研发协作

做产品指标周/月/季度复盘或排查突涨突跌时…

适用于周期性产品指标复盘、异常波动调查、目标对比，以及把原始数字整理成可执行 scorecard。

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置信度85%

沉淀时间2026-09-23

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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

做产品指标周/月/季度复盘或排查突涨突跌通用

解决思路

若看到不熟悉的 placeholders 或需要检查哪些工具已连接，查看 [CONNECTORS.md](../../CONNECTORS.md)。
使用 `/metrics-review $ARGUMENTS` 启动指标复盘。
若连接了 product analytics：拉取相关时间段的关键产品指标。
若连接了 product analytics：获取对比数据（上一周期、去年同期、目标）。
若连接了 product analytics：如有可用，拉取分群拆分数据。
若未连接分析工具：要求用户提供指标及其数值（可粘贴表格、截图或描述）。
若未连接分析工具：要求用户提供对比数据（上一周期、目标）。
若未连接分析工具：要求用户提供近期变化背景（发布、故障、季节性）。
询问用户要复盘的时间段（上周、上月、上季度）。
询问用户要聚焦的指标，或是否复盘完整产品指标套件。
询问用户是否有具体目标或基准对比。
询问用户是否有已知事件可能解释变化（发布、故障、营销活动、季节性）。
用指标层级组织复盘：顶层为 North Star metric。
用指标层级组织复盘：下一层为 L1 健康指标（获客、激活、互动、留存、收入、满意度）。
用指标层级组织复盘：再下层为 L2 诊断指标用于下钻。
若用户尚未定义指标层级，先帮助其识别 North Star 和关键 L1 指标，再继续。
对每个关键指标分析：当前值是多少。
对每个关键指标分析：相较上一周期的趋势是上升、下降还是持平，以及时间范围。
对每个关键指标分析：与目标相比如何。
对每个关键指标分析：变化速率是在加速还是减速。
对每个关键指标分析：是否有突然变化、尖峰或下跌等异常。
识别相关性：一个指标的变化是否与另一个指标的变化相关。
识别相关性：是否有领先指标可预测滞后指标变化。
识别相关性：分群拆分是否显示总体趋势由特定 cohort 驱动。
生成 Summary：用 2-3 句话说明整体产品健康度、最显著变化和关键提示。
生成 Metric Scorecard：用表格快速扫描。
Metric Scorecard 列包括：Metric、Current、Previous、Change、Target、Status。
Status 使用 On track / At risk / Miss。
生成 Trend Analysis：对每个值得讨论的指标说明发生了什么以及变化显著性。
Trend Analysis：基于已知事件、相关指标和分群分析，说明可能原因（归因）。
Trend Analysis：判断这是一次性事件还是持续趋势。
生成 Bright Spots：列出超过目标的指标。
Bright Spots：列出应保持的正面趋势。
Bright Spots：列出表现强劲的分群或功能。
生成 Areas of Concern：列出未达目标或负向趋势的指标。
Areas of Concern：列出可能变成问题的早期预警信号。
Areas of Concern：列出缺乏可见性或理解的指标。
生成 Recommended Actions：列出要做的调查（深入探查令人担忧的趋势）。
Recommended Actions：列出要启动的实验（测试可改善指标的假设）。
Recommended Actions：列出要做的投入（加倍投入有效事项）。
Recommended Actions：列出要设置的告警（更密切监控某指标）。
生成 Context and Caveats：列出已知数据质量问题。
Context and Caveats：列出影响可比性的事件（故障、假期、发布）。
Context and Caveats：列出应追踪但尚未追踪的指标。
复盘后询问是否有指标需要深入调查。
复盘后主动提出可创建用于持续监控的 dashboard spec。
复盘后主动提出可为关注领域起草实验提案。
复盘后主动提出可设置可复用的指标复盘模板。
定义 North Star Metric：选择最能体现产品向用户交付核心价值的单一指标。
North Star 应 value-aligned：当用户从产品获得更多价值时它应上升。
North Star 应 leading：能预测长期业务成功（收入、留存）。
North Star 应 actionable：产品团队能通过工作影响它。
