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Copyright (C) 2015 DevStore. All Rights Reserved2016如何构建顾客满意度指标体系
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内容摘要:构建顾客满意度调查指标体系是有效实施顾客满意度调查的关键。目前，很多企业已将提高顾客满意度作为其运营目标之一，并积极地实施顾客满意度调查，但却往往忽视如何建立一个系统、科学、有效的顾客满意度调查指标体系。为此本文给出了构建顾客满意度指标体系的原则、方法与流程。 关键词:顾客满意度调查 顾客满意度指标体系 服务利润链理论认为，顾客满意可以促进顾客忠诚，而顾客忠诚可能会带来终身价值(包括保留、重复交易、推荐新顾客等)，进而带来企业收入的增长、盈利的提高。因此，顾客满意度调查成为企业关注的重点，甚而成为企业绩效考核的内容之一。虽然许多企业以顾客满意度为其主要营运目标，并投入大量人力物力进行满意度调查，然而由于对于满意度指标把握的不准确和分析方法的贫乏，结果却难以得到关于改进产品和服务、提高顾客满意度有价值的结论。准确完整地构建顾客满意度指标体系是顾客满意度调查的起点和关键，本文试图阐述如何构建顾客满意度指标体系。 顾客满意度指标体系的基本理论 由于顾客对质量、价值的感知以及顾客满意度、忠诚度均为隐变量，是不可直接测评的，因此，需要对其逐级展开，直到形成一系列可以直接测评的指标，这些逐级展开的测评指标构成了满意度指标体系。 建立顾客满意度指标体系的意义 顾客满意指标(CSI)是由设在美国国家质量研究，中心和美国质量协会首先发起研究并提出的一个经济类指数。过去五年研究显示，ACSI(美国顾客满意度指数)与道·琼斯指数有着明显的一致性，但它比道·琼斯更具前瞻性。迄今为止，全球有22个国家和地区设立了研究机构，并开始逐步推出全部或部分行业的顾客满意指标。 企业建立顾客满意度指标体系有助于发掘顾客潜在需求，实时追踪顾客的需求变化，从而实现提升销售和交叉销售;测量顾客满意度及忠诚度，为评价企业服务或产品的质量提供依据;提高顾客满意度及忠诚度，为制定新的发展战略与质量改进方案提供方向;增强企业的市场竞争能力、提高企业盈利能力。 建立顾客满意度指标体系的原则 在建立顾客满意指标体系时，必须遵循下列原则: 从顾客的角度来设计指标体系 以顾客为出发点， “由顾客来确定测评指标体系”是该体系最基本的要求。要准确把握顾客的需求，选择顾客认为最为关键的测评指标。 测评指标必须可以测量 顾客满意度测评结果应是一个量化值，因此测评指标必须可以进行统计、计算与分析。 测评指标必须能够控制 顾客满意度测评会使顾客产生新的期望，促使企业采取改进措施。但如果企业在某一领域无条件或无能力采取行动加以改进，则暂时不应采用这方面的测评指标。 测评指标必须有可比较性 建立顾客满意度测评指标体系需要考虑与竞争者的比较，因此设定测评指标时要考虑竞争者的特性。 测评指标具动态可调性 由于顾客的期望和需求是不断变化的，因此企业应不断了解顾客期望的变化，实时动态的调整顾客满意度指标体系。 顾客满意度调查指标体系的建立 满意度调研应揭示出不同测评指标影响顾客满意的程度，并由此找出满意和不满意的内在原因，从而比较竞争对手和企业自身在不同指标上的优劣。完善的满意度指标体系的建立能确保达到这一目的。 数据采集方法 建立不同的顾客满意指标体系所侧重的数据采集方法有所不同。一般而言，有五种采集数据的方法: 二手资料收集 二手资料一般可以通过公开发行刊物、网络、调查公司获得，对二手资料的收集有助于了解相关的产业背景、行业现状及业内领导厂商的概况，可为进一步设计指标体系提供有价值的帮助。 