性能优化

创业公司选 KPI、审计仪表盘或设定指标目标时，用…

当团队要决定跟踪哪些指标、审计仪表盘、设定基线目标或按业务模型与阶段埋点时，用 Lean Analytics 选出当前唯一关键指标并让数据驱动决策。

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GDI C 49/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35

使用度 0/100 ×0.30

口碑 50/100 ×0.20

新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

创业公司选 KPI、审计仪表盘或设定指标通用

解决思路

明确原则：只跟踪当前最能说明最大风险是否成立的单一指标 OMTM；其他指标若不能改变下一步行动，就停止跟踪或降级到下钻报告。
先命名业务模型和当前阶段，再选择指标；OMTM 是业务模型与当前阶段的交集，而不是从其他公司照搬。
用 0-10 分给指标选择、仪表盘和埋点计划评分：9-10 分需要 OMTM 匹配模型与阶段、配对 counter-metric、有带日期的 line in the sand 和预先承诺的未达标响应、数据按 cohort 和 segment 拆分。
评分后报告当前分数，并列出达到 10/10 所需的具体修改；7-8 分通常是可行动比例但缺明确目标、cohort 弱或关键指标太多；5-6 分混合可行动指标与虚荣指标；3-4 分以总量、累计图、混合平均等虚荣指标为主；0-2 分没有埋点或只挑讨好投资人的数字。
对每个候选指标跑四测试：是否可比较，比如对比上周、对比另一 cohort；是否可理解，团队能记住并争论；是否是比例或速率而非不断增长的总量；是否会改变行为；不会改变行为的指标不测。
把总量改写成比例：例如把 total signups 改成访客在 7 天内激活的百分比；把 page views 改成参与时间、CTR、RPM 或转化率。
用 cohort 让时间诚实：按注册月份分组比较用户；不要用混合平均掩盖真实改进。
用 segment 让比较诚实：按渠道、套餐、地区拆分；平面汇总常隐藏一个 segment 暴涨和另一个 segment 崩塌。
面对偏态分布时读 median 和 percentile，而不是只看 average；whales 和 lurkers 是不同生意。
警惕累计向上且向右的曲线；这是最可靠的虚荣指标信号。
使用 lens pairs：qualitative vs quantitative，访谈揭示 why，数字揭示 how much；exploratory vs reporting，探索找 unfair advantage，报告维持运转；leading vs lagging，投诉先于 churn 预测流失；correlated vs causal。
先用相关性找到杠杆：找一起变动的指标；再用随机分组改变一个变量来证明因果，别把相关当因果后投入。
仪表盘审计时，把每个 total 重写为 ratio；例如 total signups -> % of visitors activating within 7 days。
董事会报告时展示 cohorts，而不是 cumulative curves；用 retention by signup month 替代 users over time。
做功能决策时要求行为改变指标；例如预先决定 If D7 retention doesn't rise 10%, the feature comes out，可写成中文但保留 D7 retention。
选择 OMTM：选出当前最能说明最大风险假设是否工作的一个数字，把它展示在所有地方，驱动所有实验直到进入下一阶段。
为 OMTM 配对 counter-metric，防止被博弈：例如 activation speed 配 30-day retention，sales velocity 配 refund rate。
画 line in the sand 必须包含三部分：目标数字、日期、以及未达标时预先承诺的响应；在结果到来前定义 good enough。
如果团队不能就 OMTM 达成一致，就还没就业务最大风险达成一致；把这场争论作为关键产出。
收集很多指标，但只 watch 一个；其余放在 drill-down reports，不放在墙上。
按季度规划：每个阶段一个 OMTM，所有实验向上对齐到这个 OMTM；例如 Stickiness 阶段所有下注瞄准 week-4 retention。
设计仪表盘：OMTM 放大展示，4-6 个支持指标小展示；例如墙上显示 paid conversion 3.2% 巨大，CAC、churn、NPS 在下方。
团队对齐时预先承诺未达标响应；例如 Under 10% by March 1 -> 转向 agency segment。
遵守伦理边界：line in the sand 用来约束公司的下注，不是个人配额；不要把 OMTM 变成个人 KPI，否则会诱发博弈并隐藏真相。
选择或轮换 OMTM 时，执行六步选择流程，并使用 6x3 stage x model 矩阵；参考 references/omtm.md 中的 counter-metric 博弈表和 rotation-trigger rules。
