數據分析是產品經理應該掌握的一項基本技能。通過觀測和分析數據能夠發現用戶真實的需求，以數據驅動產品方案策劃的模式是當前行業最普遍的一種策劃思路。但是現狀卻并不樂觀，有的產品經理不了解數據的價值而對數據不予理睬，有的產品經理雖明白數據的重要性面對數據卻不知如何下手，有的產品經理在數據分析的一開始就追求大而全，最終迷失在數據的叢林中無功而返。如此等等，問題不一而足。
其實，我們缺少一套行之有效的數據分析方法。本節將重點講述基于OMTM方法如何進行精益數據分析。
一、何謂OMTM？以及為什么要采用它?
在企業或產品發展的不同特定階段，對應的目標和任務都會不同，作為產品經理我們需要不斷地明確當下你最需要關注的核心目標。尤其是在創業階段，公司缺乏足夠的資源和經驗時，更應該關注眼下的第一關鍵指標，即精益數據分析里定義的OMTM——One Metric That Matters。[1]
1.為什么要關注OMTM？
數據是龐雜的，數據的形式可能是無規則、無組織的，甚至有的單一的數據并沒有實際的意義。我們日常所做的大部分數據統計工作只是將數據進行統計和存儲，以供日后需要所用。拿筆者現在所做的在線教育產品來講，包括老師、學生兩種主要角色，其中涉及作業、考試、教研、自學等模塊的統計數據多達幾百項。每天用郵件形式推送給團隊核心成員查閱的數據也有幾十項，這么多的數據其實根本做不到每天都全部查閱，因為太耗費時間了。我只能選取其中最核心的幾個作為每天重點關注的指標。
而對于數據分析而言，我們需要聚焦于能夠指導實踐的數據信息——如你的KPI這些核心數據上進行跟蹤和分析。如何讓自己保持注意力在產品的核心數據上，讓自己在正確的時間樹立正確的目標，用正確的方法做正確的事情。第一關鍵指標（OMTM）就是一個很好的方法。
2.作為OMTM的數據有哪些特點？
我們常見的OMTM數據有：總注冊用戶數，APP下載量，訪客及流失率，用戶點擊率，獨立訪客數，購買轉化率，客戶獲取成本（CAC），用戶日/月活躍度（DAU/MAU），用戶留存率，用戶終身價值（CLV）等等。從這些數據可以總結出OMTM數據的的特點如下：
（1）除了用戶屬性它還應具備商業根本性：OMTM選定的數據應該是決定商業模式成敗的最根本性的數據。
（2）其次它應該是簡單的：通常用最簡單的數據，直接傳遞出所隱含的意義或代表的價值；
（2）它具備即時性：這個數據能夠被很快統計出來，如每天做一次統計；
（3）它是可比較的：數據通過前后或者階段性的比較，可以得出驗證的結論以及產品的趨勢；
（4）它應具備可操作性和可行動性：通過對數據的觀測和分析，我們可以采取一定的方法去調整產品設計的思路和方案；
3.采用OMTM進行數據分析的優勢在哪里？
這個第一指標數據對于產品數據統計及分析極為重要，它的優勢也很明顯。
（1）OMTM直指我們現階段要解決的最重要問題。
每個企業從初創到發展壯大，所處的階段不同，所面臨的問題也就不一樣。對于產品而言也是如此，處于生命周期不同階段的產品，他所有解決的首要問題也不一樣。而OMTM就直指你要解決的首頁問題。比如初創公司和早期的產品最主要解決的問題是擴大用戶基數問題，那每日新增用戶數就是他們最應關注的第一關鍵指標OMTM；而對于大公司或者成熟產品，他們更關注是用戶的活躍度或者付費轉化率。
（2）OMTM根植于你的商業模式，促使你得出初始的數據基線并建立清晰的目標。