内部访谈 内部访谈是了解企业内部经营现状的有效途径之一，通过与企业内部不同阶层的管理者及员工进行访谈不仅可以了解企业的运营状况、盈利模式、薪酬制度、组织结构、人员士气等，还能发现企业存在的问题。 问卷调查 问卷调查在各类调查中具有普遍的应用价值，不但适用于定性分析，同时也适用于定量分析。使用者可根据调查目的不同设计不同问卷，科学控制问卷发放与回收过程，并采用科学方法对调查结果进行量化分析，从而获得需要的信息。 深度访谈 为了弥补问卷调查存在的不足，如开放性问题回答比较模糊等，有必要实施典型用户的深度访谈。深度访谈是针对某一论点进行一对一的交谈(或2-3个人)，在交谈过程中提出一系列探究性问题，用以探知被访问者对某事的看法，或做出某种行为的原因。 焦点访谈 为了更周密地设计问卷或者配合深度访谈，可以采用焦点访谈的方式获取信息，就是一名主持人引导8-12位顾客对某一主题或观念进行深入的讨论。焦点访谈通常避免采用直截了当的问题，而是以间接的提问激发与会者自发的讨论，可以激发与会者的灵感，让其在一个“感觉安全”的环境下畅所欲言，从中发现重要的信息。 转贴于 看准网
构建顾客满意度调查指标体系的流程 建立顾客满意度指标体系可以采用五个步骤: 提出问题 构建指标体系的第一步就是要明确影响顾客满意度的因素有哪些，同时，还必须充分考虑如何获得这些因素并将之量化，这一过程具体包括对下面几个问题的回答: 影响购买行为的顾客满意因素，影响产品(服务)使用的顾客满意因素，在这些满意因素中，哪些因素能成为满意指标;每一个满意指标对购买和使用的影响程度，上述数据可以从什么渠道获得;应该采用何种方式采集数据，采集数据时应注意的问题等等。 初步选定指标 该步骤主要是初步确定影响顾客满意度的指标，可以综合使用上述介绍的数据采集方法，寻找出所有影响顾客满意度的因素指标。 首先，可以收集二手资料以形成对该产业背景、行业现状及竞争对手的了解，初步给出以上问题的答案。其次，通过内部访谈、深入访谈和焦点访谈等方式与公司主管、和顾客打交道的员工、现有顾客、潜在顾客以及供应商等人进行深入地调查研究。这些访谈为识别和理解重要的满意度指标提供了一个框架。该阶段主要使用定性分析方法即内容分析方法，通过计算有关满意度的某个具体观点、看法出现的次数，进行词语频率分析，确定词语使用水平的模式。在焦点小组中，确定初步的满意度指标，这时词语的出现次数是很有价值的信息。 开放型问题在这一阶段较为适用，因其能抓住顾客的直觉反应和自发性，捕捉到从公司角度出发无法想象到的重要指标。对答案进行分析从而了解顾客对每个满意度指标的评价及其重要性，有助于找出顾客满意或不满意的主要原因。通过编码和汇总分类，从开放型问题的回答中识别和提取重要的主题、问题、结构。编码过程中往往会带有很强的主观性，而减少主观性的途径之一就是比较两个或者两个以上独立编码的个人所设计的代码，这样可以检验并讨论想法的差异，并在最终的代码表中包含每个人的最佳意见。 遴选有效指标 在初步选出所有影响顾客满意度的指标后还要对其进行有效地遴选，剔除不适用的指标，保留不仅在统计意义上、而且在实际意义上能真正反映顾客满意度的指标。该阶段主要使用定量分析方法，即应用各种统计技术深入挖掘和分析变量间的关系。 该阶段通常使用问卷调查的方式采集所需数据，顾客满意度测评主要调查顾客对产品、服务或企业的评价，对这类问题的测量一般采用“李克特量表”。可以请专家根据初步选定的指标找出关键指标来设计问卷，并根据实际情况决定采用五级、七级或十级量表。在确保问卷的有效性及信度的前提下，可以对问卷调查的结果进行量化分析。