日常产品北极星指标的探索
日常产品北极星指标的探索
公司介绍，商业分析公司战略，可能用到的网站
融资信息：Crunchbase、企查查、天眼查、IT桔子
产品商业手段：https://www.36kr.com/、知乎产品、
全球排名及本国排名，活跃用户：
易观千帆指数 - http://zhishu.analysys.cn/（注册时更改邮箱后缀为@baidu.com或 @dingtalk可成功
七麦数据（原ASO100）- https://www.qimai.cn/
艾瑞数据https://data.iresearch.com.cn/Home.shtml
访问量：Alexa排名http://www.alexa.cn/
百度指数能看到男女比例和地域分布
列举一家知名企业，上网搜索关于这家公司的信息，了解商业模式，写出它的长期价值，判断他对应的北极星指标并阐述理由。
拿我用了很多年的keep来说吧，2014年上线，目前已达F轮融资，用户已累计突破3亿、月活超过3000万，目前是互联网最大的健身APP，属于具有社区属性的移动健身工具类产品。Keep最初是靠着免费内容吸引了大量的流量，目前主要营收来自三大板块：1.消费品2.广告3.线上会员，其中消费品大约贡献了50%的营收，占比最高，同时它也贡献了最大额度的GMV；业务覆盖线上运动平台App、运动品牌消费品及线下运动空间Keepland，为用户提供一站式、便捷的运动服务和解决方案。
商业模式：貌似没有很明确的商业模式，内容，直播，电商，线下都在涉猎；个人认为主要的是在于搭建运动社交平台，尽管目前营收最高的是消费品方向，但相对于热衷于keep的健身达人来说，其他电商平台完全可以提供更全面更丰富的选择，因此感觉未来方向不是很明朗；相反人们对于高质量的健身课程和健康的生活方式却是有很大需求的，这也是相对健康的一个发展方向；
长期价值：用户健身平台和分享社区；
北极星指标：用户存量；基于此，训练时长、用户课程付费率、成交GMV是依托于此的增长爆发点
目前所在的公司的长期价值和对应的北极星指标是什么？
长期价值：作为投资平台，用人工智能技术帮投资者找到适合自己的投资方式；
北极星指标：为用户带来利润
目前同花顺业务主要的商业盈利方向有：中小型券商合作平台、广告业务、炒股平台、理财平台等
优势及思考：同花顺APP多年来作为移动端第三方证券服务应用无可争议的流量霸主，依靠多年的技术积累，为用户提供高质量的数据信息和新闻资讯，是股民、尤其是资深股民的首选工具，；前期查找数据，证券服务应用月榜前五名分别为同花顺、东方财富（领先版）、大智慧、涨乐财富通和国泰君安君弘，其中同花顺以日活1300万、月活3646.9万活跃人数高居榜首，比后四位的总和还要多，日活不低于千万，并且个人推测由于房价上涨和疫情因素，相对用户使用量还会上升，而且核心炒股人群具有很高的粘性，不会因为行情的变动而对交易频率和交易总量产生太大影响。因此对于同花顺来说流量不是大的问题，如何运用庞大的数据量进行有效的数据分析并作出合适的选择是近期比较重要的发力点
商业目标结合用户目标：
1.在为用户提供移动端炒股工具和信息的基础上，利用AI技术，为普通大众提供专业的、个性化的投顾服务，帮助大众投资者寻找最适合自己的投资方法、规避风险、稳定获利。从而获取更多的用户认可和使用。
2.利用AI技术和公司所拥有的资源，开辟新的战场，从而获取比炒股更多的活跃用户和利润。
商业闭环：用户使用平台炒股——平台（智能/安全/高效）——用户获利——坚定使用/吸引更多用户来使用同花顺——流量增加——吸引优质实时信息/广告推送——丰富用户选择——用户更加便利的使用产品，形成闭环
目前接触的产品处于什么阶段？对应的关键指标是什么
产品背景：
投资账本app是一款股票基金个人财务管理APP（股票、基金、信用卡等自动投资记账）；重点打造多投资账户管理，掌握各类资产现状及实时收益情况，属于金融辅助工具类APP；产品已经打造多年，产品初衷是作为辅助投资者管理多账户资产的辅助工具，属于同花顺的一个重点业务方向，填补国内相关理财领域的空缺，商业模式目前属于免费模式，国外已有很多相类似的专业财务管理的付费软件，未来主要方向是打造个性化个人账户管理平台（基金、股票、个人资产等），并科学客观的分析个人账户，为投资者理清自己的投资属性，为用户投资做专业性铺垫，可针对后期发展进行付费，属于公司为未来的一些潜在机遇做铺垫的产品。
