您需要避免的 3 個產品指標陷阱

已發表: 2022-06-28

在我的《洞察驅動的產品經理》一書中我闡述了為什麼減少跟踪以創造更多關注點並花更多時間從數據中提取真正的洞察是很重要的。

下一步是確保在細節層面上,您正在跟踪我所說的“優質指標”。 這篇文章——摘自我的書的第 7 章——將重點關注如何提高指標的整體質量,如何使它們更具可操作性,以及要避免哪些陷阱。

陷阱#1:虛榮指標

幾年前,我正在開髮用於管理辦公環境的 B2B SaaS 產品。 我們剛剛推出了產品並開始運行我們的第一個付費廣告活動,所以我設置了一個儀表板來跟踪 30 天內的註冊總數:

虛榮指標

數字似乎在上升,所以我們對這種勢頭感到非常高興。

問題是,雖然這張圖表在演示文稿上看起來不錯,但事實是,只有 4% 的新註冊轉化為實際轉化和收入,因此,我們沒有達到每月經常性收入目標。

這是一個累積圖表,所以最壞的情況是,如果我們沒有獲得任何新用戶,圖表就會停滯不前,但數量永遠不會減少。 這是虛榮指標的經典示例:

  • 看著這張圖讓我們感覺很好。
  • 該指標在利益相關者演示中特別有用。
  • 它並沒有讓我們深入了解我們是否真的做得很好。
  • 因為它沒有給我們任何洞察力,也沒有促使我們採取行動以任何方式改進產品或功能。
  • 儘管每天都在查看這個指標,但我們還是花了兩個月的時間(到所有 30 天的試驗結束並結束時)才發現存在問題。

雖然問題的一部分是我們當時缺乏關於如何衡量更好指標的知識,但組織中的問題往往更深層次:大多數團隊或利益相關者根本沒有準備好從他們的指標中聽到真相,所以我們看讓我們看起來不錯的數字。

在我對 Kumu 的 CPO 和 Reforge 的作家 Crystal Widjaja 的採訪中,她完美地總結瞭如何將數據視為一種利用失敗並推動改進的方式:

“當人們犯錯誤(實驗失敗、部署失敗等)時,你已經付出了代價。 我們應該將數據視為一種利用錯誤並從中吸取教訓的方法。 與其‘支付失敗的學費’並解雇個人,不如使用數據洞察力告訴我們為什麼失敗,從中吸取教訓,並利用它在下一次迭代中比第一次好 10 倍。”

– 水晶維加亞

為了從您的數據中獲得更多見解,您確實需要停止跟踪虛榮指標,而是使用數據來發現真相並推動實際改進。 如果你仔細觀察,會發現團隊為了安撫某些利益相關者或讓數字聽起來比實際更好而顯示非常有選擇性的指標的頻率是令人著迷的。 注意其他虛榮指標的經典示例,例如:

  • 頁面瀏覽量或訪問者數量
  • 關注者/喜歡的數量
  • 在現場花費的時間(會話長度)
  • 下載次數

頁面瀏覽量和會話長度等指標仍然大量用於網站分析,其重點是衡量流量、意識和初始參與度。 它們讓您了解我們所說的漏斗頂部——最初的客戶獲取——但不是客戶是否真正激活並與產品互動,這將與您更廣泛的產品和業務目標產生更有意義的關聯。

如何做得更好:要真正了解指標是好是壞,我們需要將數字放入上下文中。 至少,您想嘗試比較不同時間段的數字,例如比較本月與上個月的註冊數。

另一種使指標更有用的有效方法是使用比率而不是總數。 比率本質上是可比較的。 例如,會計師不僅僅關注總收入,而且通常將生產產品的成本與他們從中獲得的銷售額進行比較。 通過這種方式,會計師可以隨著時間的推移跟踪他們的利潤率(有用比率的一個很好的例子),以評估業務是否健康。

更好、更具可比性的指標示例:

  • 每個獲取渠道的註冊百分比
  • 完成完整註冊過程的註冊用戶百分比
  • 執行關鍵激活指標的註冊百分比
  • 4 週後使用該產品的用戶百分比

陷阱 #2:僅跟踪滯後指標

一個大問題是我們需要花費大量時間來確定我們是否達到了轉化目標(或沒有)。 該產品有 30 天的免費試用期,我們的目標是在試用期結束後將他們轉化為付費客戶,因此雖然第一個月的註冊量看起來不錯,但我們最終只能在試用期結束時知道第二個月,這些註冊中有多少轉化為付費客戶。

這是滯後指標的典型示例。 滯後指標會回顧性地報告過去的結果。 例如,您今年的收入數字與大多數其他運營指標一樣落後於指標。 只有得到結果,你才知道你做得好不好。

通過產品分析跟踪用戶行為的真正價值在於,您可以開始尋找更早的指標,而不必等待最終的收入數字。 如果您的領先指標表現不佳,您有機會在為時已晚之前糾正錯誤。 這就是為什麼我在本書的第五章中設計了 Holistic Metrics One Pager 以包括客戶行為和運營指標,這樣團隊就可以跟踪領先和落後指標的健康組合,以全面了解情況。

最強大的領先指標之一是激活指標。 一個好的激活指標代表了採取關鍵操作設置或開始使用產品的客戶百分比。 許多公司已經發現,如果用戶在入職期間在他們的產品中執行特定操作,他們往往會意識到產品的真正價值,從而進一步提高參與度。 有人稱這個激活步驟在他們的產品中達到了“啊哈時刻”。