在这一过程中，主要采用以下三种研究方法分析数据: 相关分析。首先，在顾客满意度指标体系中剔除与其他指标高度相关的指标，使剩余的指标保持相对独立。如果两个或多个同级因素呈高度相关关系即多重共线性，则这些因素中一般只保留一个。其次，剔除对整体满意度影响较小的指标，仅保留与整体满意度有较强相关关系的因素作为测评指标。这样既可以避免对其他重要指标的干扰，也可以节约调查成本。一般采用专家讨论或者顾客意见汇总的方法来决定是否剔除某一个因素。如果顾客对某一个因素普遍不在意，或者相关分析处理的结果显示这个因素与总体结果几乎没有相关关系，则这个指标可以舍弃。 因子分析。因子分析的目的是使数据简单化，因子分析可以从大量的可测量数据(如满意度评价)中总结出相对少数的简明信息，因子分析有助于研究各满意度指标之间存在的相关模式;同时，也可以利用因子分析比较竞争者们在不同满意度指标上的优劣差异。利用因子分析可以对同行业竞争对手之间不同的顾客满意度情况进行分析和比较，明确其竞争优势和劣势，从而找到改进质量，增加市场份额的途径。 判别分析方法。应用判别分析方法可以确定选出来的指标能否很好地预测整体满意或不满意的程度。交替使用因子分析法和判别分析法，得到的满意度指标不仅在统计上有效，而且在逻辑上也适用于测量顾客满意度。 确定指标权重 对不同的产品与服务而言，相同的指标对顾客满意度的影响程度不同。例如，售后服务对耐用消费品行业而言是一个非常重要的因素，但是对于快速消费品行业则恰恰相反。因此，相同的因素在不同指标体系中的权重是完全不同的，只有赋予不同的因素以适当的权重，才能客观真实地反映出顾客满意度。权重的确定一般是根据专家讨论或顾客意见汇总的结果，常用的方法包括层次分析法、主观赋权法、客观赋权法等等。 形成指标体系 剔除不适用的指标后，将留下的指标归纳起来，同一级按照权重的不同排定次序，就初步形成了顾客满意指标体系。在一个完整的顾客满意度指标体系中，一般还包括辅助指标和相对指标。辅助指标包括顾客的行为意向等，比如顾客重复购买倾向、顾客忠诚度等;相对指标一般指横向对比指标，如主要竞争对手的满意度，行业领导者的满意度等。加上了特定辅助指标和相对指标后，就形成了一个完善的顾客满意度指标体系。 值得注意的是，除了构建指标体系外，还应该统计顾客的人口因素特征，必要时要确定其购买行为特征和消费形态，以结合满意度情况进行深入分析，了解顾客和产品满意度间的互动关系以及顾客进行满意度判断的深层原因。 参考文献: 1.威廉·G·齐克蒙德，小雷蒙德·迈克利奥德，法耶·W·吉尔伯特.客户关系管理——营销战略与信息技术的整合.中国人民大学出版社，25 2.孙东川，杨立洪，钟拥军.管理的数量方法.清华大学出版社，25 3.郑玉香.客户资本价值管理.中国经济出版社，26 转贴于 看准网
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建立KPI体系一般有两种思路：一是按组织结构分解，从目标到手段方法；第二种是按主要流程分解，即从目标到责任方法。基于建立KPI体系的这两条主线，我们通常有三种方式来建立企业的KPI体系：依据部门承担责任的不同建立KPI体系；依据职类职种工作性质的不同建立KPI体系；依据平衡记分卡建立KPI体系。下面分别介绍这三种方法的利弊。
（一）依据部门承担责任不同建立KPI体系的方式：主要强调部门从本身承担责任的角度，对企业的目标进行分解，进而形成评价指标，这种方式的优势在于突出了部门的参与，但是有可能导致战略稀释现象的发生，指标可能更多的是对于部门管理责任的体现，而疏忽了对于流程责任的体现。