产品形势：
优势：同花顺背书，很多数据可无缝衔接；同类目中属于行业领先，主要特色是多账户汇总分析和支持实时查看当日预估收益；因为大部分用户会在一个或者多个平台购买理财产品或者炒股，而且此类平台对于个人账户分析没有深入挖掘，也无法全面；
劣势：
1.目前日活跃仅仅维持在六万左右，每日新增用户大概为一千人左右，但是dau却没有相应的取得提升，说明每日新增用户数和每日流失用户数基本持平，增长提升乏力;
2.作为辅助类产品，公司不打算在产品日活达到十万甚至五十万之前做任何能够帮助提升账本日活跃用户数的相关投入，包括资金投入或相关权益的发放，因此目前来说每日新增用户数四成左右是由投放在同花顺app上的广告页引流，其他渠道是通过用户口碑传播或者其他渠道发现，因此流量来源有限；
3.产品初期使用成本较高，录入数据较为繁琐，这是无法将新用户转换为老用户的一个关键因素，但只要用户成功录入第一笔数据，后期留存的概率就显著提升；
4.数据质量，数据不准确且经过用户验证后确实差距较大，导致核心功能无法满足用户的需求，用户会快流失；
4.行业限制：一些行业监管的政策限制了产品一些相对有效并吸引用户的功能研发；
产品所在阶段：
产品生命周期分为四个阶段：分为介绍期（Introduction）、增长期（Growth）、成熟期（Mature）、衰退期（Decline）四个阶段，我认为投资账本目前处于相对较平稳的增长期，所以增长对于产品来说是短期内最重要的目标。在我接触此产品之前，产品经过多年打磨和同花顺行业背书，在相对小众的金融行业已经有了一定知名度，很多专业炒股或者是炒基金的用户是产品的主要拥趸，因此产品的留存率是很高的，大致有70%左右，可以说老用户是离不开账本专业性分析的，后期随着功能的逐步优化，已经基本满足股票和基金用户的大部分功能需求，因此目前来说最主要的目标是在不断完善优化自身功能且满足用户需求的前提下，尽可能的提升产品DAU。
长期价值：为投资用户提供准确高质量的个人账户汇总分析服务；
北极星指标：DAU
如果要选择两个有互斥关系的指标作为北极星指标，怎么思考？
最近经历了一次车祸，保险公司为了自己的利益无理降低赔损金额，使我对于车险甚至延伸到整个保险这个行当都让人失望至极，保险公司所推出的产品应该对于用户来说是花较少的钱得到最满意的服务，然而现实是交了钱之后，出险后就尽可能压榨受害人利益，中间还出现什么乱七八糟所谓帮你维权调节的人，这次失败的体验让我认识到对于保险产品的互斥关系指标来说，可能要在低成本投入获得大量投保用户的基础上，获取更多的投保用户，以上是售前的互斥指标；但是售后的互斥指标应该是大城市相对较高的出险率和最高质的服务流程，不是因为出险多就擅自降低标准、损害受害人权益
对于目前所做的账本app来说，短期内最重要的事情就是将DAU提升，那就是在原本用户存量比较稳定的基础上增加流量，扩充增量，短期内就是将更多的用户留住，用最低的成本（目前也不支持奖励获客）获得尽量多的用户，并将尽可能多的流量转变为实打实的增量（有效留存用户），这两点对于商业目标和用户价值都是有着相对比较正向的反馈的
互斥指标：低成本获客，日活用户量提升
过去用过的数据指标或者模型是什么？遇到的问题是什么？
数据指标（数据指标是可以验证设计的价值，数据指标可以分为三类，分别为：综合性指标、流程性指标和业务性指标）：
综合性指标：指的是能综合体现产品整体情况的指标（DAU、留存用户数、留存率和人均使用时长等等）。
流程性指标：流程性指标和用户操作流程中产品的指标有关（点击率、转化率、流失率和完成率）。
业务性指标：主要强调其业务属性（比如社交社区，则可能需要的业务指标为：点赞数，分享率等）。
在参与账本产品研发过程中，业务线比较看重的业务数据指标包括：
综合性数据指标：
日（周/月）活跃用户数
3日/7日/月留存（判定是否会成为有效用户、往往成功录入一笔数据即有八到九成的把握成为老用户，因为操作成本较高）等；
流程性指标：
