本文为PMCAFF专栏作者里柳出品
本书涵盖关于产品与数据分析的知识很丰富，推荐深入阅读。
数据分析简析
-转化率和购买所需时间绑定的；二者相结合可以告诉你很多关于现金流的信息
-拥有足够大的样本，不用太考虑控制变量就能完成一个很可靠的测试。因为其他自变量对因变量的影响那个最终会被样本数量拉平。
-数据证明因果关系
-找一个相关性，进行控制两变量实验并测量因变量变化（很难在实验中控制输入的一致性）
-对于非大型公司来说，不如使用多变量分析法同时对多个属性进行测试。其原理为，用统计学方法剥离出单个影响因子与结果中某一项指标提升的相关性？
tips
-假设数据没有噪声
-要记住数据的归一化？
-不要去排除数据的异常点
-在有些需要的情况下，也要排除异常点
-不要忽视季节性
-不要抛开基数去谈增长
-要知道什么数据对自己重要
-不要设置太多阈值。倘若设置的阈值过于敏感，警报就会不停地聒噪，你也会渐渐开始无视各种异常
-将你的数据来源于其他来源的数据合在一起能带来很多独大的见解
-先暂且把噪音放到一边
三种增长引擎：黏着式增长引擎、病毒式增长啊引擎、付费式增长引擎
用户粘性是预测产品成功的最佳指标之一（衡量粘性最重要的K[I就是客户留存率，流失率和使用频率也是非常重要的指标） 长期粘性往往来自于用户咋使用产品过程中为自身创造的价值。（如:evennote)
-病毒传播不仅要考虑传播稀疏，还需要衡量是哪些用户行为形成了一个病毒传播周期。
-赚钱并不是一种增长的引擎，当你反过来把一部分营收再用于获取客户
长漏斗 一种分析方法，帮助你理解你最初是如何获得客户的注意力的，以及客户从最初得知该网站到发生你所期望的行为的全过程
第一关键指标
在任意指定的时间里，都有那么一个指标，值得你关心他胜过一切
-在用户获取阶段（以及转化免费用户为收费客户时），OMTM与那些用户获取渠道效果最佳、注册用户到活跃用户的转化率等问题挂钩。而当重心转移到嗷留存率时，则更应关注流失率，对定价和功能进行试验，改善客户支持等等
-好的指标能帮助你预测未来，也使你能预见问题并予以修正
如何去制定成功基准？
-第一以商业模式去指定，它告诉你某一指标必须达到多少才能使商业模式本身成立。如果为达到商业目标，你需要10%的用户来注册付费版本，那么10%就是你的数字
-然而，在创业早期，还在摸索商业模式时。我们应考虑何为正常值和理想值，此为答案二
创业增长所需要的三个杠杆
-更多的商品 意味着推出产品和新服务。对于企业内部创业而言，这个杠杆更多意味着使用精益方法进行新产品研发，而非重新创办一家企业
-更多的人 意味着获取更多的用户，最理想的还是通过病毒性和口碑传播。最聪明的用户获取方式，是把添加新用户做成产品的一部分（如dropbox等）
-更频繁 意味着高用户粘性，低流失率，以及仿佛使用在创早起起，粘性往往是一个需要重视的关键杠杆。如果你不能让你的早期核心用户觉得产品棒极了，就不要想能有良好的病毒式营销
SAAS
收费方式
1.年费、月费
2.按实际硬件消耗，即存储空间的使用量、占用的带框或计算能力收费
3.将服务分层出售，月费也随所提供功能的不同而不同（寻找层级和价格的最佳组合一直以来都是一大挑战）
很多SAAS提供商选择通过免费增值模式来获取客户，是因为一个客户的边际成本几乎可以忽略不计（一些SAAS服务商一开始就要收费很有可能是因为市场太小）
关注以下几个关键指标：
-眼球 网站吸引访客的效果如何
-参与度 有多少方可注册成为了免费版或试用版的用户
-黏性有多少客户真正在使用你的产品
-转化率 有多少免费用户最终成为了付费客户，这其中又有多少人升级到了更贵的服务级别
-平均每位客户营收 单位时间内平均每位客户带来的营收
-客户获取成本 获取一位付费客户的所需成本
-病毒性 客户邀请他人或向他人推荐公司产品的可能性以及所需时间
-追加销售 是什么促使客户支付更多费用，以及这种情况的发生频率
-系统正常运行时间和可靠性 公司会面临多少用户投诉、问题升级或服务争端问题
-流失率 单位时间内流失的用户和付费人数
-终身价值 客戶在使用产品期间的付费总额
-你必须了解风险在那里，再一件件地按优先级把业务提升到风险可以被量化和分析的程度