（二）基于职类职种划分建立的KPI体系：突出了对组织具体策略目标的响应。各专业职种按照组织制定的每一项目标，提出专业的响应措施。但是，这种设置指标的方式增加了部门的管理难度，有可能出现忽视部门管理责任的现象。而且依据职种工作性质确定的KPI体系更多的是结果性指标，缺乏驱动性指标对过程的描述&&
（三）平衡记分卡的核心思想：是通过财务，客户，内部经营过程，学习与成长四个方面指标之间相互驱动的因果关系实现绩效考核一绩效改进以及战略实施一战略修正的目标。一方面通过财务指标保持对组织短期业绩的关注；另一方面通过员工学习，信息技术的运用与产品，服务的创新提高客户的满意度，共同驱动组织未来的财务绩效，展示组织的战轨迹。这也是为什么平衡积分卡一直被认为是战略管理工具，而并非只是单纯的绩效管理工具的原因。
依据平衡记分卡建立的企业KPI体系兼顾了对结果和过程的关注，但是基于战略分解产生的全面的KPI体系还要同本年度指标的精细筛选相结合。战略分解产生的是全面的体系，某一年度指标的还需要针对年度的具体目标和发展规划，对这些指标进行进一步的筛选和划分，经过年度经营规划来确定。
以上三种方法，是让大家学会如何构建KPI体系，也就是KPI指标之间应该用什么思路去提取，当你拿到一个部门的部门经理给你的KPI指标之后，用什么方法去判断这一套指标是否合格？就用这三种思路，或者说，当你把绩效目标分解的任务分到各部门主管的身上时，你要教会他们用这三种思路去分解本部门的目标。
KPI体系建立以后，我们会发现指标非常多，得出的一套指标涵盖的范围也比较广，如果直接以这些指标进行监控的话，指标会显得太多，主管们根本不可能对这几十个指标给予同等的注意。因此，我们需要对KPI进行进一步的分析和选择，以确定企业当期需要重点关注的关键业绩指标。
通常用三种方式来选择KPI：一种是外部导向法，即标杆基准法，通过选择业界最佳企业或流程作为基准，来牵引本企业提升绩效；第二种是成功关键分析法，即通过提炼本企业历史成功经验和要素进行重点绩效监控；第三种是采用平衡记分卡思想的策略目标分解法，即通过建立包括财务指标与非财务指标的综合指标体系对企业的绩效水平进行监控。
（一）标杆基准法
标杆基准法是企业将自身的关键业绩行为与最强的竞争企业或那些在行业中领先的、最有名望的企业的关键业绩行为作为基准进行评价与比较，分析这些基准企业的绩效形成原因，在此基础上建立本企业可持续发展的关键业绩标准及绩效改进的最优策略的程序与方法。
标杆基准法成功的关键在于寻找业界最佳业绩标准作为参照的基准数据(如，客户满意度、劳动生产率、资金周转速度等)。确定最优绩效标准后，企业需以最优业绩标准为牵引，确定企业成功的关键领域，通过各部门及员工持续不断的学习与绩效改进，缩小与最优基准之间的差距。
按照标杆参照的对象分为三类：
（1）个体行为标杆
（2）流程标杆；
（3）系统标杆。
标杆基准法选择指标的基本程序
（1）详细了解企业关键业务流程与管理策略，从构成这些流程的关键节点切入，找出企业运营的瓶颈；
（2）选择与研究行业中几家领先企业的业绩，剖析行业领先者的共性特征，构建行业标杆的基本框架；
（3）深入分析标杆企业的经营模式，从系统的角度剖析与归纳其竞争优势的来源(包括个体行为标杆、职能标杆、流程标杆与系统标杆)，总结其成功的关键要领；
（4）将标杆企业的业绩与本企业的业绩进行比较与分析，找出存在的差异，借鉴其成功经验，确定适合本企业的、能够赶上甚至超越标杆企业的关键业绩指标
（二）成功关键要点分析法&&&&
成功关键要点分析，就是要寻找一个企业成功的关键要点是什么，并对企业成功的关键要点进行重点监控。通过寻找企业成功的关键，层层分解从而选择考核的KPI。基本思想是通过分析企业获得成功或取得市场领先地位的关键因素，提炼出导致成功的关键业绩模块(又称“KPI维度”)；再把业绩模块层层分解为关键要素，为了便于对这些要素进行量化考核与分析，须将素细分为各项指标，即KPI。
