互聯網產品經理能力的評判標準已經有很多人提出過，比如素質模型、大我小我等，都很有道理。優秀，甚至偉大的產品經理就是應該包含很多不可量化評定的能力，這樣才能保證其產品擁有不可復制的靈魂。但是今天我想分析的是：一個及格的互聯網產品經理應該是什麼樣子?不涉及優秀，更不涉及偉大。
一、產品經理的及格線
以筆者的觀點，互聯網產品經理的及格線隻有一個，就是完成KPI這也是筆者老板總掛在嘴邊的一句話。
完成KPI說起來簡單，做起來絕對是每一個互聯網人心中那個會呼吸的痛。當然，如果你老板給你設定的KPI沒有成為你的痛，那這傢互聯網公司基本上前途堪憂。
在我看來，能持續(註意：是持續，誰都能偶爾完成一次KPI)完成KPI的產品經理至少應該具備3方面的能力：
1、能理解KPI的達成手段，並分解KPI為多個關鍵點;
2、能合理設定KPI;
3、在自己負責的產品中，結合用戶需求，通過改進產品或其他手段達成關鍵點。
我在過往的工作中，負責過SNS社區、遊戲、開放平臺、遊戲數據分析系統、婚戀交友等項目的產品及運營工作，本文會結合以上這些產品，從數據分析的角度帶有量化的談一談以上提到的這些能力。
二、理解KPI如何達成，並合理分解
作為產品經理，估計大部分人都接受過老板指定的KPI。這個目標一般來說是一個簡單可衡量的數字。例如：日活躍達到50萬、日收入30萬元。這個簡單的數字是老板的期望值，一般是基於公司特定情況倒推出來的一個數字(例如應付公司融資壓力)。如果不能把這個倒推出來的KPI數字拆解開，事實上，我們很難判斷此目標是否合理，因此也不具備起到對我們工作的指導性。
那麼在這裡，我們就看看如何簡單的把一個KPI分解成多個可操作的模塊。首先，我們定義一些關鍵字。這裡以一個需要賬戶系統的產品為例進行簡單拆解：
新增用戶成本：指獲得一個註冊用戶所付出的成本;
每日新增用戶：不用解釋瞭吧;
新用戶存活率：指新註冊用戶達到一個設定條件的比例(總會有一些註冊後再也不使用我們產品的人，因此我們以一個既定條件來確認用戶已經激活。遊戲中可以以一個等級來判斷，其他產品可以用註冊後一段時間的活躍度來計算);
有效用戶平均生命周期：一般來說用戶都不會永遠的使用一個產品，一旦超過一個閥值就不再登錄，基本上這個用戶就死亡瞭(復活比例一般很低)，不同產品的平均生命周期差異很大，比如SNS遊戲可能隻有1-2個月，而SNS長達數年;
用戶登錄頻率：每天使用一次的產品與每10天使用一次的產品，同樣的有效用戶數，帶來的日活會相差十倍，因此我們有必要瞭解有效用戶在生命周期裡，平均多久用一次我們的產品。對於KPI為日活躍的產品經理來說，一個用戶每天多次登陸對KPI並沒有意義;
訪問深度：用戶每次使用產品的時間長度或者訪問頁面數，對於關註流量的產品來說，這是一個非常重要的指標。
結合以上6組定義，我們來看一個例子(請不要糾結例子裡的數字是否貼近事實，它們僅僅用以作說明)。假設老板給出的目標是：在Q2日登錄用戶達到60萬(不含當日註冊用戶)，老板信誓旦旦的說：依我看，通過自然增長就可以達到這個目標。狡猾的你覺得這個說法似乎不太靠譜，於是通過討價還價向老板要到瞭400萬市場費用，而當前我們有8萬日活躍。那麼直觀上看，我們的目標是在90天內，花完400萬，並使日活躍增加52萬。那麼這個目標到底難還是不難呢?是否可以通過老板所說的自然增長達成呢?