-早期用户的获取可以通过口碑、直销或社交网络的方式来实现。该阶段可能还不需要任何玩呗且自动的市场营销方案
-客户回本时间是一个很典型的多因子指标，由市场营销有效性、营收、现金流、流失率等多种因素共同决定
大多数SaaS公司均依靠月再发收入（客户以继月地支付费用）获取收益。该指标是公司成功的重要基础-
-当你开始关注更加复杂的指标时，可能会发现公司模式存在着根本性缺陷并且无法持续发展。这时不要轻易推到重来：有时你需要的只是一个新的市场，而非新的产品，且该市场可能并没有你想象得那么遥远
用于衡量参与度的级终极指标是日活跃量
-如果你的产品不是什么日常用品，则需更久的时间才能确定一个可容忍的参与度底线，同时迭代学习周期也会更长。此外，在短时间内充分证实产品价值，以避免用户流失的难度也随之增大。
-将产品的早起版本推向市场，测试用户的反应，然后找出对产品反响最大（即参与度最高）的人群。如果有一小部分用户，即早期采用这对你的产品爱不释手，则需找出这些用户的共同点，并以其需求为工作重点，着力发展这一小部分用户，抢占滩头。从参与度高的自群体做起，可极大加快迭代速度
-如果你的产品非常既有颠覆性，则需考虑这项技术从小众采用到大众接受所需的时间。
衡量参与度时，不要只关注访问频率等原始数据，试着找一下用户的使用规律。
两种方法：
-要想找出产品的改进点，首先应将理想用户和非理想用户区分开来，并找出二者的不同。参与度高的用户是否来自同一座城市？忠实用户是否都是从同一社交网络了解到你的产品？成功邀请好友的用户是否都在30以下？如果你发现某类人群做了很多你希望他们做的事，即可将其为目标人群。
-要想判断某项产品改动是否奏效，可先测试部分用户的反应，然后将测试结果与对照组进行比较。如果新添加了一个报表功能，可先以板书用户为测试对象，观察是否会有人因该新增功能而多使用本产品几个月。如果无法在不激怒另一半客户的情况下完成测试，至少可以比较功能上线前后的用户行为有何不同
以数据驱动额方式衡量参与度买不进需要告知产品或服务的粘性如何，还应指出哪些用户留了下来以及付出是否得到了回报
我们建议将90天（或更短时间）内没有登录过的用户视为非活跃用户。
-仍有机会将流失用户邀请回来：
1.当你的功能得到显著升级时
2.当你拥有可以每日发给用户的内容时，memolane在向用户发送往年回忆时也做到了这一点
两种方法简化流失率：
1.以断代来衡量流失率，即以注册时间为基础比较新增用户和已流失用户的多少
2.以天为单位计算流失率。所选时间越短，数据中的噪音就越小
如果服务的存续性十分短暂，如即时招聘信息等，也许按件计费的方式会更好些
不要以为低价位就一定会带来好的结果，客户可能会因此低估产品或服务的质量。同时应记住，价格也是产品或服务的一部分
SAAS最大的困难来自于产品推广方案因分级定价
-完全付费模式可有效控制成本，更具有预测性且能够即时明确所提供服务是否具有相应价值；免费增值模式则有助于了解用户的使用目的，并以此为基础进行产品迭代。这些用户群之间的差异可以是分析变得相对复杂
-第二困难来自于如何分级定价。对使用量的需求因人而异。因此所付金额可能也会随着时间的推移而发生变化。这意味着你需要不停地尝试让用户升级到更昂贵的版本。由于需要把追加销售的营收增幅考虑在内，因此预测和解释公司的运营状况也会变得更为困难
-尽管免费增值模式可见度更高，但它实际上是一种销售策略，需谨慎使用
在SAAS中，流失率等于一切。如果重视用户的形成速度要高过用户流失速度，你就可以生存下来
需在用户转换成付费客户以前便衡量参与度，并赶在客户流失以前对其活动进行分析，以采取先见性的措施
流失率减低有四个好处，它们非常直接而且长期的影响经常性营收，
分别是: l 更好的客户口碑和营销效应; l 更长的客户付费生命周期; l 更多的机会做交叉销售; l 更低的CAC/LTV比率。
免费移动应用
-移动应用开发者在不停地找寻将应用巧妙变现的方法，并重点关注（月/终身）平均每位用户营收
-跟踪平均每位用户营收有助于了解付费用户的支付金额。让已付费用户投入更多的资金对平均每位用户营收的影响可能并不大。可将付费用户和免费用户区别对待，单独跟踪付费用户的行为、流失率以及营收