OMTM根植于你的商業模式也能反映你的產品的運行的真實情況。OMTM需要根據你的產品類型、商業模式和公司的實際情況來明確具體數值，并據此建立清晰的目標去執行。
（3）OMTM讓團隊目標更一致，通過它能關注整個公司層面的健康。
它能夠明確公司當前的方向，凝聚公司和團隊的力量，大家目標一致地聚焦在OMTM上，朝著一個方向努力。 這些指標不僅可以防止公司精力分散，防止業務跑偏避免資源浪費，讓公司集中優勢兵力解決核心問題，而且它關乎核心商業模型，持續關注能夠預測未來，了解企業的慣常模式和趨向。
（4）OMTM更鼓勵小版本迭代，提倡一種驗證和探索文化。
精益創業[2]中提倡一種驗證模式——開發>測量>認知。產品一旦擁有自己的OMTM，則發布的每個版本會只針對一個核心目標。在這個核心目標下，我們在這種驗證模式下創業都應啟發和鼓勵產品經理多做些嘗試和探索。這種嘗試和探索鼓勵小步快跑，它目標很聚焦，能夠很好地避開了大的失誤。
二、如何利用OMTM進行數據統計和數據分析？
1.明確產品思路和商業模式，找出符合自己產品類型的根本性指標。
不同互聯網領域或者不同產品的商業模式是不同的，我們首先要明確自己產品賴以生存的商業模式。不同的商業模式下，我們所關注的數據指標肯定也不一樣。比如電子商務模式，它更關注的是購買轉化率；免費應用關注的是應用下載量和獲取用戶的成本；UGC網站的商業模式更關注用戶產生內容和用戶活躍度。
2.關注公司和產品所處階段，找出當前階段要解決的首要問題，鎖定OMTM。
（1）橫向上我們要關注公司發展階段和整個產品的生命周期，公司和產品的不同階段所對應的問題也不同，我們要明確當前環節處于哪個階段，據此鎖定當前的OMTM，并根據產品的演進不斷調整數據目標。
（2）此外縱向上我們要關注用戶的使用周期，確定不同用戶階段我們所要聚焦的OMTM。
3.根據產品形態和實際情況定立OMTM數值的基準，并確立成功的數據目標。
一旦你的OMTM確定了，你就要根據你公司和產品的具體情況來設定具體數值，并確立一個足以帶動你商業模式成功的數據目標，這時你的OMTM才具體。比如對于產品初期冷啟動階段，一個月新增用戶達到達到多少才能達成你的期望，讓覺得這個產品有成功的可能。舉例如鈦媒體pro專業版主打付費訂閱目前推出了盲定計劃，首月征集用戶就是1000個種子用戶。這一個月盲定新增人數就是鈦媒體的OMTM，而1000人就是他的初始基線，而它的目標就是通過提供專業內容而不斷增加更多的訂閱人數。
4.每個版本都要進行有針對性的數據統計和埋點。
有針對性的數據是指你必須圍繞你設定的指標進行統計。當你在確定OMTM基準和目標后，要細化到每個版本的數據目標。數據指標會對應多個功能點的多項操作的數據情況，你要根據版本的功能點進行埋點統計。比如新增用戶主要會統計注冊按鈕點擊數量，注冊每一步的提交成功數據，每天/每周/每月注冊成功數等。根據這些數據進行統計埋點，我們常用的web統計軟件：百度統計，app統計：友盟等。
5.建立有效的數據觀察和統計分析機制。
每天都要對自己的關鍵數據進行觀察和比較，看看數據的變化是正向的還是負向的，有沒有出現劇烈的波動。如果出現問題應該及時進行補救或者啟動應急措施。
經過一段時間后，如一周或一個月，就可以對上線數據進行統計分析，輸出分析報告。
6.復盤，根據真實數據驅動下個階段的產品設計方案。
根據數據分析的結論，結合我們的產品進行復盤，評估產品效果和不足，驅動我們下個階段的產品設計。
三、案例分析
