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精益数据分析（26/126）：依据商业模式确定关键指标

news 来源：原创 2025/4/27 5:30:35

精益数据分析（26/126）：依据商业模式确定关键指标

在创业与数据分析的探索之路上，每一次的学习都像是为前行点亮一盏灯。今天，我们依旧怀揣着共同进步的期望，深入解读《精益数据分析》的相关内容，聚焦如何依据商业模式确定关键指标，助力大家在创业过程中更好地运用数据驱动决策。

一、明确第一关键指标（OMTM）：创业聚焦的核心

确定创业公司的第一关键指标（OMTM）至关重要，它就像航海中的灯塔，为公司的发展指引方向。在确定OMTM时，可以参考之前记录的需要跟踪的指标清单，从中挑选出一个现阶段对公司最为关键的指标。设想让整个公司围绕这一指标奋斗，思考可能带来的突破，并尝试构建初始成功基线。即便当下无法确定基线也没关系，首要任务是明确OMTM及其当前的水平，随着对业务的深入理解，后续再完善基线。

二、商业模式与关键指标的紧密联系：从柠檬水摊看创业本质

许多创业公司在产品开发和吸引用户方面可能取得一定成果，但真正实现盈利的却不多。以柠檬水摊为例，其商业模式看似简单，却蕴含着创业的核心要素。成本包括原材料的可变成本、市场营销的一次性成本以及员工时薪（在特定情况下可忽略），营收则是价格和销售量的函数。而影响柠檬水摊生意的高风险因素有水果价格波动、天气、摆摊地点人流量等。

成功的创业者通常在公司运作的具体和抽象层面都具备较强能力，他们既要关注产品细节，又要谋划商业模式。对于创业公司而言，想要确定值得跟踪的指标，首先要能像描述柠檬水摊商业模式一样，简洁清晰地阐述自己的商业模式，忽略细枝末节，专注于核心要点。

三、互联网商业模式的共性与增长杠杆：驱动业务增长的关键

常见的互联网商业模式虽各有特点，但都有一些共同之处。一方面，它们都以增长为目标，增长是决定创业成败的关键属性。另一方面，增长的实现依赖埃里克·莱斯提出的三大增长引擎：黏着式增长、病毒式增长和付费式增长。

为实现增长，还需利用可口可乐首席营销官塞尔希奥·齐曼提出的五个“杠杆”：

更多的商品：意味着推出满足客户需求的新产品和新服务。对于企业内部创业，可采用精益方法进行新产品研发，避免资源浪费。例如，在线教育平台在积累了一定用户基础后，根据用户反馈和市场需求，推出新的课程品类，拓展业务范围。
更多的人：即获取更多用户，最理想的方式是通过病毒性和口碑传播，也可适当借助付费广告。像Dropbox、Skype等产品，将添加新用户融入产品功能，让用户在使用过程中自动邀请新用户，同时增加推荐的个性化，有效扩大用户群体。
更频繁：追求高用户黏性、低流失率和高使用频率。在创业早期，产品黏性至关重要，只有让早期核心用户认可产品，才有可能实现良好的病毒式营销。比如，一款健身APP通过不断优化训练计划的个性化推荐、增加社交互动功能等方式，提高用户的使用频率和黏性。
更多的钱：包括追加销售、最大化用户支付价格、广告营收、内容生成数量或游戏内虚拟物品购买开支等。例如电商平台通过推出会员制度、推荐相关商品等方式，提高用户的消费金额和频次。
更有效率：降低服务成本和客户获取成本，多利用口碑营销减少付费广告投入。一些新兴的互联网品牌通过用户的口碑传播，在社交媒体上引发关注，降低了营销成本，同时提高了品牌知名度和用户信任度。

四、不同用户对创业的影响：精准定位目标用户

在创业过程中，用户是多样化的，并非每个用户都能为企业带来相同的价值。有些用户虽然不会立即付费，但经过一段时间后可能会升级为付费用户，像印象笔记的部分用户，从免费使用到付费升级可能需要两年时间。还有一些用户虽不付费，但能为产品进行免费营销，通过口碑传播吸引潜在付费用户。然而，也存在一些“坏”用户，他们会分散企业精力、消耗资源，甚至干扰数据分析。因此，深入了解用户行为，识别出真正有价值的忠实用户，对于创业公司的发展至关重要。

五、代码实例：模拟电商用户行为分析与指标计算

为了更直观地理解如何通过数据来分析用户行为和计算关键指标，我们通过Python代码模拟一个电商平台的用户行为场景。假设我们有用户的购买记录数据，包括用户ID、购买时间、购买金额、是否为新用户等信息，我们来计算新用户的购买转化率和用户的平均购买金额，以此作为评估业务表现的关键指标。

import pandas as pd# 模拟电商用户购买数据
data = {'user_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],'purchase_time': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-04', '2024-01-05', '2024-01-06', '2024-01-07', '2024-01-08', '2024-01-09', '2024-01-10'],'purchase_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['purchase_time'] = pd.to_datetime(df['purchase_time'])# 计算新用户购买转化率
new_user_count = len(df[df['is_new_user'] == True])
new_user_purchase_count = len(df[(df['is_new_user'] == True) & (df['purchase_amount'] > 0)])
new_user_purchase_conversion_rate = new_user_purchase_count / new_user_count if new_user_count > 0 else 0# 计算用户平均购买金额
average_purchase_amount = df['purchase_amount'].mean()print(f"新用户购买转化率: {new_user_purchase_conversion_rate * 100:.2f}%")
print(f"用户平均购买金额: {average_purchase_amount}")