先命名六个业务模型之一：e-commerce、SaaS、free mobile app、media site、user-generated content、two-sided marketplace；模型决定指标树和 working 的定义。
E-commerce：跟踪 conversion rate、average order value、repurchase rate；年复购率低于约 40% 视为 acquisition mode，高于约 60% 视为 loyalty mode，并按模式切换 playbook。
SaaS：跟踪 MRR、churn、LTV:CAC、expansion、time-to-value。
Free mobile app：跟踪 downloads -> DAU/MAU、percent paying、ARPDAU vs ARPPU；注意 whales 会扭曲所有平均。
Media：跟踪 audience、engaged time，不是 raw pageviews，再加上 CTR、RPM。
UGC：跟踪 engagement funnel：visitor -> voyeur -> commenter -> creator，加上 content per user 和 spam rate。
Marketplace：跟踪 liquidity：listings、fill/sell-through rate、time-to-transaction、take rate、buyer/seller ratio；GMV 在乘以 take rate 前是虚荣指标。
Hybrid 业务必须选 ONE primary model 来拥有 OMTM；secondary model 只贡献 counter-metrics，不是同等地位。
模型也决定埋点： upfront 定义每个指标的 formula 和 source，否则每个团队会以不同方式计算 churn。
新产品埋点：命名模型并安装其 metric tree；例如 subscription box 以 SaaS 为主模型，先跟踪 churn 再跟踪 AOV。
北星指标辩论：从模型机制推导，不要复制；例如 marketplace 采用 fill rate，而不是 SaaS 式 MRR 目标。
投资人仪表盘：报告该模型的 canonical ratios；例如 SaaS deck 包含 MRR growth、net churn、LTV:CAC、CAC payback。
埋点或选 canonical ratios 时参考 references/business-model-metrics.md，其中有六个模型的指标树、公式、埋点说明、测量失败模式和 hybrid-model guidance。
定位五个阶段：Empathy、Stickiness、Virality、Revenue、Scale；每个阶段有 gate，OMTM 是业务模型与当前阶段的交集。
不要在当前 gate 通过前做后一阶段的指标；这是经典创业错误，会浪费资源。
Empathy：做 15+ problem interviews，确认问题是痛苦的、频繁的、有人愿意付费解决；此阶段指标主要是对话笔记，这是正确的。
Stickiness：确认用户会自行重复使用；跟踪 retention cohorts 和 core-action engagement；不要把用户倒进漏桶。
Virality：确认用户带来用户；同时跟踪 viral coefficient 和 cycle time；缩短 cycle time 常比提高 coefficient 增长更快；inherent virality 优于 incentivized invites。
Revenue：确认一美元投入是否在足够快的时间内带回超过一美元；跟踪 revenue per customer、CAC payback、gross margin。
Scale：关注 channels、partners、new markets；指标从产品风险转向生态系统和运营。
把 gate 当证据而不是时间：retention curve 变平才退出 Stickiness；unit economics 在 payback 容忍内为正才退出 Revenue。
决定增长花费前先检查 stickiness gate；例如 D30 retention 只有 4% 时先修 onboarding，再买广告。
排 roadmap 时让阶段决定 OMTM，OMTM 决定工作；例如 Stickiness 阶段上 onboarding 修复，而不是 referral program。
融资叙事中讲已通过的 gate 及其证据；例如 Week-4 retention flat at 35% - raising to scale acquisition。
定位阶段或判断是否通过 gate 时参考 references/five-stages.md，其中有每阶段 playbook、gating metrics、exit-criteria checklists、premature-scaling symptoms、funding/runway interactions。
使用 published baselines 作为 starting heuristics，而不是法律；先定义 good enough，再画 line in the sand：数字、日期、未达标行动。