以下是領先激活指標的一些簡單示例:

  • 社交網絡產品:一個典型的例子是 Facebook 的第一個激活指標,即在 10 天內添加至少 7 個朋友。
  • 儀表板聚合產品:價值主張是將多個工具捆綁到一個視圖中,因此您可能會發現在入職期間添加至少兩個或三個工具的用戶會充分發揮產品的潛力。
  • 實用產品:您的價值主張可能是簡化或數字化任務,例如跟踪 CRM 中的銷售對話,因此您可以跟踪盡快完成首次客戶輸入的用戶數量作為激活指標。
  • 注意產品:如果您的產品以娛樂和內容為中心,您可能會跟踪在註冊的第一周內消費了一定量內容的用戶。

順便說一句,滯後指標本質上並不壞。 事實上,它們是報告的關鍵部分,尤其是在衡量財務業績等業務指標時。 它們的優點是它們代表了最終結果,真實的事實。

另一方面,領先的指標通常包括一些假設,例如假設每天大量的冷電話會進一步增加付費用戶的數量。 隨著您獲得更多數據,您應該測試這些假設是否真的正確,但即便如此,對於激活指標是否真正導致保留率增加,或者是否其他因素促成了它,仍然存在一些不確定性。

這意味著領先指標永遠不會像滯後指標那樣準確,但它們對於從指標中獲得真正的洞察力至關重要。 它們使我們能夠從客戶行為中學習並確定可能改變我們的產品決策的早期指標,以進一步優化以獲得更好的業務成果。 使用 Holistic Metrics One Pager 模板會強制您跟踪領先指標和滯後指標,並考慮它們如何相互影響。

陷阱#3:沒有人理解的指標

當我採訪產品經理時,我經常聽到分析知識和數據洞察被隱藏在辦公室黑暗神秘的角落裡,除了幾個高度專業化的分析師之外,沒有人能理解事件名稱。 每個月,這些專家都會與不同的產品團隊會面,試圖分享和翻譯他們的一些發現。

如果我們希望我們的產品團隊和利益相關者對我們的數據建立共同的理解並協作討論對產品的改進,我們需要積極致力於使我們的數據民主化,確保我們的指標可供所有人訪問且易於理解。

對講機分享了他們幾年前進行大規模活動清理的經驗。 他們的產品有大約 350 個事件,看起來像這樣:

長事件名稱

你覺得這很熟悉嗎?

Intercom 分享說,他們未能實現分析的一個關鍵原則:除了分析團隊之外,它們對任何人都毫無意義。 他們重新定義並重建了所有事件的整個命名結構,以引入更好的可讀性,這是實現產品分析數據大眾化的關鍵步驟。

讓組織中的各種利益相關者和團隊更容易訪問報告也很重要。 不幸的是,我經常看到團隊害怕打開他們的儀表板,因為它會再次發現對利益相關者來說可能不太好的真實參與或收購數字。 為了避免令人不快的對話或討厭的問題,團隊通常更容易隱藏在復雜的外表後面。

如何做得更好:

  • 第 1 步:與您的工程團隊和分析師合作,簡化您的產品分析事件名稱:“完成入職”和“添加儀表板小部件”是每個人都能理解的操作。
  • 第 2 步:如果您有分析團隊,最好將他們納入您的產品團隊。 分析師對您的產品團隊正在進行的工作、您正在測試的實驗以及需要回答的問題的了解越多,他們就越能幫助您深入挖掘數據以找到最相關的見解。 它應該是一種合作而不是外包的方法。
  • 第 3 步:讓更廣泛的組織可以訪問您的分析儀表板和報告。 您的儀表板應該反映您產品的關鍵指標(您可以使用書中的 Holistic Metrics One Pager 進行定義)。 這對於規模化(您的團隊不希望每天都被手動報告請求淹沒)以及在更廣泛的組織內真正建立更加數據驅動的文化至關重要。

“當團隊被問及業務狀況時,他們可以去查找或做出假設性猜測。 通過為群組、漏斗和用戶事件等內容構建自定義、易於使用的向下鑽取儀表板,使前者成為領導層響應這些請求的最簡單、默認的方式至關重要。”

-水晶維嘉

請記住,我們聘請數據所做的工作是揭露真相,以便我們採取行動並改善我們的產品體驗。 使您的指標易於理解和更易於訪問是將數據洞察納入組織中的日常決策的關鍵步驟。 一旦知道問題出在哪裡,一個強大的產品組織應該比以往任何時候都更有動力去解決這些問題。

如何使用指標清單改進指標

我創建了一個簡單的清單,總結了高質量、可操作指標的關鍵特徵,這將幫助您從數據中獲得更多見解。 使用此清單來評估和改進所有現有指標:

  • 您的指標是否揭示了真相,而不是虛榮指標?
  • 您的指標是否具有可比性?它是否讓您清楚地了解其性能? (如果沒有,請嘗試比率!)
  • 您的指標是回答您問題的最佳領先指標嗎?
  • 您的指標是否易於理解,以便其他人可以圍繞它團結起來?
  • 您的指標是否與更廣泛的業務目標相關聯,您能否闡明其影響?

真正讓你的關鍵指標正確需要真正的實踐,你會發現魔鬼往往在於細節。 這絕對是正常的,實際上鼓勵您經常重新訪問您選擇的指標,並對其進行多次改進以使其更有用。

當心共享虛榮指標的陷阱,過多地關注您沒有時間糾正路線的滯後指標,並確保簡化指標並使指標民主化,以真正提高組織中的數據成熟度。

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