商业化|MVP方法：如何借助数据驱动产品商业化？_

编辑导语：清晰的数据指标可以更直观地展示用户需求与反馈情况，并能帮助产品经理检验项目业务效果。那么，产品经理具体可以从哪些指标进行效果衡量，进而推动科学决策？本篇文章里，作者对验证产品商业化的数据指标作了介绍，一起来看一下。

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企业几乎每时每刻都在产生和累积大量业务数据，通过采集数据，将数据进行组织形成信息流，在做决策或者产品、运营等优化时，根据不同需求对信息流进行提炼总结，从而在数据的支撑下或者指导下进行科学的行动叫做数据驱动。
所谓“数据驱动”，就是企业内部运转的一个接一个的 “数据循环”，通过数据分析和价值发现改善用户、产品、财务、盈利方式等核心环节，形成独特的竞争优势，最终实现整个企业乃至供应链的快速运转。
我一再声明真正的产品经理要为产品的商业化结果负责，那么什么是商业化结果呢？
最直观的体现就是用户、产品、财务等数据。产品经理想要为产品的商业化结果负责，就必须通过数据去检验自己的想法、检验产品设计。
在精益创业里，MVP已深入人心，但数据驱动才是精益创业的关键环节。只有通过数据才能证明你的设想是否正确，用数据来证明商业模式是否可行。
以前，对于一个领导者来讲，决策就是靠直觉，需要一直等到最后市场来证明对错，这就消耗了大量的时间和财力。现在要用数据来证明自己的决策，要小步快跑、快速迭代，但是不是瞎跑，每一步都要用数据来说话，证明自己的方向是正确的。
一、常用用户指标现在产品和服务都是围绕用户来进行展开的，用户的需求、反馈、满意度、体验度等越来越受到关注。所以我们需要对用户进行精细的研究，以便推出更好更有针对性的产品和服务，那么如何对用户进行分析呢？在分析前该如何对用户进行分类呢？如何根据常用的用户指标和值得关注的用户指标去发现运营和产品中的诸多问题？
目前为止见过的用户指标的类别也不在少数，罗列出来有一大串：当前用户、新用户、老用户、活跃用户、流失用户、留存用户、回访用户、购买用户、忠诚用户等等，其实很多的定义或含义是相近的，在分析层面也扮演着类似的指标角色。
所以不建议将用户这样混乱无章地分成N个类别，用户指标关键在于以合理的体系将用户结构体现出来，并且每个类别都能发挥其在用户分析上的功效，不存在累赘和混淆。
通常，我们用具有结构性的五个用户指标来衡量，分别是新增用户、活跃用户、流失用户、留存用户、购买用户，结构如图7-8所示。然后衍生一些基础指标用来分析得出可供决策层参考的经营指标。

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图7-8 常用用户指标模型
1. 新增用户不同产品对“新增用户”的“关键行为”定义不同，例如电商类产品的“关键行为”是用户下单购买，游戏类产品的“关键行为”是用户充值，社交类产品的“关键行为”是用户留言互动。
当然，核心关键行为也可以将某次活动的参与度作为活动推广转化用户的“关键行为”，例如领取优惠券、参加主题互动等，以此来判断新增用户的标准。
精细化运营对“新增用户”的定义实际上是通过用户新增的后续行为进行一个简单的用户分层，在定义好“新增用户”的指标后，拉新行为也就并不是只看重下载和打开，而是围绕核心指标进行优化，例如以注册为指标，需要通过观察用户的注册行为路径优化注册流程体验。