关于产品经理KPI的那些事

三十七度网站数据分析关于产品经理KPI的那些事互联网产品经理能力的评判标准已经有很多人提出过，比如“素质模型”、“大我小我”等，都很有道理。优秀，甚至伟大的产品经理就是应该包含很多不可量化评定的能力，这样才能保证其产品拥有不可复制的灵魂。但是今天我想分析的是：一个及格的互联网产品经理应该是什么样子？不涉及优秀，更不涉及伟大。一、产品经理的及格线以笔者的观点，互联网产品经理的及格线只有一个，就是完成KPI——这也是笔者老板总挂在嘴边的一句话。完成KPI说起来简单，做起来绝对是每一个互联网人心中那个“会呼吸的痛”。当然，如果你老板给你设定的KPI没有成为你的痛，那这家互联网公司基本上前途堪忧。在我看来，能持续（注意：是持续，谁都能偶尔完成一次KPI）完成KPI的产品经理至少应该具备3方面的能力：1、能理解KPI的达成手段，并分解KPI为多个关键点；

2、能合理设定KPI；

3、在自己负责的产品中，结合用户需求，通过改进产品或其他手段达成关键点。我在过往的工作中，负责过SNS社区、游戏、开放平台、游戏数据分析系统、婚恋交友等项目的产品及运营工作，本文会结合以上这些产品，从数据分析的角度带有量化的谈一谈以上提到的这些能力。二、理解KPI如何达成，并合理分解作为产品经理，估计大部分人都接受过老板指定的KPI。这个目标一般来说是一个简单可衡量的数字。例如：“日活跃达到50万”、“日收入30万元”。这个简单的数字是老板的期望值，一般是基于公司特定情况倒推出来的一个数字（例如应付公司融资压力）。如果不能把这个倒推出来的KPI数字拆解开，事实上，我们很难判断此目标是否合理，因此也不具备起到对我们工作的指导性。那么在这里，我们就看看如何简单的把一个KPI分解成多个可操作的模块。首先，我们定义一些关键字。这里以一个需要账户系统的产品为例进行简单拆解：新增用户成本：指获得一个注册用户所付出的成本；

每日新增用户：不用解释了吧；

新用户存活率：指新注册用户达到一个设定条件的比例（总会有一些注册后再也不使用我们产品的人，因此我们以一个既定条件来确认用户已经激活。游戏中可以以一个等级来判断，其他产品可以用注册后一段时间的活跃度来计算）；

有效用户平均生命周期：一般来说用户都不会永远的使用一个产品，一旦超过一个阀值就不再登录，基本上这个用户就“死亡”了（复活比例一般很低），不同产品的平均生命周期差异很大，比如SNS游戏可能只有1-2个月，而SNS长达数年；

用户登录频率：每天使用一次的产品与每10天使用一次的产品，同样的有效用户数，带来的日活会相差十倍，因此我们有必要了解有效用户在生命周期里，平均多久用一次我们的产品。对于KPI为日活跃的产品经理来说，一个用户每天多次登陆对KPI并没有意义；

访问深度：用户每次使用产品的时间长度或者访问页面数，对于关注流量的产品来说，这是一个非常重要的指标。结合以上6组定义，我们来看一个例子（请不要纠结例子里的数字是否贴近事实，它们仅仅用以作说明）。假设老板给出的目标是：“在Q2日登录用户达到60万”（不含当日注册用户），老板信誓旦旦的说：“依我看，通过自然增长就可以达到这个目标”。狡猾的你觉得这个说法似乎不太靠谱，于是通过讨价还价向老板要到了“400万市场费用”，而当前我们有“8万日活跃”。那么直观上看，我们的目标是在90天内，花完400万，并使日活跃增加52万。那么这个目标到底难还是不难呢？是否可以通过老板所说的自然增长达成呢？此我们需要了解一下以上定义的数字，假设：无推广情况下本产品每日新增注册用户4万人，而推广获得的单用户成本为10元，新用户存活率是30%（以注册一周内有2次登录行为来判定为存活），活跃频率为0.2（平均每5天登录一次），用户平均生命周期为90天。首先我们分析下如果单靠自然增长，我们能达到的峰值以及90天后我们能达到的日活数。（在本文中，为了方便计算，我将使用一些近似计算，例如用户平均生命周期为90天，其流失曲线应该是一个双曲线，但是为了简单计算，我们近似认为这是个直线，即用户流失速度均等，也就是说在注册第180天的时候，所有注册用户死亡）日活跃峰值=日新增*存活率*活跃频率*（2*平均生命周期）/2=40000*0.3*0.2*（2*90）/2=216000这个公式其实很好理解：每日新增用户40000人，但是有效新增是12000人（会持续使用我们产品的用户），再加上这些有效新增用户每5天才会登录一次，就等于说每天40000新增用户对日活的贡献只有2400人，而每日新增的有效用户每天又要流失掉1/180，也就是说180天后，每日新增就等于每日流失。至于为什么再除以2，是考虑到新增用户在一段时间内也有一定流失，例如还以生命周期为90天的产品为例，在第0日注册的n个用户，在第90日的时候流失的数量为n*（90/180）；第1日注册的用户，在第90日流失的数量为n*（89/180）…；第89日注册的用户，在第90日流失的数量为n*（1/180），则流失用户数量为n*（1/180+90/180）*90/2=n*1/4，也就是说新增用户将有1/4流失掉，类推，在达到180天这个稳定值的时候，事实上有1/2新增流失（还不明白的自己研究一下）。因此我们可以看出，如果单靠自然增长的话，基本上21万日活就到头啦，老板给了你一个比较难搞的任务，而且这个21万还是180天才能达到的数字。那么我们来分析一下90天之后，单靠自然增长所能达到的日活跃：首先我们分析下新增用户流失情况，上一段中已经计算，在第90天的时候，新增用户将有1/4流失掉，而老用户（8万日活）将剩下36000左右（为什么是36000，见下一段的2），则90天后能达到的活跃是40000*0.3*0.2*90*3/4+36000=198000，就是说，自然增长的话，Q2结束的时候，你只能有20万活跃用户。这里说一下上面的几个数字的算法，至于为啥都不讲了，大家可以自己想一下。1、任给一个小于日活峰值的日活，计算达到它所需时间：日新增*存活率*活跃频率（1+（2*平均生命周期-x）/2*平均生命周期）*x=已知日活*2，解出x，就是所需时间；

2、计算一个日活在一定时间内（x天）的衰减：准确的公式自己研究吧，要是比较懒直接按照1.2*（x/（2*平均生命周期））来计算衰减，误差不太大。总之，搞不明白怎么算的人也不用太在意，记得日活跃峰值=日新增*存活率*活跃频率*（2*平均生命周期）/2就行了，如果是估算，不用那么详细。既然知道了自然增长根本完不成目标，那么我们就要对产品进行改进，以提高一些关键数字，同时要好好利用我们的推广经费。现在我们也来倒推一下，为了达成60万日活跃的目标，我们应该把这几个关键数字改进为多少？假设通过改进，我们产品的存活率变成了0.4，登陆频率变成0.4，用户平均生命周期变成了120天，我们再来看一下4万日新增的情况下，我们的日活峰值及Q末的数字：日活峰值=40000*0.4*0.4*240/2=768000

Q末活跃=40000*0.4*0.4*90*39/48+40000=508000有些计算就省略了。结论就是，如果通过改进产品来极大地提高存活、使用频率及生命周期，多给你一点时间，你一定能达到60万的目标，但是本Q末的时候，你只能搞到51万日活左右。不过别着急，我们还有400万推广经费，我们可以拿出来提高注册量。切入，一个个做到想要