本節以翼課網產品為例做分析。翼課網作為典型的K12教育產品，它的產品思路和商業模式如下：
（1）產品以K12教育的核心角色教師作為突破口，初期主要是圍繞課后這個場景，通過教師布置作業和考試等來驅動學生學習。
（2）它的商業模式是基于優質內容、增值服務等引導用戶開通VIP來收費。
（3）運營模式是通過線下渠道開展和學校的合作，大概可以算作是2B產品。
翼課網的MVP版本包括兩部分：
（1）老師布置作業和檢查作業的web頁面。
（2）學生做作業的手機app。
其實初級階段公司已經通過線下渠道獲取了一定的用戶量，所以這個時候團隊面臨的最重要的問題就是如何讓老師更積極使用產品，并且帶動學生來使用。這其中最關鍵指標就是提高老師布置的量，以及刺激老師檢查作業。所以此時的OMTM就可以是：每天老師布置作業以及查閱的總量。
翼課學生app階段1——學生做作業數量：
當老師部分經過優化完，數據有了很大的提升，這個時候公司進入了另外一個階段就是主攻學生做作業功能邏輯和體驗優化。這時團隊定下的OMTM是：學生每日作業提交數量（提交成功率）。
翼課學生app階段2——學生自學活躍度：
隨著產品的迭代和業務的推進，從功能體驗以及數據表現來看，翼課網以老師驅動為主的模塊的數據目標已經達成。我們進入到了一個新的階段，這個新的階段我們更關注學生自學部分用戶活的躍度。（如下圖）
自學主要是想從口語家教（用戶可以自主練習口語）這個功能作為突破口，起初定的OMTM是每日新增讀的用戶數和用戶活躍度。新增用戶的定義為閱讀一篇文章并成功提交的用戶，日活躍用戶定義為每天閱讀并成功提交一篇文章及以上的用戶。
由上圖可知每日新增用戶數量還不錯，但相比于目前網站數百萬的用戶基數，這個模塊的日活人數占比較少。據此，后面版本就策劃了學生之間PK功能以及語篇排行榜，希望借此刺激用戶活躍并提高用戶參與度。從最近的數據來看，日活比之前有了很大的提升。
翼課學生app階段3——學生自學留存率：
從數據觀察顯示模塊的留存比之前也有了不錯的提升。經過一段時間的觀察和分析，我們計劃在后面推進到下一個環節來提高留存率——重點打造游戲化自學社區，通過學習闖關和等級激勵體系實現社區化成長。
目前翼課學生APP從產品生命周期上來看已經出在快速擴張和增長期，從用戶生命周期上看已經到了提高用戶活躍度和提高留存的關鍵時期，后續重點將會逐步轉向營收（付費轉化率）和自傳播（放開自主注冊）。
四、小結
就像諾亞卡根所說的那也，對于數據“你必須選定一個目標，然后專攻這個目標，忽略所有的其他事情”[3]。OMTM作為直指商業模式的根本性數據，簡單且具有可操作性，它在數據分析上能夠讓公司和團隊鎖定目標，把優勢力量用在解決核心問題和商業目標上。
對于如何基于OMTM進行數據分析，首先我們要明確自己產品的商業模式，根據當前的產品和用戶階段來鎖定具體的OMTM數據，進而再根據產品形態和實際情況制定具體的數據基準和目標，然后進行數據統計和分析，再驅動下個階段的產品設計。其中我們要特別注意的是關注產品周期和用戶使用周期內不同階段的OMTM，明確各個階段的數值并不斷調整數據目標。
通過OMTM真正做到通過真實數據分析驅動下個階段的產品目標和設計方案。
[1]《精益數據分析》P45，第一關鍵指標的約束力，為本文主要理論來源。
[2]《精益創業》作者埃里克·萊斯建立一套產品研發的驗證模式。
[3]《精益創業實戰》P56，確定一個關鍵的指標或目標