此我們需要瞭解一下以上定義的數字，假設：無推廣情況下本產品每日新增註冊用戶4萬人，而推廣獲得的單用戶成本為10元，新用戶存活率是30%(以註冊一周內有2次登錄行為來判定為存活)，活躍頻率為0.2(平均每5天登錄一次)，用戶平均生命周期為90天。
首先我們分析下如果單靠自然增長，我們能達到的峰值以及90天後我們能達到的日活數。(在本文中，為瞭方便計算，我將使用一些近似計算，例如用戶平均生命周期為90天，其流失曲線應該是一個雙曲線，但是為瞭簡單計算，我們近似認為這是個直線，即用戶流失速度均等，也就是說在註冊第180天的時候，所有註冊用戶死亡)
日活躍峰值 = 日新增*存活率*活躍頻率*(2*平均生命周期)/2 = 40000*0.3*0.2*(2*90)/2 = 216000
這個公式其實很好理解：每日新增用戶40000人，但是有效新增是12000人(會持續使用我們產品的用戶)，再加上這些有效新增用戶每5天才會登錄一次，就等於說每天40000新增用戶對日活的貢獻隻有2400人，而每日新增的有效用戶每天又要流失掉1/180，也就是說180天後，每日新增就等於每日流失。
至於為什麼再除以2，是考慮到新增用戶在一段時間內也有一定流失，例如還以生命周期為90天的產品為例，在第0日註冊的n個用戶，在第90日的時候流失的數量為n*(90/180);第1日註冊的用戶，在第90日流失的數量為n*(89/180);第89日註冊的用戶，在第90日流失的數量為n*(1/180)，則流失用戶數量為n*(1/180+90/180)*90/2=n*1/4，也就是說新增用戶將有1/4流失掉，類推，在達到180天這個穩定值的時候，事實上有1/2新增流失(還不明白的自己研究一下)。
因此我們可以看出，如果單靠自然增長的話，基本上21萬日活就到頭啦，老板給瞭你一個比較難搞的任務，而且這個21萬還是180天才能達到的數字。
那麼我們來分析一下90天之後，單靠自然增長所能達到的日活躍：
首先我們分析下新增用戶流失情況，上一段中已經計算，在第90天的時候，新增用戶將有1/4流失掉，而老用戶(8萬日活)將剩下36000左右(為什麼是36000，見下一段的2)，則90天後能達到的活躍是40000*0.3*0.2*90*3/4+36000=198000，就是說，自然增長的話，Q2結束的時候，你隻能有20萬活躍用戶。
這裡說一下上面的幾個數字的算法，至於為啥都不講瞭，大傢可以自己想一下。
1、任給一個小於日活峰值的日活，計算達到它所需時間：日新增*存活率*活躍頻率(1+(2*平均生命周期-x)/2*平均生命周期)*x=已知日活*2， 解出x，就是所需時間;
2、計算一個日活在一定時間內(x天)的衰減：準確的公式自己研究吧，要是比較懶直接按照1.2*(x/(2*平均生命周期))來計算衰減，誤差不太大。
總之，搞不明白怎麼算的人也不用太在意，記得日活躍峰值=日新增*存活率*活躍頻率*(2*平均生命周期)/2就行瞭，如果是估算，不用那麼詳細。
既然知道瞭自然增長根本完不成目標，那麼我們就要對產品進行改進，以提高一些關鍵數字，同時要好好利用我們的推廣經費。現在我們也來倒推一下，為瞭達成60萬日活躍的目標，我們應該把這幾個關鍵數字改進為多少?假設通過改進，我們產品的存活率變成瞭0.4，登陸頻率變成0.4，用戶平均生命周期變成瞭120天，我們再來看一下4萬日新增的情況下，我們的日活峰值及Q末的數字：
日活峰值=40000*0.4*0.4*240/2=768000
Q末活躍=40000*0.4*0.4*90*39/48+40000=508000
有些計算就省略瞭。
結論就是，如果通過改進產品來極大地提高存活、使用頻率及生命周期，多給你一點時間，你一定能達到60萬的目標，但是本Q末的時候，你隻能搞到51萬日活左右。不過別著急，我們還有400萬推廣經費，我們可以拿出來提高註冊量。
當然，你沒可能一天把400萬都花出去，變成40萬用戶。我們假設你的渠道每天最多可以給你帶來4萬新增(很給力的渠道，有的話一定要介紹給我)，你的400萬足夠應付10天，顯然，你應該在Q2的最後兩周，使用這些渠道(用的早的話，到季度末核算的時候就用戶就流失掉瞭)。那我們來分析一下，這些渠道足夠給你補充多少日活躍(筆者此處就不計算十天的用戶流失瞭，因此前面的渠道每日新增上限假設就沒意義瞭)：
