要。
这个问题的核心是：我给了你一个东西，然后又把它拿走，你感觉怎么样？
如果一个用户告诉你他“非常失望”，那说明他们处在一个最高的情感层级。中间层级是“有点失望”，而“一点也不失望”则是零层级。
在零层级的用户，基本不可能会购买或使用你的产品，无论你怎么改。而在“有点失望”这个中间层级，你或许只需要改一两个地方，就能把他们推向“非常失望”的最高层级。
那就是“爱”。
当人们因为你把产品拿走而感到非常失望时，就说明他们爱上了你的软件。我们的目标是，要有 40% 或更多的用户表示，如果不能用你的系统，他们会感到“非常失望”。你可以用这个问题来评估一个功能、一个产品，甚至一个公司，它在很多场景下都适用。
图 14：典型的 NPS 问题
再说说净推荐值（NPS）。这个非常有名，它提问的是：“你有多大可能把今天的活动推荐给你的同学/同事？（0-10分）”
这个问题之所以重要，是因为它关乎你的“声誉”。
我，Jim，有名誉要维护，如果我告诉你我真的很喜欢这个软件，我推荐你去用，这代表我愿意用我的声誉为它背书。所以，这个问题考验的是用户是否愿意赌上自己的声誉，去向别人推荐你的产品。
这是一个非常流行的问题。它的计算方式很特别，不是简单地把分数加起来求平均。你只会关注打了 9 分和 10 分的人。这正是 NPS 的关键。NPS 对于一场演讲或一个公司来说很有用，但对于单个功能就没什么意义了。
“你会向别人推荐某个特定的功能吗？”这个问题听起来就很怪。而且，有些产品，尤其是在医疗领域，人们并不想向朋友推荐一个医疗设备。所以，不是所有产品都适合被推荐。
图 15：李克特量表
接着是李克特量表。选项通常是：非常不满意、不满意、中立、满意、非常满意。它提供了一个范围。这其实也类似高、中、低三个层级。你可以用在各种不同的场景下，比如满意度、同意度、可能性等等。客户满意度调查（CSAT）就是基于李克特量表的。人们通常会把这个结果算个平均分。
有一次，我在一个 App 上读体育文章。读到最后，底部弹出了这个问卷。还记得我说的吗？满意度调查很难收到回复，因为人们不喜欢填问卷。那如果，你把问卷做得更简单、更有趣呢？这个就很有趣。我看到就会想点一下：“哇，这篇文章太棒了！”或者，“嗯，一般般吧。”有时候，你需要对你的问卷做点实验。
我们来谈谈财务指标。这个同样非常普遍和重要：收入。你可以在公司的内部数据库里找到这些数据。它们的价值极高——这关系到你作为员工的薪水。而且它们相对容易衡量，因为公司总是在计算财务数据。所以，无论如何，作为产品经理，你总能接触到这些数据。
图 16：纵轴是衡量难度，横轴是价值
图 14 显示了每个指标各自的位置。使用指标和财务指标通常最容易获取，所以你看到得也最多。里程碑指标更重要，但衡量起来也更难一点。然后就是满意度指标。我鼓励你，尝试在所有这些领域里，都找到并计算适合你的指标。
实战论：播客创作 App
我们来看一个案例：播客（Podcast）创作 App。
我相信很多人都听播客。现在假设，你要开发一个 App，帮助创作者完成制作播客的所有环节。这个 App 能帮助播客主录制、剪辑和发布他们自己的播客。客户就是播客创作者。他们的问题是，为了做一个播客，要用太多工具了，太累了。一个录音工具，一个剪辑工具，一个发布工具，一个分发工具……太多了。所以，我们的业务就是把这些功能整合到一个 App 里。
那么，我们可以为这个 App 追踪哪些成功指标呢？这就是我们的场景。我们来看看刚才讨论过的几个领域：
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使用指标：
我可以追踪 App 打开次数、用户在 App 内停留时长、点击录制按钮的次数、点击剪辑播客的次数。这些只是行为，本身不是特别重要，但能反映活跃度。
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里程碑指标：
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激活用户：他们每月至少发布一期播客。
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XYZ 假说：至少 20% 的播客创作者会用我们的 App 来剪辑播客。市面上播客很多，我想打入这个市场，最低目标是拿下 20% 的创作者。
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满意度指标：
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我会看我们 App 的 NPS 净推荐值。我会问那个问题：“你有多大可能把我们的 App 推荐给其他播客创作者？”
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我可能还会看认为我们 App “非常易用”或“极其易用”的用户比例。
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财务指标：当然是广告收入，我们的 App 里有广告。甚至可能为播客主提供商业赞助的机会。
再来看一个问题：指标到底是为了谁？为了客户，还是为了公司？ 我们有时会搞混。
