简介：不论是外围大指标，还是 O（Objectives），或者北极星指标，微妙等式等等，最初都须要外围组织协同形式来推动整个指标聚焦以及过程的落地。

作为产品经理人，置信很多人都遇到过以下的灵魂拷问：

订单心愿做到 5 倍增长，你有什么倡议？

目前 App 只有 1 万个新客，如果想做到 5 万新客还有什么方法？

市场份额须要从目前的 50% 进步到 70%，作为产品经理人有没有什么办法？

甚至老板会从整个商业化角度问咱们：

如果心愿在 3 年内将整体支出由 10 亿晋升到 100 亿，应该怎么做？

KPI vs OKR

这些都是比拟常见的增长问题。一旦波及到这类问题，可能一部分负责产品业务的同学会去做 KPI 的拆解，比如说给每个负责订单业务的同学增加一倍的 KPI，或者基于一些渠道拉更多的流量，找到更多渠道方进行推广等等。然而增长真的是基于 KPI 或者基于渠道、流量就能够实现的吗？

互联网历史上有两个驰名的增长飞轮，一个是亚马逊增长飞轮，一个是 Uber 增长飞轮。他们 base 的是一个典型的平台型、基于产品的互联网业务。

以亚马逊增长飞轮为例，亚马逊平台上有两个角色，一个主体角色是卖家，还有一个主体角色是顾客体验。在亚马逊的整个增长策略中，实际上就是以怎么做到老本更低这件事为出发点的，因为老本更低，可能提供给消费者的价格也会变得更低，当消费者价格下降的时候，随之顾客体验就会回升，同时带动整个亚马逊平台下面的流量也会持续上升。当平台流量持续上升的时候，就会有更多的卖家退出到亚马逊平台上来。

亚马逊增长飞轮是持续性的、系统性的。体验优化了，就能够顺利运行起来，并且在这个过程中，如果将老本、价格进行更进一步地压缩，那么整体飞轮也能以更高的效率进行转动。然而目前，咱们更常见的是基于拉新渠道、业务渠道，或是在销售渠道组织或业务上进行 KPI 拆解，这样自觉地进行 KPI 拆解实际上是十分危险的。

KPI 已经也风靡过很长时间。晚期的阿里、腾讯以及其余比拟大型的互联网公司，最开始都是用 KPI 的，但当初很多公司都逐步实现了从 KPI 到 OKR 的过渡。

什么是 OKR？用比拟文艺的说法就是从“遥望月亮”到“造火箭”整体拆解的过程。简略来说，就是一套明确和跟踪目标及其实现状况的管理工具和办法，OKR 的次要指标是明确公司和团队的“指标”以及明确每个指标达成的可掂量的“要害后果”。其中，指标是设定一个定性的工夫内指标（通常是一个季度）。要害的后果是由量化指标模式出现的，用来掂量在这段时间完结时是否达到了指标。

如何制订正当的 OKR

第一、抉择 OKR 会有思维模式下面的转变。在做 KPI 的时候，更多只会思考指标，然而做 OKR 的时候，在聚焦外围指标的同时，其实也要进一步关注实现门路，比如说怎么从用户体验登程，或者从商业模式登程，来进一步思考能够去实现的门路，以及 A - B 之间怎么达到的状态。

第二、抉择 OKR 更多是一个抉择取向。它激励咱们去做对的事，而不是只是做指标的奴隶。

第三、OKR 更大程度上是一种组织形式，它代表组织资源和协同往一处使，这样团队效力才能够实现最大化，整体来说就是以数据驱动、协同作战的指标文化。

那么，该如何制订业务的 OKR 呢？这里要提到诊断三部曲方法论：

第一、北极星指标。

第二、基于北极星指标、业务模式、用户体验、用户旅程等等，拆分一个微妙等式。

第三、基于数据技术做整体团队协同落地。

首先来看第一步：北极星指标。

北极星指标是企业业务指标和企业用户价值的交加。举个例子，很多视频网站他们的外围就是靠广告变现的，对于他们而言，从短期指标角度来讲，必定是要晋升广告营收。更多时候短期指标可能定位于晋升用户广告点击率等等。然而通过进一步考虑视频网站能够给用户提供的场景价值就会发现，对用户来讲，他们的诉求就是失去乐趣。从这个角度来说，视频网站真正的北极星指标应该是这个网站的应用时长。

下一步来看看要怎么找到北极星指标：

法令 A：这个指标是否可能反映用户从产品中取得的外围价值。比如说用户看视频网站是为了取得乐趣，用户应用搜索引擎是为了取得无效的搜寻后果，用户应用社交产品是可能去取得无效的社交反馈，建设无效的社交连贯等等。而咱们所做的这些指标，是否反映用户的外围价值？

法令 B：是否为产品达到长期商业指标奠定根底。比如说进行商业变现，不论是广告还是订单交易，这个指标是不是和这些方面相干，当这个指标呈现正向增长的时候，商业根底是否也可能越扎实。