-需要跟踪用户一日、一周、一月内的流失率。了解用户何时流失有助于掌握用户流失的原因以及阻止流失的方法
-向用户推荐下载其它应用可导致用户离开当前应用，从而造成流失率上升，参与度下降，并阻碍用户体验
媒体网站
对于许多公司而言，广告植入是一种保底的线上变现
很多网站都依靠广告生存，但很少有网站能够因此而大获成功的
那些通过广告盈利颇丰的网站通常更为关注网站的具体内容，并努力提高特定访客的重复访问率，这些访客往往会花费相当长的时间浏览网页内容。
广告收入的多种形式：
1.通过出售广告位或达成赞助协议来赚钱
2.广告收入与点击量或后续销售的提成有关
3.以每次方可来访时显示的广告赚钱
在有限的屏幕空间内有效地分配广告和有用内容，一直以来都是让网站运营商头疼的问题
广告商希望借助网站的影响力为自己的品牌做宣传，而宣传效果往往取决于网站的声誉
如可测试不同布局（如广告较少的网站布局）的访客分段，即可确定网站应为页面商业内容支付的“流失税额”，继而在该费用与广告营收间做出权衡
测试中，空白且不包含任何信息的广告实现了大约0.08%的点击率
双边市场
长远看来你可以买到供给，却买不到需求。在注意力经济中，参与度高且专心的用户可为是无价之宝，
当谈及可持续的竞争优势时，需求要强过供给
创业阶段的划分
移情——粘性——病毒性——营收——规模化
移情
-尝试他人所想，学会换位思考
-发现并验证问题，查看所提出的解决方法是否奏效。（重点在定性反馈上，主要方式是用户访谈）
-目的：找到值得解决的问题，以及是以获得早期用户的解决方案
如何发现值得解决的问题？
问题的发现往往源于聆听
方法：找到一群朋友或信任的顾问，这些人均与当前问题息息相关或其内容有所涉猎
如何验证问题？
-问题足以让人感到困惑
-有足够的人感到困惑
-他们已在试图解决这一问题
总结
-应利用定性指标检测所发现问题是否值得付诸行动。这一检测过程于与潜在客户进行有关问题的访谈。
-建议先于15位潜在客户进行对话，在数次对话后，你很可能会从中发现一些规律
-定性指标很容易受到人为因素的影响。如果你做不到非常坦诚，则只能从访谈中听到自己想要听到的答案。
定性调研
如何避免引导受访者
-不表明自己的意图
-不能使用带有倾向性的措辞，例如“你是否同意。。。。”
-尽量多问一些开放性为题
-不要让采访者对你有先入为主的影响因素。受访者对你的了解越好啊，给出的答案也越客观公正
-如果你举止温和，不表明自身态度或给出任何暗示，则得到的数据会更佳
-保证问题的真实性
-使受访者感到不自在（“不要问对方，你会使用该产品吗？”这种问题），问题问得越具体，得到的答案月真实。例如没让用户敢于自掏腰包，给出五个肯定会使用本产品名的朋友之名，并将该产品介绍给有人。这种不自在感将迅速洗刷掉受访者想要取悦你的欲望，并表达出自己的真是情感
刨根问底
-连续追问三次为什么
-寻找蛛丝马迹
-如注意肢体语言，与文字相比，肢体语言往往更能传达出人们的感受和情感
聚合性和发散性问题访谈
问题验证完全可以发生在两个不同的阶段
1.在访谈中先讲一个故事，从而提供有关问题的背景内容，然后提出更多具体问题，并要求受访者按照重要程度进行排序。这是一种聚合行方法，受到了指引与关注，并试图量化问题的精魄性和普遍性，以便比较许多已发现问题。在聚合性访谈中，你做的是重点关注细节信息，而非漫无目的地盘根问题
聚合性问题访谈可为你将来的行动设定明确的方向，但要冒一定的风险，即由于过分关注某些自认为重要的问题，而无法让受访者说出对他们而言可能更加重要的问题。例如，你可能成功指引受访者回答了自己预先设计的问题，却无法从答复中发现医疗之外的相邻市场或需求
2.发散性访谈。发散性访谈要随机的多，其目的在于扩大可用于解决方案的搜索范围。
-发散性问题访谈的风险在于，你关注的问题数量太多、范围太广，没有让受访者重点关注其中的某个问题
-经过一定的时间后，才能在两种访谈间找到恰当的平衡点。
-如果你刚刚起步，并真心重点关注探索性联系，则不妨先试试发散性问题访谈。先收集初步反馈信息，然后看看其中有多少问题能喝受访者随口说出的内容一致。一切进展顺利的话，则可转而对其它受访者展开聚合性问题访谈，并判断这些问题是否在更大范围内引起了共鸣。
我如何能够知道问题真的足够让人痛苦？