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对于公司来说，他们想要高应用商店评分，想要用户向付费版的高转化率。
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对于你的客户（播客创作者）来说，他们只想节省时间，获得更多听众。
所以，你生态系统里的不同角色，目标是不同的。
来看看这些目标。
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你的客户想要：用起来简单，做得快，听众多，能赚更多钱。
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你的公司想要：App 的高采用率，很多人用；很好的评分；向付费版的高转化率；以及大量的付费订阅用户，这样才能发工资，公司才能发展。
为了有效地衡量这些，我们必须把目标具体化。
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“创作得更快” -> 真正意思是 -> “将创作时间从 3 小时缩短到 2 小时。”
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“获得更多听众” -> 意思是 -> “让听众数量月环比增长 100%。”
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“获得更多赞助收入” -> 意思是 -> “将播客收入中位数从每期 100 美元提高到 200 美元。”
右边的所有目标都是可衡量的、具体的。你需要从宽泛到具体。
我们再来看看公司的业务指标。
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“高采用率” -> “至少 10% 的美国播客主用我们的产品制作播客。”
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“高评分” -> “在所有应用商店维持 4.5 星以上的评分。”
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“向付费版的高转化率” -> “在本季度末，将转化率从 10% 提升到 20%。”
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“更多订阅用户” -> 我们要写下具体的数字 -> “从 3500 人增长到 5000 人。”
让目标变得具体、可问责、可衡量。
将客户和产品的成功，与企业的成功联系起来
最后，我想向大家展示，如何将你作为产品团队的工作，与公司的成功连接起来。我们发布一个产品，让人们接受它，然后实现一些商业目标。
图 17：成功指标的金字塔
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你做出一些产出，带来了使用指标，那又怎样？
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你获得了满意度，用户成了激活用户，那又怎样？
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你的客户做播客更快了，但你公司受益了吗？
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你拿到收入了吗？
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你实现你的目标了吗？
让我们把播客 App 这个案例中的活动串联起来。
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你的产出 (Features)：你增加了“一键发布”功能，让发布更快；你帮用户列出所有可发布的平台；你帮助他们处理格式。你做了所有这些功能。
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用户的使用 (Usage)：你的用户真的在用这些功能吗？他们点击了那个提示吗？他们用了一键发布吗？
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用户的感受和里程碑 (Milestone)：他们感觉如何？他们有没有达到那些重要的时刻，比如制作了 5 期播客？有没有 70% 的用户表示，如果拿走这个 App 他们会非常失望？
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给客户带来的价值 (Customer Value)：他们得到了什么？还是那个词：速度。以前用那么多工具，现在一个 App 全搞定，快多了。
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给公司带来的价值 (Business Value)：你得到了什么？用户因为喜欢这些省时间的功能，所以升级到了付费版。当他们升级时，你公司的收入目标就达成了。
所以，你作为产品团队真正在做的是，告诉你的老板和同事们：“看，我们要做这些功能，它们通过这样一条路径，和我们公司的目标紧密相连。”