North Star 应 understandable：公司每个人都能理解其含义和重要性。
协作工具的 North Star 示例：每周有 3+ 成员贡献的活跃团队。
市场平台的 North Star 示例：每周完成的交易数。
SaaS 平台的 North Star 示例：每周完成核心工作流的活跃用户。
内容平台的 North Star 示例：每周参与阅读/观看时长。
开发者工具的 North Star 示例：每周使用该工具完成的部署。
选择 5-7 个 L1 指标共同描绘完整产品健康度，并映射用户生命周期关键阶段。
Acquisition 指标：新注册或试用开始（量和趋势）。
Acquisition 指标：注册转化率（访客到注册）。
Acquisition 指标：渠道组合（新用户来自哪里）。
Acquisition 指标：获客成本（付费渠道）。
Activation 指标：激活率：完成预测留存的关键动作的新用户百分比。
Activation 指标：激活时间：从注册到激活的时长。
Activation 指标：设置完成率：完成 onboarding 步骤的百分比。
Activation 指标：首次价值时刻：用户首次体验核心产品价值的时间。
Engagement 指标：DAU / WAU / MAU：不同时间框架的活跃用户。
Engagement 指标：DAU/MAU ratio（stickiness）：月活用户中每天回来的比例。
Engagement 指标：核心动作频率：用户做最重要事情的频率。
Engagement 指标：Session depth：用户每次会话做多少。
Engagement 指标：功能采用率：使用关键功能的用户百分比。
Retention 指标：D1、D7、D30 retention：1 天、7 天、30 天后返回的用户百分比。
Retention 指标：Cohort retention curves：每个注册 cohort 的留存如何演变。
Retention 指标：Churn rate：每周期流失的用户或收入百分比。
Retention 指标：Resurrection rate：流失用户中回来的百分比。
Monetization 指标：Conversion rate：免费到付费（freemium）。
Monetization 指标：MRR / ARR：月度或年度经常性收入。
Monetization 指标：ARPU / ARPA：每用户或每账户平均收入。
Monetization 指标：Expansion revenue：现有客户的收入增长。
Monetization 指标：Net revenue retention：包含扩展和收缩的收入留存。
Satisfaction 指标：NPS：净推荐值。
Satisfaction 指标：CSAT：客户满意度得分。
Satisfaction 指标：支持工单量和解决时间。
Satisfaction 指标：应用商店评分和评论情感。
使用 L2 诊断指标：各步骤漏斗转化。
L2：功能级使用和采用。
L2：分群拆解（按 plan、公司规模、地理、用户角色）。
L2：性能指标（page load time、error rate、API latency）。
L2：内容特定互动（哪些功能、页面或内容类型驱动互动）。
DAU/WAU/MAU 定义：测量在日/周/月内执行合格动作的唯一用户。
定义 DAU/WAU/MAU 时决定什么算 active：登录？页面浏览？核心动作？仔细定义，不同定义讲不同故事。
选择最重要时间框架：日常使用产品用 DAU（messaging、email），每周使用产品用 WAU（project management），低频产品用 MAU（tax software、travel booking）。
使用 DAU/MAU ratio（stickiness）：高于 0.5 表示每日习惯，低于 0.2 表示使用不频繁。
使用 DAU/WAU/MAU 时看趋势比绝对值更重要：活跃使用在增长、持平还是下降。
使用 DAU/WAU/MAU 时按用户类型分群：power users 和 casual users 行为差异很大。
Retention 定义：在 X 周期开始的用户中，在 Y 周期仍活跃的百分比。
常用留存时间框架：D1（次日）首批体验是否好到愿意回来。
常用留存时间框架：D7（一周）用户是否建立习惯。
常用留存时间框架：D30（一月）用户是否长期留存。
常用留存时间框架：D90（三月）是否是持久用户。
使用 retention：按 cohort 画留存曲线。
看留存曲线时识别：初始大幅流失（激活问题）、稳定下降（互动问题）或趋于平坦（良好——有稳定留存基础）。
比较不同时间 cohort 的留存：新 cohort 是否比旧 cohort 留存更好，说明产品改进有效。
按激活行为分群留存：完成 onboarding vs 未完成，使用功能 X vs 未使用。