-为问题访谈打分是一种简单的方法，但并非绝对科学。你的评分具有一定的随意性，但如果有人在访谈中协助你并做好笔记的话，则应该有可能保证打分的客观性，并从中获得价值
访谈结束后，会问自己两个问题:
1.受访者是否说过我们的产品解决了或即将解决他们在日常工作中面临的问题
2.受访者是否曾主动尝试着解决那些由我方产品解决掉或即将解决的问题？
通过两张方法对结果和得分进行验证
1.去采访一些公司内部最为活跃的用户，并深入了解其日常工作内容
2.分析数据库
创业公司要想取得大规模的成功，所需跨过的门槛比市场领导者要高。市场领导者已经占据了市场，几遍所占份额正在下降，通常也不会太快。创业公司需要尽可能地攻城略。你必须要比市场领导者好上十倍才会获得人们的注意。这以为这你要在创造力、策略型、诡诈型和攻击性方面比市场领导者强上100倍
-有足够的人在乎这一问题（即理解市场）
-使用自上而下和自下而上两种方法分析方法，并比较二者的结果。
-在访谈时，记住多问写背景方面的问题，以了解受访者的个人信息。你提出的问题在很大程度上取决于你要交谈的对象以及你的公司类型。
怎么才能让人们意识到这一问题？
-尽早给出原型
-在纸上画出原型，从而观察受访者是如何在无人知道的前提下与你的理念交互的
-看他们是否愿意马上付钱
-观察他们向朋友解释的过程，并判断是否懂得如何传递信息
-请他们推荐给你其它可能在乎该问题的人选
客户典型的一天
勾勒出客户在着手处理某项特定任务时的行为举止，然后将你的活动和功能与这些行为联系在一起。这样有助于你抓住错失的良机，以提高参与度、销售价值、认可度或其他影响买家的因素。
问卷设计
问卷设计应该涵盖以下三类问题
-可利用年龄、性别或互联网使用情况等人口统计学和心理学数据对问卷回答进行分类
-可做统计分析的量化问题，如打分、对言论的支持或反对等
-开放性问题可促使问卷回答者提供定性数据
调查问卷发放之前，应该先地一些目标用户进行测试。再准备发放问卷。
在移情阶段上分析数据所关注的问题
-你是否能引起市场的注意？人们会点击你的广告和连接吗？哪个点击率最高?
-你之前的假设正确吗？成功收集数据后，你又会做出怎样的决策？
-人们会使用你的解决方案或产品吗？回答者中有多少人愿意被直接联系？有多少人同意加入测试组
在解决方案做出来之前先行测试
解决方案的验证也以访谈未开始，旨在收集定性反馈，并塑造必要的信心，打造一个最小可行化产品
数据分析启示
尽管在定性收分析的获取方面并无成本可走，但可使用技术在很大程度上提高数据的获取方式。在移情阶段，应重点关注工具的构建，以实现快速收集大量优质反馈的目的。客户开发并非代码，也不能成为你不在此大力投资的理由
调查问卷流程
问卷设计——测试——发放问卷——收集信息——分析信息
在产品开发之前先进行测试，这阶段的工作重点并不在于产品的打造，而是商业模式中风险的清除。有时唯一的方法便是将产品开发出来，但无时无刻不应密切关注可量化风险的捷径
最小可行化产品上线以前（如beta版上线），此阶段唯一的关键指标是新用户注册、社交覆盖，以及可吸引真是用户使用最小可行化产品，从而确保学习和迭代快速完成的其他因素。
冒烟测试测试了一种风险，即产品传递的信息不足吸引新用户注册。而对于最小化可行性产品而言，测试的风险在于产品无法通过永久性改变用户行为的方式
最小化可行商品是一个过程，而非一件商品
在衡量最小可行化产品阶段，任何用户获取方面的数据指标都是没有意义的。要想证明产品是否有效，根本用不到数以十万计的用户，甚至连几千用户都用不到。关键在于找出创业中风险最大的部分。然后通过反复的测试与学习化解风险。数据指标是你衡量和了解风险是否得以化解的工具
最重要的数据指标与用户参与度有关。人们真的在使用这款产品吗？他们是如何使用产品的？他们使用产品的全部功能还是部分功能？产品的使用情况和用户行为是否符合我们的语气？
最小可行化产品上线以前（即创建功能最产品时）就会持续受到（来自问卷调查）的反馈。此阶段的唯一关键指标是新用户注册、社交覆盖，以及可吸引真是用户使用最小可行化产品，从而确保学习和迭代快速完成的其它因素。
移情阶段总结
你只在找到一个人们愿意为之付费的待解决问题。从初步设想到目标实现，数据分析一直都是方法的衡量工具