通过成功关键分析法选择KPI，分为三个步骤：
（1）通过鱼骨图分析，寻找企业成功的关键要素，即确定企业KPI维度，就是明晰要获得优秀的业绩所必需的条件和要实现的目标。
（2）寻找企业成功关键，基本上要涉及三方面的问题：第一，这个企业为什么成功，过去成功靠什么，过去成功有哪些要素；第二，分析在过去那些成功要素之中，哪些能够使企业持续成功，哪些要素已经成为一个企业持续成功的障碍；第三，要研究作为一个企业，要面向未来，根据企业的战略规划，未来的追求目标是什么，未来成功的关键究竟是什么。
（3）进一步分解。对模块进行解析和细化，即确定KPI要素。KPI要素为我们提供了一种“描述性”的工作要求，是对维度目标的细化。
（4）确定KPI。对于一个要素，可能有众多用于反映其特性的指标，但根据KPI考核方法的要求和便于考核人员的实际操作，我们需要对众多指标进行筛选，以最终确定KPI。
KPI标筛选的原则是：有效性，该项指标能够客观、最为集中地反映考核要素的要求；量化性，尽量使用定量化衡量指标，避免凭感觉、主观判断来影响考核结果的公正、公平；易测算性，考核测算的数据资料能够比较容易获得，并且计算过程尽量简单。
（三）战略目标分解法
1、确定企业战略：企业各级目标的来源必须是企业的战略目标，只有经过战略目标的层层分解，才能保证所有的部门和员工的努力方向与企业保持一致。企业战略目标是根据企业发展状况和环境的变化不断调整的，在不同的发展时期有着不同的经营重点。
2、业务价值树分析：业务重点是为了实现企业的战略目标必须完成的重点，这些业务重点就是企业的关键绩效领域。战略目标确定以后，我们就要通过业务价值树分析，对战略方案和计划进行评估，并按照它们对企业价值创造的贡献大小进行排序，分别建立企业的价值体系，并以此找出企业中数目有限的关键战略价值驱动因素，进而确定关键的岗位和部门。
3、关键驱动因素分析：通常我们要进行两方面工作：第一是进行关键驱动因素的敏感性分析，找出对企业整体价值最有影响的几个财务指标；第二就是将后置的财务价值驱动因素与前置的非财务价值驱动因素连接起来。一般情况下，我们是借用平衡记分卡的思想，通过策略目标分解来建立这种联系。
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。编者按：本文作者桑文锋，神策数据创始人兼CEO，前百度大数据部技术经理。他结合自己多年的从业经历与大数据指标体系的构建的实践经验给出了非常实用的指导实施方案，相信对于庞大的创业群体和数据运营新手来说，这将是一篇非常具有参考价值的干货贴，作者将在文章中深入阐述两套构建指标体系的方法，即关键指标法和海盗指标法。
对于从 BAT 等互联网公司出来的人，经历了数据分析的历练后，会有做事之前看数据的习惯。而对于毕业之后就创业，或者是产品经理和运营专员的新手来说，一般对于构建企业的指标体系比较困惑，不知如何下手。甚至有些新手，手里刚有微信公众号后台或者百度统计后台的几个指标，就觉得算是有了数据指标体系了，但又会发现与许多实际的工作脱节。在这里给大家介绍两套构建指标体系的方法，第一关键指标法和海盗指标法。
第一关键指标法
现在我问你一个问题，对你所负责的产品来说，最关键的一个指标是什么？我尝试问过一些人，特别是同一个公司的几个人，你会发现他们冒出来的第一关键指标是不同的。当然，这还不是最惨的，更惨的是根本就找不出来关键指标。对于一个大公司来说，比如像百度，因为产品复杂，有很多的产品，即使是同一个产品，也有不同的职能部门，所以他们会有不同的关键绩效指标是情有可原。但对于一个创业公司，尤其是刚成立的初创公司，当团队中几十个人都不是围绕同一个目标努力时问题就比较严重了。