用户绑定率（判定是否成为新用户的首要条件）
操作过程流失率
业务性指标：一些分享功能
对于我（设计师个人）来说比较注重的指标（主要两个方向）：1.运营型主导内容包括：用户绑定率（新用户通过视觉展示的产品核心功能判断是否需要绑定账户并注册）、具体功能分享率（往往因为自己收益较好或者因为设计内容吸引用户）；2.功能型主导内容包括：股票tab、基金tab等页面日活跃率（和日常UI页面）
相关模型：
对于模型使用过漏斗数据模型和产品一起进行数据筛查，发现哪个阶段用户流失严重；进行运营需求时做过A/Btest测试，并得出有效结论
相关问题：
数据埋点笼统，较少，一个页面往往一个埋点导致数据项不能被全面精准分析
根据实际情况选择合适的目标拆解思路（使用场景/OKR/用户旅程）
北极星指标拆解方式：1.使用场景分解；2.OKR分解；3.用户旅程分解；
目前产品最重要的北极星指标：DAU
而目前产品用户来源主要有以下两个方面：
手炒引流——投放在同花顺APP的用户引流广告（可知道具体数据情况，用户定位精准，大部有理财分析需求）；
自然流量——KOL（微博、b站、雪球等平台大v分享、引荐）+其他（短视频平台等公域流量以及类似群聊等私域流量）
对于以DAU为北极星指标的产品来说，有效等用户日活才是最终的目的，有了一定量的日活后才可以在此基础上做其他相关的商业化延伸；主要的影响指标大体划分为：流量——存量——增量，流量目前对于产品来说，基本稳定，除非行情好，因此大体平稳；每日增量大致维持在一千人左右；目前情况是每日新增用户和每日流失用户基本持平，导致产品日活几乎没有大的提升，一直维持在6w左右，甚至有的时候会降到5w
一.使用场景对于DAU影响因素拆解：
主要使用场景包括：1.手动导入数据（记持仓+记流水）和自动导入账户数据；2.查看预估收益（亮点功能）3.查看账户分析，作出判断；
分析：对于使用场景来说，影响用户留存最主要的是手动记录数据过程（1.想要把自己的数据记录准确会较繁琐，在理财app与账本app之间来回切换；2.数据项较多且数据较复杂，对于没有耐心的用户而言会感到反感；3.且产品录入页面稍显复杂，影响用户留存）
二.OKR对于DAU影响因素拆解：
1.长期价值：让用户投资更清晰；北极星指标：DAU；2.O1：提升用户流量;O2：提升产品新用户绑定率；O3：降低使用门槛；3.KR1:增加外部曝光流量（手炒、爱基金等兄弟平台引流）；KR2：优化绑定页面（核心利益点凸显），提升转化；KR3：优化用户使用流程，做到操作简单、理解无难点
三.用户旅程对于DAU影响因素拆解：
产品完整使用流程：下载app—引导页——登录——注册——绑定账户——体验功能/体验后返回——尝试绑定功能——留存（流失）。
我们采用漏斗模型在流程中进行筛选分析，查找数据下降明显的环节，发掘环节并结合埋点处理分析是哪里出现的问题。
这里的核心目的是需要用户绑定自己的账户，为此之前做了一个尝试，此前未绑定账户前，用户在产品新手页面胡乱点击，没有找到自己感兴趣的点，同时也没有体验到账本核心功能，点击某个功能时会将绑定账户引导页面漏出引导用户去点击绑定，此前的弊端就是绑定账户页面毫无吸引力，仅仅是个空白站位图和一个绑定按钮，几乎无法吸引用户兴趣同时也不能让用户感知到为什么将自己私密的账户绑定到产品中来，因此在绑定账户的前期环节开始做调整，首先将核心的功能点加以提炼和分析，和产品确认表现形式，让用户对于绑定账户后的核心功能一目了然（相当于一个绑定前的假页面），将为用户带来的利益点直观地展示出来，加上页面设计的精致属性加成，优化后的绑定账户页面将绑定旅提升了40%左右，后期稍有降低，但也是十分成功的一次尝试；后期会逐步按照此种方式形成一个查漏补缺的闭环，在流程中不断优化，达到最终完成北极星目标的目的
写出具体的拆解思路和结果
北极星指标拆解方式：1.使用场景分解；2.OKR分解；3.用户旅程分解；
上次大致从三个维度的目标拆解方式做了简单分析，对于此在遵循着产品大前提：即最主要的目标——DAU基础上进行
使用场景对于DAU影响因素拆解：
