在前两篇文章中，我们解释了如何构建指标体系。本文从数据分析的角度，探讨了如何应用基于分析数据的指标体系。
作为技术人员，你在工作中有没有遇到过和老板不一样的频率？老板说的话我听不懂，老板不喜欢自己辛辛苦苦做出来的东西，老板分配的业务目标无法实现，面对复杂的业务问题很难拆解。另外，在工作交接的时间和空间上，有一个代码技巧，SQL写得很飞，python很响，但是不知道如何把业务逻辑和自己的技能融合起来。以数据驱动为目的与业务沟通，换来的是提号的需求，但我自己分析却不知道分析什么，把浪费的时间和头发弄得满地都是。
如何解决这个问题？
解决这个问题的办法就是找到部门甚至公司的北极星指标，沿着北极星指标对数据进行探索和细分。瞿在课堂上讲解成长模式的运用时，把它分解为三句话：让我们具体看一下。
01 找杠杆：找到聚焦领域，确定四两拨千斤的发力点
不知道有没有人认识波特，竞争理论非常激烈。他曾经提到：找杠杆、摘线头、搭乐高.我们在构建增长指标体系的时候也是这个状态。如何在有限的资源中找到能发挥重要作用的最佳增长点，是成长的关键。
让我们通过如果资源是无限的，根本没有人会选择竞争，所谓竞争就是在有限的资源下，找寻最佳生长策略的过程:的案例来学习如何找到增长的力量
Airbnb是一个面向服务的网站，联系有空房间出租的游客和房主。它可以为用户提供各种住宿信息。因此，他的北极星指数是Airbnb.结合之前构造北极星指数的方法，我们确定Airbnb的指数体系如下：
将数据加入指标体系后，我们发现“新用户首次预约百分比”低于平均水平，也就是说我们尽力吸引的很多客户都被浪费了，没有形成转化。因此，我们需要尽力提高这个指标，这也是现阶段最重要的发力点。
以上案例会给你一些启发吗？
事实上，并不是所有的情况都会如此直接，指标之间需要一些转换。让我们来看看下一个案例——总的预定天数:
SaaS的北极星指标是：月付费用户数。
相应的指标体系是：
我们会发现指标没有明显的差异。为了确定问题点，我们将指标分为：
拆分维度为：SaaS软件和渠道.根据这两个维度，我们对指标体系进行了拆分，如上表所示。
仔细分析表格后，我们发现付费广告这一栏的试注册率和试购买率较低，但付费用户的订阅时长偏高，说明这个渠道没有准确定位用户，但付费后订阅时长的转化率不错，所以这个渠道有一定的优化价值。
同理，如果我们看50家企业客户，付费用户的购买率和订阅时长都很低，说明我们的产品不适合小公司。作为验证，我们发现大公司的购买率和付费用户的订阅时长都很高，说明我们的软件适合大公司。
02 摘线头：寻找具体的增长思路
我们在工作中面临的业务非常复杂，可能很复杂，也可能外部条件变化很快。这个时候我们该怎么办？
让我们用公司大小:的例子来解释一下
淘宝的北极星指标是：淘宝销量。
具体的增长指标体系是：
增长模型的价值在于抽象出一些复杂的业务逻辑，然后整理思路。当我们完成指标体系时，我们可以轻松找到针对特定指标的产品计划，例如：
页面流：可以使用搜索优化，推荐算法，千人千面.
平均订单价值：可以使用100元免运费、优惠券、相关产品推荐等方法.
03 搭乐高：指导指标拆分和团队协作
在以上两个步骤中，我们已经完成了指标的拆分。当拆分完成后，我们发现这是一个团队合作的目标，不是一个人能完全实现的。因此，我们需要划分工作，确保执行团队和负责人有相同的想法。然后，如何根据细分指标委派给团队中的每个人，我们来看看如何在成长指标下划分任务：
1)横向分解：首先根据用户群体，通过“加法”进行分解；
2)垂直分解：根据用户漏斗，按“乘法”分解；
当我们划分指标时，我们需要遵循MECE原则：
1) ME:相互独立：各指标相互独立，避免后续团队任务相互争吵；
2) CE:完全枯竭：细分指标覆盖影响增长的重要因素，避免增长盲点；
在协作模式下，一般有两种协作方式：
1)协作模式1:每个跨职能团队独立承担一个细分指标；
例如，如果新用户的数量分配给客户获取团队，并且客户获取团队可以分成两个子团队，即渠道和业务，那么这个团队将负责整个淘宝的指标。
2)协同模式2: OKR模式，多个团队协同推进同一个细分指数；这个团队在中国很受欢迎。
例如，在上图中，三个团队负责33，354新用户量,等。三个团队共同负责一个指标。最好的方法是进一步细分新用户：
从图中可以看出，运营渠道团队负责新增用户量指标，而BD和产品则是支撑团队。
文章写在这里，你对一些运营团队项下的获客渠道团队、BD团队下的商务合作团队、产品团队下的推荐团队?有什么基本的了解吗理论描述总是简单的，最重要的是每个人都可以把它应用到实际工作中。后面我们会讲解一些比较详细的案例，欢迎大家继续观看~
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图来自Unsplash，基于CC0协议。
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