第一关键指标法是在《精益数据分析》（Lean Analytics）一书中提到的方法。这个方法不是说一个公司只为一个指标负责，而是说在任意一个时间点，肯定只有一个最关键的指标，但随着业务的发展关注重点会有变化。我对第一关键指标的方法又做了一个延伸，也就是说关键指标又可以衍生出许多其他的指标。比如对于一个成熟的电商产品，它最关心的可能是销售额，但销售额我们又可以衍生出访问量、转化率、客单价等指标，我们通过优化这些衍生指标来实现关键指标的增长。对公司来说，基于关键指标制定目标有两点好处：一是确定了现阶段最重要的问题，二是可以基于关键指标的当前状态制定清晰的目标。否则你可能问题既没找对，努力达到的数字也是没有意义的。对于一个创业公司，不同的阶段需要关注的重点是不同的。我把创业公司分成三个阶段：
1. MVP 阶段：
MVP（Minimum Viable Product，最小可用产品） 是《精益创业》（Lean Startups）一书中提出的理念。这个指的是在创业的最早期，你的关注点是要确定用户需求，并做出一个最小可用的产品来验证需求的真实性。有大量失败的创业例子，最后发现，失败的原因是解决了一个伪需求，为了一个不存在的需求做出了不被需要的产品。所以更好的方式是用最小的代价满足需求，然后再想更高效的方法去优化它。在这一阶段，数据分析的价值比较小，你需要的是定性分析，通过用户访谈，直接确定产品的满足情况，并不需要在数据分析方面投入大量工作。
2. 增长阶段：
这个时候你的产品已经出来了，并且有用户在用，是时候需要做数据分析了。这一阶段我又把它分为有重叠的两个阶段：留存阶段和引荐阶段。我们在推广产品之前，一定要确认我们的产品确实是能够给客户带来价值的，并且有比较好的体验。那怎么确认这一点呢？除了直接听取用户反馈之外，最重要的就是看用户的活跃度。这里我们就需要做留存分析，比如看次日留存，如果发现你的用户次日留存率非常低，那说明产品根本吸引不住用户，需要先优化产品。
等产品优化做的差不多时就进到引荐阶段，也就是一个好的产品会说话，最直接的就是口碑力量。只是对有些产品来说，它天然地带有病毒性质。比如，PayPal的一个用户向朋友转钱，那么就会促使朋友也注册 PayPal。你也可以通过人工的方式促进这一传播速度，比如 PayPal 用户每引荐一位朋友注册就可以得到 10 美元的奖励。这里需要关注的是病毒系数和病毒周期。如果一个用户会推荐两个用户成功注册，那么这个病毒系数就是 2，如果这是经过 1 年才做到的，那么病毒周期就是 0.5 年了。
当然，并不是每个产品都能找到病毒传播的途径，找不到也没关系，我们还可以通过口碑。就拿我们来说，我比较关心的是 NPS（Net Promoter Score，净推荐值）。假设我们有 100 个客户，这 100 个客户中，有多少是给我们推荐了新客户的，有多少只是自己用的，有多少是通过私下或公开途径对我们进行负面评论的。拿推荐我们的减去否定我们的，就是 NPS。一个好的产品，NPS 应该在 50 以上。比如微信，说微信不好的很少，如果你的朋友没有在用，你会直接推荐他用，所以 NPS 会非常高。在 2006 年的时候，360 安全卫士刚出来，我真的觉得很好，以至于只要有亲朋好友的电脑有垃圾插件我就推荐他们装一个，当然，我现在已经很久没推荐它了。
3. 营收阶段：
这个阶段产品已经相对比较成熟，我们考虑的重点就变成了如何赚更多的钱，以及如何规模化。我们关注的重点成了 LTV（Life Time Value, 客户终生价值）、CAC（Customer Acquisition Cost, 获取客户的成本）、渠道分成比例、渠道用户盈利周期、成本等。一般到这个阶段，创业公司就不再那么有趣了，最大的乐趣可能是获得量级上的增长。这个时候公司就需要寻找一些新的方向，为下一步增长做准备，而新的方向，又可以重复这三个阶段。