400000*0.4*0.4=64000
OK，加上渠道帶來的日活用戶，最終你能在Q末達成57萬的日活躍。首先，這個數字雖然還沒達到60萬日活目標，但是老板基本上能赦你無罪，其次，你其實還可以考慮一下優化每個廣告註冊用戶的獲得成本。
收入型產品的考量，還需要增加ARPU等指標;
流量型產品的考量，需要增加訪問深度指標。
關於3、5、7日留存率等一些常見指標，其實是換角度考量(存活率、存活時間)，可以依PM的習慣綜合使用。
三、如何設定一個合理的KPI
聊完瞭KPI的分解，下面我們分析下如何設定一個合理的KPI。
可能有PM會說，我不用瞭解KPI如何設定，因為那是老板的事情。這種觀點我很不贊同，因為：1、如果老板設定的KPI不合理，你應該能幫助老板分析，為什麼不合理，是資源受限，是偏離目標，抑或其他?總之為瞭自己也為瞭公司，應該協助老板制定出一個能在有限資源內最大限度滿足核心訴求的KPI指標;2、不想帶團隊的PM不是好PM，能給下屬分配合理的KPI是當老板的一個能力;3、設定KPI的過程中，能幫助PM梳理思路，更好的理解產品及用戶訴求，並找到合適的執行路徑。
我工作後接受的第一個KPI是30天後做到日活躍2萬人，而當時的情況是，沒有推廣費用、1.0版本界面差、性能不穩、產品目標未定、日活50-200人。現在回過頭再看，這個KPI純屬拍腦袋，或者是忽悠我這個剛畢業的學生仔，因此後來必須沒完成，不過當時的老板也沒有怪罪。
為瞭避免我們的KPI變成一個從老板到員工都不相信的虛幻數字，首先我們應該依照可以控制的資源投入設定中期產品目標，最好有可參考的對手。比如說我在上文中提到的存活率0.4，登陸頻率0.4，這並不是拍腦袋決定的，而是在同類型產品中，我們選取一個較優秀的數值作為目標。
假設你做SNS，想辦法去瞭解一下Facebook、Qzone、人人的用戶存活和使用頻率，假設他們的存活率分別是0.85、0.76、0.62，而你當前的產品存活率隻有0.3，那就代表你的產品有很大進步空間，至少做到0.7應該是沒有問題的。同理，如果你做的是生活分類，那就研究一下趕集網、58的用戶情況，你不可能讓一個用戶天天來租房子，但是至少應該能達到同類產品中較為先進的水平。
當你對這些數據成竹在胸的時候，不管是跟上司還是跟下屬討論KPI，都有瞭可以依靠的基石。還以上面的那個目標為例，假設0.4、0.4、120已經是業內一流水準，你就應該要求老板適當調低預期或者追加預算。當然，我也不認為PM就應該把老板的預期壓得很低，作為一個有職業道德的人，拿瞭老板的薪水，就應該全力做出成績，挑戰不合理的目標且大獲全勝，方顯我們優秀PM的核心價值。
四、如何結合產品改進關鍵指標
最後我們略微談一談，如何把自己產品0.2的活躍頻率變成0.4。做PM的，一定會在職業生涯內接觸到多種類型的產品，那麼如何超越具體的產品形態，掌握好不同產品的設計方法呢?我認為雖然產品形態各不相同，但是隻要有良好的邏輯分析能力並且深入研究用戶行為，我們總是能找出改進的關鍵點。
比如，我在接手一個新的產品項目的時候，首先我會結合目標研究產品定位，產品定位是其成功與否的核心關鍵，例如我們到底要做交友還是婚戀，首先就決定瞭我們最終能達到的高度。婚戀不比交友高尚，但是如果我們以長期穩定的流量為目標，那看起來婚戀能更好地幫助我們達成目標。
其次，我個人在做產品的時候，比較重視研究用戶的使用路徑。在核心路徑上，抓最容易改進的點切入，一個個做到想要的效果。例如趕集婚戀，通過改進Landing頁，提升註冊轉化率(例如使用美女帥哥or真實照片;註冊分步or一步;註冊選項豐富or簡單)，通過推薦和排序算法，優化用戶活躍(能把合適的人推給合適的人，是刺激用戶發現並持續使用的一個關鍵點)等做法，很大的提升瞭註冊轉化率(就是我剛才說的優化註冊成本的一個關鍵點)、用戶登錄頻率等。
本文中的一些計算主要基於去年我在設計第三方數據分析系統時候的思考。期待與各位的討論!
作者：@李彥
文章來源：mobile20.com.cn