一开始，为发现为之基于，你展开了探索开放式的定性讨论
后来，为找到问题的正确解决方案，你展开的讨论开始变得更为量化和聚合
你可以使用工具来批量获取用户答案，并在确定好要打造的产品时，建立起用户群
清楚地了解待解决问题，并且在知道进军市场方法的前提下，自信能够从大规模市场中切实获得利益，就说明是时候开发一个能留住用户的产品了
黏性
最小化可行产品的黏性
现如今的关注点完全落在了黏性和参与度上。你可以观察日、周、月活跃用户，看他们花了多长时间转变成非活跃用户，又有多少用户在收到邮件后再次活跃了起来，同时留意有哪些功能最能喜迎用户，又有哪些功能他们根本不在意。基于同期群细分这些指标，进而判断你的产品改动是否引起了其他用户的行为改变
-你需要的不止是用户深度参与的表征，还要有证据表明你的产品正逐步成为用户生活中比不可少且难以替代的一部分。你并不寻求也不应期待快速增长
在步入病毒性阶段以前，你需要证明两件事
1.人们是否在如你所料地使用产品？如果没有，也许你应该转型至新的用例或市场，就像paypal从palmpilot转型至网页支付等
2.人们是否从你的产品重得到了足够多的价值？他们也许会喜欢你的产品，但如果他们不愿意为此付费、点击或邀请好友，你可能还是没有生意可做
迭代最小可行花产品中，目标即提高
核心指标。如果新功能无法显著提高第一关键指标，则应删除该功能。
最小可行化产品并不等于产品，而只是一款用于判断应开发哪款产品的工具。
过早追求病毒性
很多创业公司，尤其是消费领域的创业公司，选择将病毒性摆在首位。有两种常见原因可以解释这一现象：
消费应用领域成功的门槛一直在上调。几年前，拥有十几万用户即可被视作大品牌，如今，判断的基准已提升至100万，并很快会增长至1000万。社交网络和电子商务等特定产品类别，目前正处于一种巨头格局的状态，留给创业新贵的机会已所剩无几。
很多消费应用依赖于网络效应，用户越多，应用为每个用户创造的价值也就越大。快速获取大量的用户基础是传到产品预期价值的第一步。
创业公司把所有的时间和金钱都投入到用户获取中，却只换来用户的迅速流失，这种过早追求用户规模的行为，起结果可谓是灾难性的。
此阶段最重要的目标是留存率
开发前7问
1.这个功能有什么帮助？ 开发一个功能必须实处有名。黏性阶段重点关注的是留存率。看看你想要开发的功能，再问自己：“我为什么认为这样做会提高留存率？”
模仿现有的模式灭有错，但要知道你为什么这么做。
2.衡量这一功能的效果吗
这种影响必须是可量化的。如果无法量化新功能的影响，则要么听其自然，要么对其进行迭代，要么盖翠删除该功能
3.功能开发要多久
你必须对列表上各项功能的相对开发时间做出比较。如某项功能的开发需数月才能按成，则你必须对该功能最终会带来重大影响一事具有十足的把握。
4，这一功能是否会使产品变得太过复杂
复杂是产品的坟墓。通常情况下，要想证明某项功能的而强大，与其声称该功能可在某种程度上同时满足集中需求倒不如称其可在机制上满足某种单一的需求
5，这一新功能会带来多大的风险
新功能开发的风险包括与新功能对代码基的英系那个有关的技术风险，人们对于新功能呢如何反馈的用户风险，以及新功能如何推动产品未来发展的相关风险。
6.这项新功能能有多创新
通常，最容易做到的事很少会产生巨大的影响。你仍处于黏性阶段，并在试图找寻正确的产品。把提交按钮由红色改成蓝色，也许可以为注册转化率带来一定的提升，但可能刽让你的企业扭亏为盈；同时，此项改动也很容易遭到他人的模范
7.用户说他们想要什么
简单跟踪一下应用内不同功能的受欢迎程度，即可得知哪些功能呢有用哪些没用。找出用户在使用后选择按“撤销”或“返回”按钮的功能呢有哪些，以明确可能存在问题
通过试验学习
-每次试验都以一系列问题开始。
我们想要知道什么？为什么想要知道这些？
-我们想要解决的根本问题是什么？谁会为此感到痛苦？这有助于各相关人士对我们的行为感同身受。
-我们的假设是什么？这种假设通常以下列句式进行表述“【某特定可重复行为】将带来【某预期结果】。”
-我们将如何开展实验？实验需要什么开发支持？
-试验的运行安全吗？
-我们要如何中止试验？试验结束后应采取何种手段来规避由此产生的问题？
