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精益数据分析（24/126）：聚焦第一关键指标，驱动创业成功

news 来源：原创 2025/4/26 10:29:14

精益数据分析（24/126）：聚焦第一关键指标，驱动创业成功

在创业和数据分析的探索之旅中，我们都在不断寻找能够助力成功的关键因素。今天，我依旧带着与大家共同进步的初心，深入解读《精益数据分析》中关于第一关键指标（OMTM）的内容，通过实际案例剖析其重要性和应用方法，希望能给大家带来新的启发和思考。

一、Moz公司的案例启示：专注核心指标，避免数据过载

Moz作为一家成功的SaaS供应商，在创业过程中充分展现了数据驱动决策的力量。尽管拥有较高的网站访问量，但他们并未被海量数据淹没，而是聚焦于一个关键指标——净增加。净增加指标通过计算总的新付费客户（包括免费试用转化和直接购买的客户）减去总退订客户数，为公司提供了清晰的业务发展方向。

这一指标帮助Moz快速发现退订量高的异常情况，及时寻找问题根源，同时也能直观了解免费试用版的转化率表现。除了净增加，Moz也跟踪其他相关指标，但最终都归结到每日平均净增加这一核心指标上。

值得一提的是，Moz的投资人建议减少所跟踪的KPI数量，这一举措进一步强调了聚焦核心指标的重要性。过多的数据容易让人迷失在不重要的数据趋势中，浪费时间在无意义的报告和沟通上。Moz通过控制每日KPI数量，更清晰地明确了公司的专注点，提升了决策效率。

二、使用第一关键指标的四大理由：引领创业方向的灯塔

（一）明确现阶段最重要的问题

在创业过程中，我们面临着众多复杂的问题，而第一关键指标能帮助我们快速确定生意中风险最大的方面，也就是现阶段最重要的问题。当我们明确了这个关键问题，就能找到与之对应的OMTM，从而有针对性地进行数据分析和决策。例如，在产品推广初期，最重要的问题可能是如何获取更多用户，此时与用户获取渠道效果、注册转化率相关的指标就可能成为OMTM。

（二）促使建立初始基线和清晰目标

确定OMTM后，我们可以为其设定目标，并定义成功的标准。这有助于我们建立一个初始基线，用来衡量业务的发展和进步。比如，设定在一个月内将用户注册转化率提高20%作为目标，以此来评估各项策略和活动的效果，判断是否朝着成功的方向前进。

（三）关注公司整体健康状况

OMTM关注的是公司整体的健康发展，避免出现“数据呕吐”的情况。将OMTM突出展示在公司的各个关键位置，如数据统计工具首页、公司墙上的大屏幕和日常邮件中，能让全体员工都聚焦于这一指标，凝聚团队力量，朝着共同的目标努力。

（四）鼓励实验文化

第一关键指标鼓励公司形成实验文化。精益创业强调快速进行开发 -> 测量 -> 认知循环，而OMTM为实验提供了明确的方向。员工可以围绕OMTM进行各种实验，即使实验可能会带来一些小的挫折，但这些都是学习和成长的机会。通过不断实验，公司能够快速迭代，避免大的失败。

三、Solare餐馆的案例：数据驱动传统行业创新

Solare Ristorante是一家位于圣迭戈市的意大利餐馆，其主人兰迪·谢里克凭借技术和数据背景，将数据驱动的思维引入餐馆经营。虽然文档中未详细阐述Solare具体关注的关键指标，但可以推测，在餐饮行业，这些指标可能包括顾客流量、翻台率、顾客满意度、菜品销量等。通过关注这些指标，餐馆可以优化菜品选择、调整服务流程、提高运营效率，从而提升竞争力。例如，如果发现某道菜品的销量持续较低，就可以考虑对其进行改进或从菜单中删除；如果翻台率较低，就可以分析是服务速度问题还是座位布局不合理等，进而采取相应措施。

四、代码实例：计算并分析电商业务的第一关键指标

为了更直观地理解第一关键指标在实际业务中的应用，我们通过Python代码模拟一个电商业务场景，计算并分析其在不同阶段的关键指标。假设我们有一个电商平台的用户订单数据，包含用户ID、订单时间、订单金额、是否为新用户等信息。

import pandas as pd# 模拟电商用户订单数据
data = {'user_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],'order_time': ['2024-01-01 10:00:00', '2024-01-02 11:00:00', '2024-01-03 12:00:00', '2024-01-04 13:00:00', '2024-01-05 14:00:00', '2024-01-06 15:00:00', '2024-01-07 16:00:00', '2024-01-08 17:00:00', '2024-01-09 18:00:00', '2024-01-10 19:00:00'],'order_amount': [100, 150, 80, 200, 120, 90, 180, 160, 220, 140],'is_new_user': [True, False, True, False, True, False, True, False, True, False]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['order_time'] = pd.to_datetime(df['order_time'])# 假设在业务发展初期，关注新用户获取和订单转化率
new_user_count = len(df[df['is_new_user'] == True])
total_user_count = len(df['user_id'])
new_user_ratio = new_user_count / total_user_count if total_user_count > 0 else 0
order_conversion_rate = len(df) / total_user_count if total_user_count > 0 else 0print(f"新用户占比: {new_user_ratio * 100:.2f}%")
print(f"订单转化率: {order_conversion_rate * 100:.2f}%")# 随着业务发展，关注客户终生价值（假设每个用户只下一次订单）
total_revenue = df['order_amount'].sum()
unique_users = len(df['user_id'].unique())
customer_lifetime_value = total_revenue / unique_users if unique_users > 0 else 0print(f"客户终生价值: {customer_lifetime_value}")

在这段代码中，我们首先使用pandas库处理模拟的电商用户订单数据。在业务发展初期，计算新用户占比和订单转化率这两个关键指标，以评估业务在获取新用户和转化订单方面的表现。随着业务的发展，计算客户终生价值，关注用户为平台带来的长期价值。通过这些指标的计算和分析，我们可以根据不同阶段的业务重点，确定相应的第一关键指标，并据此做出更合理的决策。