Early SaaS：约 5% monthly customer churn 是可行上限；健康公司推向约 2% 或更低。
Habitual 和 social apps：DAU/MAU 约 20%+ 表示真实 engagement；casual mobile apps 平均约 14% day-30 retention，因此要按陡峭衰减做计划。
Conversion：e-commerce 通常约 1-3% visitors 转化；基于良好付费流量的 landing pages 通常低个位数转化；25-30% 是异常值，不是规划数字。
Viral coefficient 大于 1 罕见且短暂；把 virality 当作 CAC reduction，并先优化 cycle time 再优化 coefficient。
没有适用基准时，测量当前值，相对自己改进，并观察 derivative；每周 5% 改进会复利成品类领先数字。
Benchmarks 会随 market、channel、price point、era 变化；采用别人的数字前，先用自己的 cohorts 重新推导。
设定目标：baseline -> line in the sand -> pre-commitment；例如 Churn under 4% by Q3 or we rebuild onboarding。
异常分诊：先和自身 baseline 比较，再对照 benchmarks；例如 conversion 一周内从 2.4% 降到 1.9%，先调查 release。
渠道评估：按渠道重新推导 benchmarks；例如 paid social 转化 0.8%，search 4%，预算跟随这条线。
需要完整案例时参考 references/case-studies.md：SaaS dashboard 到 OMTM、marketplace liquidity discovery、mobile app 先修 stickiness 再增长。
修复常见错误：不要用 40 指标仪表盘；改为一个 OMTM 放大、4-6 个支持指标、其余归档。
不要庆祝 cumulative charts；改为画 rates、conversions、cohort retention。
不要照搬其他公司北星；从自己的 model x stage 推导 OMTM。
不要跳过 cohorts；按每个 signup cohort 分别跟踪随时间变化。
不要在 stickiness 前优化 virality；先通过 retention gate，再建 invite loops。
不要测容易测的，而不是有风险的；先给最大风险假设做埋点。
不要没有 line in the sand；预先承诺 target、date 和 miss response。
不要混淆 correlation 和 causation；投入前先跑 controlled experiment。
快速诊断 1：如果现在说不出 OMTM，就从当前 model x stage 选一个。
快速诊断 2：如果该指标不会改变下一步行动，就删除它或定义它 gate 什么决策。
快速诊断 3：如果不是 ratio 或 rate 而是 total，改写成 conversion、retention 或 per-user rate。
快速诊断 4：如果不知道业务模型 archetype，从六个模型中命名一个并采用其指标。
快速诊断 5：如果不知道阶段 Empathy -> Scale，找第一个未通过的 gate，那就是当前阶段。
快速诊断 6：如果没有带日期和未达标计划的目标，以书面形式画 line in the sand。
快速诊断 7：如果数据没有 cohorted 和 segmented，建立 cohort tables，按 channel 和 segment 拆分。
快速诊断 8：如果没有 counter-metric 守护 OMTM，配对指标，例如 signup growth x 30-day retention。
审计仪表盘或跑四测试时参考 references/good-metrics.md，其中有完整测试定义、10 行 vanity rewrite table、worked cohort-retention example、segmentation rules、correlation-to-causation experiment loop、metric-definition template。
为 OMTM 选择或轮换、配 counter-metric 或画 line in the sand 时参考 references/omtm.md，其中有六步选择流程、6x3 stage x model matrix、7 行 counter-metric gaming table、line-in-the-sand 与 rotation-trigger rules、三个 worked examples。

适用边界 · 注意事项

不适合纯粹为了合规、财务审计或学术统计而必须报告固定报表的场景；该技能面向创业公司增长决策。
当产品或用户量太小，无法形成有意义的 cohort、segment 或 benchmark 时，先把指标当方向，不要机械套用外部基准。
当组织不愿意预先承诺 line in the sand 和未达标响应时，OMTM 容易变成口号；应先解决决策机制。