23-product-analytics

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description	搭建产品分析与指标体系。当用户说"产品指标"、"数据指标"、"北极星指标"、"AARRR指标"时使用。

Product Analytics

何时使用

• 需要搭建产品数据指标体系
• 需要定义北极星指标或核心指标
• 需要设计数据看板或报表
• 需要用 AARRR/HEART 框架分析产品数据

工作流程

Step 1: 定义北极星指标

找到最能衡量产品价值的核心指标：

• 反映用户获得的核心价值
• 领先于收入的先行指标
• 可以被团队的行动影响

Step 2: 搭建指标体系

围绕北极星构建分层指标：

• AARRR 漏斗：获取→激活→留存→变现→推荐
• HEART 框架：愉悦度→参与度→采纳度→留存→任务成功率
• 每个指标有定义、计算口径、数据源

Step 3: 设计数据看板

输出可用的看板方案：

• L1 全局仪表盘：核心指标趋势
• L2 模块看板：各功能/流程的详细指标
• L3 实验看板：A/B 测试结果追踪

Step 4: 建立数据运营节奏

让数据分析融入日常：

• 每日看核心指标异动
• 每周做详细数据分析
• 每月做深度洞察报告

关键原则

原则	说明
阶段聚焦	不同阶段看不同指标，别同时追所有数
比率 > 总量	"转化率 5%"比"10000 用户"更有意义
先行 > 滞后	关注能预测未来的指标，不是只看结果
行动导向	看了数字之后能做什么？不能做什么的就别看
反虚荣	下载量、注册量好看但没用——看激活和留存

落地模板

# 产品指标体系：[产品名称]
日期：[YYYY-MM-DD]
当前阶段：[移情/粘性/病毒/收入/规模]

## 1. 北极星指标
| 指标 | 当前值 | 目标值 | 更新频率 |
|------|--------|--------|---------|
| [北极星指标名] | [当前] | [目标] | [日/周] |

### 为什么选这个指标？
- 它反映了用户获得的核心价值：[...]
- 它是先行指标：[...]
- 它可以拆解为：[子指标1] × [子指标2] × [子指标3]

## 2. AARRR 看板

### Acquisition 获取
| 渠道 | 访客数 | 注册数 | 转化率 | CPA |
|------|--------|--------|--------|-----|
| 自然搜索 | | | % | ¥ |
| 社交媒体 | | | % | ¥ |
| 付费广告 | | | % | ¥ |
| 口碑推荐 | | | % | ¥ |

### Activation 激活
| 关键行为 | 完成人数 | 完成率 | 平均耗时 |
|---------|---------|--------|---------|
| [激活行为1] | | % | |
| [激活行为2] | | % | |
| 综合激活率 | | % | |

### Retention 留存
| 时间窗口 | 留存率 | 趋势 | 行业基准 |
|---------|--------|------|---------|
| 次日 | % | ↑↓ | % |
| 7日 | % | ↑↓ | % |
| 30日 | % | ↑↓ | % |
| DAU/MAU | | | |

### Referral 推荐
| 指标 | 当前值 | 目标 |
|------|--------|------|
| NPS | | >50 |
| K-factor | | >1 |
| 邀请转化率 | % | |

### Revenue 收入
| 指标 | 当前值 | 目标 |
|------|--------|------|
| MRR | ¥ | |
| 付费转化率 | % | |
| ARPU | ¥ | |
| LTV | ¥ | |
| CAC | ¥ | |
| LTV/CAC | | >3 |

## 3. HEART 体验指标（按需补充）
| 维度 | Goal | Signal | Metric | 当前 | 目标 |
|------|------|--------|--------|------|------|
| Happiness | | | | | |
| Engagement | | | | | |
| Adoption | | | | | |
| Retention | | | | | |
| Task Success | | | | | |

## 4. 当前 OMTM（唯一关键指标）
- 指标：[本阶段最关键的一个指标]
- 为什么是它：[当前产品阶段决定了...]
- 当前值：[X]
- 目标值：[Y]
- 主要杠杆：[可以影响这个指标的 2-3 个抓手]

相关技能

技能	回答的问题	核心能力
23 产品分析与指标（本篇）	该看哪些指标？	AARRR/HEART 度量体系搭建
04 数据驱动决策	如何严谨地用数据？	避免偏误、设定标准再看数据
30 决策框架	如何结构化地做决定？	WRAP、System 1/2、元认知工具

参考资料

详细理论基础、原则解析和推荐书目见 references/knowledge.md。