法令 C：这个指标是否反馈用户活跃度。对于大部分互联网产品来讲，用户沉闷晋升了，才有可能更进一步去帮忙用户挖掘产品外围价值。

法令 D：当这个指标变好，整个公司是否在往好的方向倒退。

法令 E：指标是否简略、直观，并且容易取得，同时也能够拆解。

法令 F：指标是否是先导指标，而不是滞后性的指标。

第二步，微妙等式。

可能影响北极星指标的外围因素是十分多的。以当初比拟火的社区团购为例，用户在平台下的订单越多，意味着用户从社区团购取得的价值越多，并且社区团购也是一个企业长期商业价值的根底，所以 GMV 是一个衡量标准。对于有些业务来讲，可能并不具备像 GMV 这样十分有导向性的指标，然而也能够“以用户旅程为主线晋升微妙等式”。

比拟常见的用户旅程就是 AARRR 的海盗法令。从市场或者各个渠道获取用户，用经营伎俩或者功能设计去激活这些用户，在这过程中有一部分用户会是你的外围用户，或者需要被满足后他就会变成留存用户。而后针对这部分用户通过变现服务、商业服务来获取一些利益。最终当这部分用户的需要被满足时，他就会向他人举荐你的服务。整个过程能够促成产品或者服务的正向倒退，用户的健康成长。

当用户旅程阶段拆解进去之后，咱们就能够进一步发现每个阶段用户的外围指标是什么，当他们想实现这些指标时，他们可能会有怎么的行为。这时候，产品企业就能够依据这些去做用户画像剖析，从而晋升获客效率，优化落地页、购买流程，建设评估体系，通过商品举荐、会员机制等等晋升用户复购机制。

通过拆解一个微妙等式，可能比较清楚地晓得用户的指标，用户的行为，以及这个过程中咱们须要做的事件。

当咱们找到了北极星指标、微妙等式之后，下一步就是基于数据技术协同落地。只有落地策略才是好策略，不然只是一个 PPT。因而，须要各个团队进行组织协同，基于独特指标，通过数据推动每个组织进行相应的配合。

数据根底就是数据品质，所有没有数据品质保障进行的剖析、决策、经营都可能不会达到好成果。常见数据就来源于做的数据埋点和数据管理，大家能够问问本人公司数据有多少埋点，是否埋对了，哪些在用，哪些不在用，哪些异样？团队多长时间做一次数据复盘，每个 OKR 是否有对 KR 明确负责的人？当探讨分明这些问题的时候，就能够更好地答复下面以 OKR 治理为导向的整体流程问题。

OKR 的达成，外围所做的事件就是通过剖析产品构建一套标准治理，通过数据的采集、跨端归一的能力，以及可继续的高质量数据资产，从而帮忙大家监控本人的北极星指标和每个微妙等式倒退状况，并且答复到每个用户旅程中应该关怀的问题，这个时候基于 KR 并触达 O，基于微妙等式晋升北极星指标才会有更好的数据保障。

OKR 的达成，须要思考埋点的作用，因为这个对业务长期倒退有很大的影响，所以就须要从需要梳理到具体事件设计、埋点施行到数据验证，造成标准的治理 + 牢靠的采集 + 跨端的归一 = 可继续的高质量数据资产，建设一套可继续的高质量数据资产。

能够将咱们关注把多个指标治理在一张图外面，通过一张大图疾速理解北极星指标以及所有的 KR，微妙等式每个局部相应的停顿。

Case study：航旅 App 机票预约业务外围转化

对于航旅 APP 机票预约业务而言，业务外围转化流程是查问机票——查看查问后果——点击预约——到收银台实现领取，这是十分常见的机票购买漏斗。在这个过程中须要关注几个问题：有哪些用户散失了？同时要先定义好散失概念，以及这些用户是在什么时候散失，什么中央散失，他们为什么散失，可能产生了什么事件造成他们的散失，以及这个散失有多重大，是否应该以高优先级的形式去解决这些散失问题。

以友盟 + 服务客户时，帮忙其将搜寻后果、点击、点击预约，到收银台以及最终付款几个步骤构建成了一个转化漏斗，通过漏斗能够清晰地理解散失客群。并对相应客群进行精细化的经营。

通过理论预约、信息填写到理论体验，进行客群剖析。相应产品负责人依据剖析后果进行产品界面提醒和产品流程的优化。比如说新减少一些价格日历，并且在产品设计上对每个航班之间进行比拟显著的区隔，减少抉择的浮层，用户流程外面能够间接增加伺机人，进行整体的流程优化，当流程优化完结之后，通过一段时间监控，航旅 App 的整体转化率晋升达到 23.5%，联合每日新增用户数量，减少了 70 万左右的支出。

作为产品经理来说，尤其作为高阶产品人来说，必须具备洞察剖析的能力，能力疾速发现数据表象背地的症结。

以数据驱动 OKR 策略落地，十分重要的一点就是做小步快跑，疾速迭代。目前大部分公司的需要是通过 BI+ 数据团队组合实现的。但一部分同学也会有同样的感触，通过数据同学进行采集，有的时候错过了排期，甚至可能错过目前市场的变动。所以借助友盟 + 就能够很快的开掘影响指标变动的因素，通过路径分析性能去进一步下钻用户外围体现。

综上所述，不论是外围大指标，还是 O（Objectives），或者北极星指标，微妙等式等等，最初都须要外围组织协同形式来推动整个指标聚焦以及过程的落地。

作者：友盟 + 产品专家 范芊芸
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