-利用数据假设需要哪些指标？表明实验的继续并不安全的指标又有哪些？
如何处理用户反馈
-提前计划好测试，并在测试前理清自己究竟想要什么
-选择特定的交谈对象。“应将相似人群的反馈放在一组”。明确对你的用户是谁后，再重点研究这一部分人的心理
-在收集数据的同时快速评审结果。“不要等到测试结束后再开数据分析” 会忘记前面的人的交谈内容
最小可行愿景
-你在打造一个平台
-你有重复性收费的能力
-你形成了自然的阶梯定价
-你与一场颠覆性的革命息息相关
-用户自发成为拥护者
-你能引发一场价格战
-你正处于一场环境变革之中
-你拥有一种可持续的压倒性优势
-你的边际成本逐步降为零
-公司模式中固有的网络效应，如用电话的人越多，电话就月又用。拥有1000万用户固然很棒。但你在产品或服务用户获取难度上可能欺骗了自己，其基本价值也会因起初用户市场较小而难以验证。你需要一个计划，以查明网络效应开始生效以及效果明显的时刻
-你有多重赚钱方式
-你因客户的盈利而盈利
-你的周围会形成一个生态系统，如ps的插件模式远比adobe自己开发快的多
-最后，还必须大胆创新
病毒性
-巴斯扩散曲线
-进入病毒性阶段后，即可重点关注用户获取与增长，但同时也要留意用户黏性
-病毒式营销和口碑营销可能是以牺牲参与度为代价的。你信带进来的用户可能与早期用户不同，因此产品参与度也不高。又或许你独特的价值定位在市场营销中渐渐迷失了，以至于新用户有了不同以往的产品期待
-如果在用户获取上投入资金，流失率却居高不下，则你的投资回报可能会微乎其微。
三种传播方式
1.原生病毒性
2.人工病毒性
3.口碑病毒性
病毒传播时间有着举足轻重的意义，以至于大卫认为它要比病毒式传播系数更为重要
最终我们追求的是一个大于1的病毒传播稀疏，因为这以为这你的产品可以实现自给自足。
提高病毒式传播系数的方法：
1.重点提高接受率
2.试图延长客户的生命周期，让其有更多的时间来邀请他人
3.试图缩短邀请的生命周期，以加快增长进程
4.设法说服客户去邀请更多的人
对于向企业级市场销售产品的公司而言，基于邀请机制的病毒式传播并不常见，其他一些指标可能会更有帮助。其中净推介者比例指用户向朋友推荐你产品的可能性有多大，并比较推荐者和不愿意推荐这的人数
要想判断一家电商企业究竟是“忠诚度”类型还是”客户获取“类型，90天内重复购买率当属最好的判断依据。
你还可以 利用推广和实验来确定字及的线性指标。如为每位客户发去9折优惠券，然后8折优惠券，然后5折优惠券。这样可以脏我哪些用户最容易响应推广活动，以及折扣和购买量之间的关系，此外其忠诚客户还会因此感受到关爱、
病毒性阶段总结
除病毒式传播系数外，还需关注病毒传播周期。越快邀请其他人，你的增长速度也就越快。
在病毒性阶段和营收阶段增长时，你视图寻找的是未来增长的先行指标，即在永不生命周期早起可预测（甚或控制）未来的可衡量指标
营收
营收阶段的指标
如果整体营收在上涨但平均每位客户营收却在下降，就意味着为保持当前的增长率，你需要获取更多的客户。
了解SaaS公司的云状状况
查看营销费用的投资回报比。在SaaS公司中，你会花钱做销售和营销，以期获取新客户。如果一切顺利，在接下来的一个季度里，你的营收会有所提高
第X季度的在发行营收-第X季度前的在发行季度营收/第X季度前的季度性销售和营销支出
如果计算结果低于0.75，就说明有问题了。如果计算结果大于1，就说明你做的很好
找到你的营收槽
在营收阶段，你需要找出其中哪个“更”能最大限度地提高你的平均每位参与客户营收
-如果你脱离不开单笔交易的实际成本（如直销、快递返货等），则“更高效”可为你商业模式的供/需方面带来举足轻重的营销
-如果病毒式传播系数数值很高，“更多的人”则显得尤为重要，因为你在客户获取成本的每一块钱里，都注入了强大的力量倍增器
-如果你的客户忠诚度非常高，“每次都选择在你这里消费，则”更频繁“要更为关键，你需重点想办法让客户来得更频繁一点
-如果你倾向于大金额的一次性交易，则”更多的金钱“将对你大有裨益，因为你只有一次从客户身上捞钱的机会，需尽可能地榨取客户的价值
-如果你采用的是订阅模式，并且哎与客户流失做斗争，则利用追加销售介绍客户使用具有更多功能的更高套餐当属提高现有营收的最佳方式，这样你就有很多时间去争取”更多的商品“