Conversion 定义：从一个阶段移动到下一阶段的用户百分比。
常用转化漏斗：访客到注册。
常用转化漏斗：注册到激活（关键价值时刻）。
常用转化漏斗：免费到付费（试用转化）。
常用转化漏斗：试用到付费订阅。
常用转化漏斗：月付到年付。
使用 conversion：映射完整漏斗并测量每一步转化。
使用 conversion：识别最大 drop-off 点，这些是最高杠杆改进机会。
使用 conversion：按来源、plan、用户类型分群转化，不同分群转化差异很大。
使用 conversion：持续跟踪转化随时间变化，是否随体验迭代而改善。
Activation 定义：新用户达到首次体验产品核心价值时刻的百分比。
定义 activation：观察留存用户 vs 流失用户，留存用户做了哪些流失用户没做的动作。
定义 activation：激活事件应强烈预测长期留存。
定义 activation：激活应在首次会话或最初几天内可实现。
Activation 示例：创建第一个 project、邀请 teammate、完成第一个 workflow、连接 integration。
使用 activation：跟踪每个注册 cohort 的激活率。
使用 activation：测量 time to activate——越快几乎总是越好。
使用 activation：构建 onboarding flows 引导用户到激活时刻。
使用 activation：A/B test 激活流程，并衡量对留存的影响，而不仅是激活率。
使用 OKRs：Objectives 是定性、有抱负的目标，描述想实现什么。
Objectives 应鼓舞人心且好记。
Objectives 应时间限定（季度或年度）。
Objectives 应方向性，而非指标具体。
Key Results 是定量衡量，判断是否实现 Objective。
Key Results 应具体可测量。
Key Results 应时间限定且有明确目标。
Key Results 应基于结果 outcome，而非产出 output。
每个 Objective 设 2-4 个 Key Results。
OKR 示例：Objective 为让产品成为日常工作流不可或缺；KRs 为将 DAU/MAU ratio 从 0.35 提升到 0.50、将新用户 D30 retention 从 40% 提升到 55%、3 个核心工作流任务完成率 >80%。
OKR 最佳实践：设定有抱负但可实现的 OKR，stretch OKR 以 70% 完成为目标。
OKR 最佳实践：Key Results 衡量结果（用户行为、业务结果），而非产出（发布功能数、完成任务数）。
OKR 最佳实践：不要设太多 OKR，2-3 个 objectives 且每个 2-4 个 KRs 足够。
OKR 最佳实践：OKR 应让人不舒服；如果确信能全部命中，说明不够有抱负。
OKR 最佳实践：中期复盘 OKR；若某些 KRs 明显偏离，调整投入分配。
OKR 最佳实践：期末诚实评分：0.0-0.3 未达成，0.4-0.6 有进展，0.7-1.0 已达成。
设定指标目标：建立 baseline——当前值是多少；设目标前需要可靠基线。
设定指标目标：使用 benchmark——可比产品达到什么水平；行业基准提供背景。
设定指标目标：看 trajectory——当前趋势如何；若指标已每月改善 5%，6% 目标不够有抱负。
设定指标目标：考虑 effort——投入多少；更大赌注对应更有抱负目标。
设定指标目标：考虑 confidence——对命中目标多有信心；设置 commit（高信心）和 stretch（有抱负）。
每周指标检查：目的为快速发现问题、监控实验、保持对产品健康度的感知。
每周指标检查：时长 15-30 分钟。
每周指标检查：参与人 product manager，可能加 engineering lead。
每周指标检查复盘：North Star metric 当前值、周环比变化。
每周指标检查复盘：关键 L1 指标任何显著变动。
每周指标检查复盘：活跃实验的结果和统计显著性。
每周指标检查复盘：异常——任何意外尖峰或下跌。
每周指标检查复盘：告警——任何触发监控告警的事项。
每周指标检查行动：若某处不对就调查；否则记录并继续。
月度指标复盘：目的为更深入分析趋势、目标进展、战略影响。
月度指标复盘：时长 30-60 分钟。
月度指标复盘：参与人 product team、关键 stakeholders。
月度指标复盘内容：完整 L1 metric scorecard 及月环比趋势。
月度指标复盘内容：季度 OKR 目标进展。
月度指标复盘内容：cohort analysis——新 cohort 是否表现更好。
月度指标复盘内容：功能采用率——最近发布表现如何。
月度指标复盘内容：分群分析——用户分群间是否有分化。
