第一关键指标法是在《精益数据分析》

对于从 BAT 等互联网公司出来的人，经历了数据分析的历练后，会有做事之前看数据的习惯。而对于毕业之后就创业，或者是产品经理和运营专员的新手来说，一般对于构建企业的指标体系比较困惑，不知如何下手。甚至有些新手，手里刚有微信公众号后台或者百度统计后台的几个指标，就觉得算是有了数据指标体系了，但又会发现与许多实际的工作脱节。在这里给大家介绍两套构建指标体系的方法，第一关键指标法和海盗指标法。

第一关键指标法

现在我问你一个问题，对你所负责的产品来说，最关键的一个指标是什么？我尝试问过一些人，特别是同一个公司的几个人，你会发现他们冒出来的第一关键指标是不同的。当然，这还不是最惨的，更惨的是根本就找不出来关键指标。对于一个大公司来说，比如像百度，因为产品复杂，有很多的产品，即使是同一个产品，也有不同的职能部门，所以他们会有不同的关键绩效指标是情有可原。但对于一个创业公司，尤其是刚成立的初创公司，当团队中几十个人都不是围绕同一个目标努力时问题就比较严重了。

第一关键指标法是在《精益数据分析》（Lean Analytics）一书中提到的方法。这个方法不是说一个公司只为一个指标负责，而是说在任意一个时间点，肯定只有一个最关键的指标，但随着业务的发展关注重点会有变化。我对第一关键指标的方法又做了一个延伸，也就是说关键指标又可以衍生出许多其他的指标。比如对于一个成熟的电商产品，它最关心的可能是销售额，但销售额我们又可以衍生出访问量、转化率、客单价等指标，我们通过优化这些衍生指标来实现关键指标的增长。对公司来说，基于关键指标制定目标有两点好处：一是确定了现阶段最重要的问题，二是可以基于关键指标的当前状态制定清晰的目标。否则你可能问题既没找对，努力达到的数字也是没有意义的。对于一个创业公司，不同的阶段需要关注的重点是不同的。我把创业公司分成三个阶段：

1、MVP 阶段

MVP（Minimum Viable Product，最小可用产品） 是《精益创业》（Lean Startups）一书中提出的理念。这个指的是在创业的最早期，你的关注点是要确定用户需求，并做出一个最小可用的产品来验证需求的真实性。有大量失败的创业例子，最后发现，失败的原因是解决了一个伪需求，为了一个不存在的需求做出了不被需要的产品。所以更好的方式是用最小的代价满足需求，然后再想更高效的方法去优化它。在这一阶段，数据分析的价值比较小，你需要的是定性分析，通过用户访谈，直接确定产品的满足情况，并不需要在数据分析方面投入大量工作。