平衡客户获取成本、营收和现金流是许多商业模式运转的关键，尤其是哪些花钱获取客户并依靠订阅获取营收的公司
与四个变量较劲：
-投资额
-每月的客户获取成本
-用户带来的营收
-用户流失率
总结
即便你在某重要方面有着健康的增长速率（如用户数量或参与度），如果不能将其转化为金钱并支付成本的话，依然没有太大的意义
商业模式的转型可立即改变你的第一关键指标
每家公司都处于一个生态系统之中。转型到一个新的市场通常要比创造一个全新的产品容易些，转型成功后，该新市场即可帮你认识到首先打造的产品是什么。
市场—产品契合
在产品表现不太好的时候，你可以尝试向一个新市场转型。这里假设你的产品没有问题，问题出在目标用户身上。在理想情况下，你在产品开发前便已验证了市场，但也难免会出现错误，且在某些情况下，你并不是从客户开发的第一步开始的，也不远放弃已开发的产品。市场的改变可能要比产品的改变更为容易。
以下是一些为现有产品找到契合新市场方面的建议。
-重新审视你的旧有假设
-回顾一下你对于产品寻找市场的旧有假设。如果你并没有就特定市场的合适缘由做出过假设，现在就是事后分析，并充分利用后见之明的时刻。市场为什么不合适？是什么妨碍了产品在市场中的增长？你正着手解决的痛点对于这个市场而言是否算是真正的痛点？现在再来看看与你之前定位的市场相关联的市场。你对这些市场有何了解？这些市场与你之前选择的市场有何相同地那或不同点？
-开启排除过程
你可以在短时间内排除一些市场/商业模式若没有巨大的潜在市场和许多其他因素的支持，免费增值模式是不会奏效的
深入研究 （用户访谈、大规模地争取客户、并利用落地页和广告来测量客户的兴趣所在）
-寻找相似性
你需要在一个广义定义的市场内寻找公司间重要的相似点。一开始可以先按照行业来归类。此外还可按照地理位置、购置商品的方式、最近购买的商品、预算、行业增长、结节性、法律法规以及决策者来划分。所有这些因素都会有助于真是市场的定义，一遍快速找到所需市场
收支平衡的准线
1.可变成本收支平衡
2.客户收支平衡时间
3.计算出客户收支平衡所需要的时间，然后知道需要准备该时间的经费来保障公司的运转
4.EBITDA（未计利息、税项、折旧及摊销前的利润）收支平衡
5.休眠收支平衡（把公司的各方面都缩减到最低限度，只维持工地那并服务现有客户，却很少做其他的）
营收阶段总结
-营收阶段的核心公式是客户收益回报减去客户获取成本。这就是可推动你增长的投资回报
-你的重心已从证明自己拥有好的产品转移到证明你在做一份真正的生意。为此，你的指标也从使用模式转移到了各种营收比率
-把企业想象成一个能把少量钱转化成更多钱的机器。投入与回报的金额比例，以及可以投入的最大数额都决定这企业的价值
-你试图找到应该关注的重点，如客户每单更高的消费、更多的客户、更高的效率以及更高的频率等
-如果事情进展得不顺利，也许把初始产品转型到新市场，要比从头再来更简单
-尽管你的目标是增长，但你仍能适时留意一下收支平衡的情况，因为一旦你的收入能够弥补所有的支出，就能无限期地存活下去
规模化
如果营收阶段证明的是商业模式，那么规模化阶段证明的就是市场的大小
规模化阶段的指标
-在规模化阶段，你需要比较不同渠道、地域和营销活动内的高阶指标
-证明产品的黏性后，关注点就转移到用户获取和低成本获取更多用户的方式上
规模化阶段总结
-在规模化阶段，你对自己的产品和市场已经有了清楚的了解。你的指标在这时应侧重于所处生态系统的健康程度，以及你进入新市场的能力
-你开始关心薪酬、API流量、渠道关系以及竞争者。然而就在这之前，这一切还都是干扰信号
-你要清楚自己是更注重效率还是差异化。在规模化阶段想要二者兼顾十分困难。如果你追求效率，就需要节约成本；如果你追求差异化，则需扩大利润率
随着公司的发展，你需要在同一时间关注不止一个指标。为不同指标建立一个层级关系，以使策略、战术和执行与公司的长期目-标相一致
底线在哪里
-如果你已经做得足够好，而仍然继续改进的话，因为你已经优化了一个关键指标，所以你的改进所产生的回报会越来越少
-我们鼓励你看一看其它商业模式是什么样的