月度指标复盘行动：确定 1-3 个要调查或投入的领域；若指标揭示新信息则更新优先级。
季度业务复盘：目的为战略评估产品表现、为下季度设定目标。
季度业务复盘：时长 60-90 分钟。
季度业务复盘：参与人 product、engineering、design、leadership。
季度业务复盘内容：该季度 OKR 评分。
季度业务复盘内容：所有 L1 指标在该季度的趋势分析。
季度业务复盘内容：同比比较。
季度业务复盘内容：竞争背景——市场变化和竞争对手动作。
季度业务复盘内容：哪些做法有效、哪些无效。
季度业务复盘行动：设定下季度 OKRs；根据数据调整产品策略。
Dashboard 设计原则：从问题开始而非从数据开始；思考 dashboard 支持哪些决策，并从决策反推设计。
Dashboard 设计原则：信息层级；最重要指标视觉上最突出，North Star 在顶部，L1 其次，L2 可下钻查看。
Dashboard 设计原则：用背景而非数字；始终显示当前值、对比（上一周期、目标、benchmark）、趋势方向。
Dashboard 设计原则：少指标、多洞察；聚焦 5-10 个重要指标，其余放详细报告。
Dashboard 设计原则：时间周期一致；同一 dashboard 上所有指标使用同一时间周期，避免混用日/月指标造成困惑。
Dashboard 设计原则：视觉状态指示；绿色 on track/improving，黄色 needs attention/flat，红色 off track/declining。
Dashboard 设计原则：可行动性；dashboard 上每个指标都应是团队能影响的；不能行动就不要放在产品 dashboard 上。
Dashboard 布局：顶行放 North Star metric，含趋势线和目标。
Dashboard 布局：第二行放 L1 metrics scorecard——每个关键指标的当前值、变化、目标、状态。
Dashboard 布局：第三行放关键漏斗或转化指标——展示各阶段 drop-off 的可视化漏斗。
Dashboard 布局：第四行放最近实验和发布——活跃 A/B tests、最近功能发布及早期指标。
Dashboard 布局：底部/下钻放 L2 指标、分群拆解和详细时间序列用于调查。
Dashboard 反模式：虚荣指标——总在上升但不指示健康度（总注册数、总页面浏览）。
Dashboard 反模式：指标太多——需要滚动才能看完；如果一屏放不下就删指标。
Dashboard 反模式：没有对比——没有背景的原始数字（只有当前值，没有上一周期或目标）。
Dashboard 反模式：过时 dashboard——数月未更新或未复盘。
Dashboard 反模式：产出型 dashboard——衡量团队活动（关闭 ticket 数、合并 PR 数）而非用户和业务结果。
Dashboard 反模式：一个 dashboard 服务所有受众—— executives、PMs、engineers 需要不同视图，不能一刀切。
设置告警：对需要立即关注的指标设置 alerts。
Threshold alerts：指标低于或高于关键阈值（error rate > 1%，conversion < 5%）。
Trend alerts：指标连续多天/周持续下降。
Anomaly alerts：指标显著偏离预期范围。
Alert 卫生：每个 alert 都应可行动；如果无法处理，就不要 alert。
Alert 卫生：定期复盘和调整 alerts；太多误报会让人忽略所有 alerts。
Alert 卫生：为每个 alert 定义 owner，触发时谁响应。
Alert 卫生：设置合适严重级别，不是所有事都是 P0。
输出格式：scorecard 使用表格。
输出格式：使用清晰状态指示。
输出格式：summary 保持紧凑，读者应在 30 秒内获得核心故事。
Tips：从 so what 开始——本次 metrics review 最重要的事是什么，先讲它。
Tips：没有背景的绝对数字无用；始终展示对比（vs 上一周期、vs 目标、vs benchmark）。
Tips：归因要谨慎；相关不等于因果；若指标变动，承认原因的不确定性。
Tips：分群分析常揭示总体指标掩盖重要差异；持平总体可能隐藏一个分群增长而另一个萎缩。
Tips：并非所有指标变动都重要；小波动是噪声；聚焦有意义变化。
Tips：若指标未达目标，不要只报告 miss，要建议怎么做。
Tips：指标复盘应驱动决策；若复盘未导致至少一个行动，则没用。

适用边界 · 注意事项

当指标口径未定义、数据质量不可靠或缺少基线与对比数据时，不要据此做严肃归因或战略决策；先修复数据。
当复盘不会产生至少一个行动、只是例行通报数字时，不要做完整复盘，改用简短检查。
当只有虚荣指标或团队产出指标（如总注册量、PR 数）而没有用户/业务结果指标时，不适用。