影响用户留存最主要的是手动记录数据过程，目前没有找到更好的方式，让用户来回在两个app之间进行切换记录数据，用户会感到烦琐的地方：1.数据项较多且专业术语较复杂（考验用户记忆力）2.数据本身数字较多；但是用户想要将自己的数据记录做到最准确确实是需要将这些数据录入到产品中来，其实出现的问题总的来说是录入过程较复杂，我们从根源上进行调整：1.优化来回切换场景，甚至去掉此场景；2.优化用户记忆数据的过程，最好也去掉；3.最好可以让用户付出最少的使用成本将账户数据录入；
针对以上总结结合技术实现方式推出AI识图功能，即用户将自己的对应的持仓页截图上传即可获取到自己的账户信息，比较全面的解决了此前出现的问题，目前紧要的是需要培养用户直接上传对应截图的习惯，形成心智模型
二.OKR对于DAU影响因素拆解：
长期价值：让用户投资更清晰；北极星指标：DAU；
2.O1：提升用户流量;O2：提升产品新用户绑定率；O3：降低使用门槛；
3.KR1:增加外部曝光流量（手炒、爱基金等兄弟平台引流）；KR2：优化绑定页面（核心利益点凸显），提升转化；KR3：优化用户使用流程，做到操作简单、理解无难点
三.用户旅程对于DAU影响因素拆解：
数据埋点计划
数据埋点分为初级、中级、高级三种方式，分别为：
初级：在产品、服务转化关键点植入统计代码，据其独立ID确保数据采集不重复（如购买按钮点击率）；
中级：植入多段代码，追踪用户在平台每个界面上的系列行为，事件之间相互独立（如打开商品详情页——选择商品型号——加入购物车——下订单——购买完成）；
高级：联合公司工程、ETL采集分析用户全量行为，建立用户画像，还原用户行为模型，作为产品分析、优化的基础。
产品完整使用流程：
下载app——注册/登录——新手引导——添加资产——导入/录入数据——体验功能/体验后返回——尝试绑定功能——留存（流失）
下载app：各应用商店、官方下载等下载渠道无法准确获取下载量；
注册/登录：注册/登录成功作为基准值，跳出率（因未完成登录行为，无法上传埋点数据，因此无法统计）
登录成功后分为两个路径，分别埋点：
1.按照新手引导添加资产体验功能：停留时常；跳出率；进行添加资产行为（多个入口触发，需埋多个埋点）；
2.用户忽略新手引导，按照正常产品功能体验：添加资产行为；九宫格点击率；运营位点击率；
股票tab：添加账户；单账户各个功能点击率； 页面跳出率；分享按钮点击；
基金tab：添加账户；页面跳出率；分享按钮点击；
通过6个维度来筛选指标
1）此指标能否反映用户得到了产品价值？
2）此指标能否让公司带来商业价值？
3）能够反映用户的活跃程度？
4）此指标变好，能否说明公司在往好的方向发展？
5）此指标能否被团队理解、简单可拆解？
6）此指标是否是先导指标（预测未来）而不是滞后指标（过去状态）？
我们可以通过以上维度，筛选掉一部分指标，尤其是那些虚荣指标，比如注册数、浏览量等等，这根本体现不出产品的价值。
制定北极星指标的原则
原则1：北极星指标不是一成变化的，而是随着公司业务重心改变而改变。
原则2：北极星指标并非一蹴而就，一开始想不出最佳的北极星指标也没有关系，先确定一个，然后随着对产品、对用户理解加深，再去更正。
原则3：如果单一指标不能全面提醒公司的经营情况，可以考虑加入重要的反向指标。
根据商业价值（产品在用户身上得到什么）和用户价值（用户在产品中得到什么）确立最终的北极星指标
一个产品的初衷是做什么，产品能否为用户带来实质性的帮助，这个取决于产品起初指定的北极星指标，当然北极星指标是会根据产品的不同阶段或者产品阶段性的目的来灵活制定的，灵活随着准确的北极星指标的大方向走，产品发展的大方向就不会错，团队里的每个人做事情就有了判断的标准，知道该做哪些事情、不该做哪些事情，一切以北极星指标为核心，可以让团队成员明确自己的细分指标。
北极星指标会让你更理性的看待产品，不再是感性的觉得怎么做才好，这也是设计师们包括产品们常见的通病，理性的拆解具体的指标，让团队和成员短期内有个准确的方向共同努力，就是要做到具体，将需求不断的拆解，直到无法拆解，这样才会让整个团队免于劲没往一处使而产生的低效和尴尬，本次打卡对于我来说拓展了一些产品思维，对于此前漫无目的、盲目的去参与设计工作的情况将会有极大改善，伺候对于设计也会使用更理性的思考方式去沉淀相关方法论