-如果公司在营收阶段，那么增长率就是按照营收来计算的；如果公司还没有收取费用，那么增长率则是根据活跃用户进行计算
-当你的创业公司遇到或接近了产品与市场的契合点，如果还没有产生收入，就以每周活跃用户增长率5%为底线，如果你已经产生收入，就以每周收入增长5%为底线
达到以下数据，就可以开始增长
-30%的注册用户会每月至少使用一次网络服务。对于移动应用来说，下载应用的人中，有30%的人会每月使用一次
10%注册用户会每天都会使用该网络服务或移动应用-
-同时在线用户的最高数量是每日用户数的10%
-如果你简化价格层级，那么会得到更好的转化率
关于定价，最大的一个误解是，你为产品或服务锁定的价格与你开发和运营的成本直接相关。事实并不是这样。价格取决于你的顾客准备为它付多少钱
价格弹性更适用于年轻的、增长中的市场
客户获取成本
-你计算出的客户终身价值可能是错的。任何商业模式都有不确定因素。在客户生命周期中，你能从他身上偶的多少收入实际上是你才出来的。流失率对于客户终身价值的影响最大，可惜，流失率是一个滞后的指标
-用户获取成本也可能也是错的。你预先支付了获取客户的成本。但是新客户还会带来预付成本，新手培训、增加更多基础设施等
-在你花钱获取用户和回收投资之间的这段时间，你其实是在把钱“借”给用户。你收回投资的时间越久，就越需要回收越多的钱。而因为钱或者来自银行贷款，或者来自股权投资者，你或者要面临支付利息，或者由于吸纳投资者而稀疏自己的股份。不良的现金流管理是创业公司的克星
-将你自己的客户获取成本限定为不超过客户终身价值的1/3，这会迫使你更早地验证你的获取成本，让你更加诚实地面对自己，从而在发现事情无法挽回之前找到错误所在
-如果你的病毒式传播稀疏超过0.75就是一个好现象
-成功的邮件营销活动应该能达到20%~30%的打开率和超过5%的点击率
-着陆页的平均参与时间是61秒，而非着陆也的参与时间则是76秒
-接二连三的研究表明，加载快的网站几乎在从站内停留时间到购物车转化率的每一个重要指标上都做得更好，在大约10秒的载入时间后，人们就不会再等了；有数千并发用户的网站拥有最快的页面载入时间，通常在5秒以下
-在购买漏斗中，65%的人会在付款前放弃购物（现在不知道是多少了）
-具体在电子商务中，79%的在线购物者会把至少50%的时间在调查商品上。44%的在线购物者会从搜索引擎开始购物
-而10次移动搜索中有9次会产生用户行为，其中超过半数的用户会进行购买
-SAAS:争取每年获得20%的客户销售收入增长，包含新增的授权许可在内，争取每个月让2%的用户增加他们的付费额
-最好的SAAS网站或应用的月均用户流失率通常在1.5%~3%。只有将月均流失率降到2%以下，业务才是可以扩展的。 但一些人认为5%的流失率阈值仅仅适用于早起公司，如果你希望具有良好的扩展性，就需要有一条明确的路径能够将流失率降到2%以下
-如果你希望任何人在任何地点都能轻松地下载你的应用，那么它在门户上的大小必须在100MB以下。
-智能手机用户打开APP频率较高，但每次使用持续时间较短。平板电脑用户打开APP频率较低，但每次使用持续时间较长
-别怕在产品早期对价格进行大的调整，前提是你能够菇凉调整的效果
-向小鱼用户销售外观，向海豚用户销售内容，向鲸鱼用户销售升级产品
-对付费应用评分率的期望少于1.5%，而免费应用评分率少于1%
进入企业市场
小公司也可以比较容易对迁移到新产品。相反，大公司需要适当看轻它们在过去的大笔投入。同样，在过去的决策中它们在人员上的成本投入巨大，而这往往是改变的最大阻力
企业认为新生事物是风险
简单不仅仅是企业市场中破坏式创新的一个属性，它是入市的通行证
对很多人来说，他们的工作只是为了谋生，他们首先考虑的问题是尽量不要犯错，及时从长期来看整个公司会因此蒙受损失。当一个组织的雇员忙着想知道in所承诺带来的改变是否会害得他们丢掉工作时，你很难调动他们的积极性。
很多B2B创业公司由两个人组成：
领域专家，了解产业及问题领域。他拥有一个名片盒，可以在产品定义的扎起阶段充当客户的代理人。这个人通常是业内人士，并具有营销、销售或业务拓展的角色
破坏式创新专家，了解能产生变革从而让公司获利的技术。他能透过现有的模式遇见到变革之后产业的发展，能想现有市场映入新方法。