我们谈论的这些指标，它们是相互关联的。如果你能把团队努力的故事讲成这样，你会成功得多，也能帮助所有人理解你到底在做什么。
我想澄清一点，我们将这些活动连接起来，并不意味着它们之间存在严格的“因果关系”。也不意味着我们发布这些功能就一定能带来统计学上显著的收入增长。大多数 B2B 公司甚至没有足够的访客量来进行统计显著性检验。所以，请记住，这是一种讲述故事的方式，但我们无法保证结果。
我们来快速聊一下衡量“活动”和衡量“客户”的区别。有些人只衡量活动，比如“本月创作了 1000 期播客，下个月目标是 1500 期”，或者“播客平均时长从 5 分钟增加到 10 分钟”。
但你很难从中看出，你的产品是否真的获得了用户的青睐？用户是否成功了？他们赚到钱了吗？所以，你同时也要衡量关于“客户”的事情。有多少人制作了至少一期播客？也许有些人来了平台，做了很多操作，但从没成功发布过一期。有多少人制作了五期或更多？这些是特殊用户，是激活用户。
所以，要同时关注“事”和“人”。我们常常会忘记衡量其中一个，而这很重要。通常，右边（人）的指标更重要。
先行指标
最后，让我介绍什么是“先行指标”（Leading Indicators）——那些能预测未来的指标。
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如果我把商品“加入购物车”，也许稍后就会“购买”。
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如果我应聘一份工作，你开始给我的前雇主打电话做“背景调查”，也许这意味着我快要拿到 offer 了。
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如果用户开始进行“新手引导”并使用功能，也许这意味着我快要“签下这笔生意”了，他们兴趣更浓了。
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我有个老师，他会根据一次“记忆力”小测验的成绩来判断。如果我得了 A（好成绩），那通常意味着我这整个学期的最终成绩也会很好。
这些是不同层级的先行指标。
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“加入购物车”可能只提前几分钟预测“购买”。
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“背景调查”可能提前几天预测工作 offer。
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用户在“新手引导”中使用功能，你开始看到趋势，也许几周后你就能签下这单。
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而那位老师的记忆力测试，可以提前几个月预测学生的成绩。
你真正在寻找的，是那个能让你洞察未来的“先行指标”，它能缩短你等待结果的滞后期。
图 18：预测流量
这里有一个关于美国节假日的故事。我注意到，在长周末，周五和周一的流量都会下降，因为大家不上班了，不看我的网站了。所以我想，我能不能在周五，根据流量下降的百分比，来预测周一会下降多少？
那些周五请假的人，周一通常也还在休假。结果发现，预测得非常接近。这只是我发现的一个趋势，它能帮我预测那些三四天的小长假。
我能预测公司的流量，从而预测收入。
我们再来看收入。我知道，对于这个网站，周一是收入最高的一天。这个故事讲的是，如何利用周一的数据，来预测整个月的收入。他们是怎么做的呢？
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周一是收入最高的一天，设为 100%。
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周二，我们大概能拿到周一 80% 的收入。
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周三是 70%。
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周六是最低的一天，只有 30%。
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周日会回升一点。
你可以看到这个趋势，而且这个趋势在每一周都非常稳定。所以，如果我周一赚了 1000 美元，那么周六我大概会赚 300 美元。这些都是基于周一收入的每日收入百分比。
所以，我只要看周一的数据，就能预测这一周的收入。一旦有了第一周的数据，我就能数一下这个月有几周，从而预测整个月的收入。我抓住了一个重要的日子（周一），并用它来预测了整个月。周一，就成了我的“先行指标”。
所以，我想向你们提出一个挑战：你的“先行指标”是什么？你能找到一个吗？我给了你们很多例子。也许你可以深入研究你的系统，找到一些模式。你会发现，先行指标能帮助你更好地规划业务，也能更好地呈现你产品的状况。
为了解答 Jim 提出的问题
「产出是否带来了成果？」
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（文：AI科技大本营）