当然，我这里只是列举了不同阶段的典型关键指标，结合你的项目本身，还是要具体来看。比如，对于百度知道这个产品，因为属于百度搜索的子产品，它本身并不需要太关注盈利的问题，所以现在依旧处于增长阶段，只是产品已经比较成熟。接下来我分享一下我在加入百度知道后，寻找第一关键指标的经历。
2007 年我毕业后加入百度知道做后端研发。作为 RD，我每天也收到一系列报表邮件，这些报表里面有很多统计类的数据。比如，百度知道的访问量、检索量、IP 数、Session 数、提问量、回答量，设置追加答案的数量，这一系列指标，当时看的其实感觉很模糊。
我思考着：这么多的指标，不能说这也提高，那也提高吧？每个阶段肯定要思考哪个是最关键的，重点要提高哪些指标。开始的时候其实是没有任何区分的，不知道什么是重要、什么是不重要。
后来，慢慢有一些感触和认识就发现，其实对于访问量、检索量这些指标并没那么重要。因为百度知道大部分流量都是来自于大搜索，把它的展现做一下调整或者引导对量的影响非常大。虽然，跟百度知道本身做的好坏也有直接关系，但是它很受渠道的影响——大搜索这个渠道的影响。
提问量我认为非常重要，因为只要提升提问量，整个百度知道平台的问题就多了。同时，提升回答量，让这些问题得到回答，高质量的内容也会变多。所以提问和回答都很重要，都要发力，这让我很困惑。
有一次产品会，我就向当时的产品负责人孙云丰提出我对提问量、回答量都要提升的这个困惑。对于在百度呆过或者对百度产品体系有了解的都会知道这么一个人，他是一位非常厉害的产品经理。对于这个问题他说了一点：其实提问量不是一个关键的问题。为什么？我们可以通过大搜索去引导，如果一个用户在大搜索里面进行搜索，发现这个搜索没有一个好的答案，那就可以引导他进行一个提问，这样其实提问量就可以迅速提升上去。
我一听之下就解决了这个困惑，所以我所应该做的事情其实是要专注在如何提升百度知道这个产品的回答量，这个关键指标就可以了。
在这个问题上我当时做的一个事情就是进行问题推荐，根据用户的历史回答记录，或者是检索、浏览过的页面记录，给用户推荐感兴趣的问题，整个项目做下来提升了 7.5% 的回答量，是我非常有成就感的一个项目。
海盗指标法
2007 年，500 Startups 创业孵化器的创始合伙人 Dave McClure 针对创业公司应该关注哪些指标，提出了一套模型—— Pirate Metrics，即海盗指标法。他将创业公司需要关注的指标归结为五个方面：Acquisition（获取）、Activation（激活）、Retention（留存）、Revenue（营收）、Referral（引荐），简称 AARRR。这套模型经典得以至于过了 9 年都一点还不过时。Dave McClure 曾经是 PayPal 早期的营销总监，算是 PayPal 黑帮的代表人物之一，后来又是 500 Startups 的创始合伙人，有过成功打造产品的经历，又指导过众多创业团队，能总结出这么牛逼的方法，也算是情理之中。网上的许多材料都是把这五个方面画成一个漏斗形状，以至于一些人理解这几块是顺序进行的，但这是错误的。我也看了他在今年接受的一个采访，专门强调了这个误区。这一方法相比第一关键指标法，阶段划分更加清晰，但因为 Dave McClure 是营销出身，所以侧重点都在如何做营销方面。
我把这五点分为三个方面：
首先是触达用户（Acquisition），让用户知道你，然后才可能选择你。之后是激活（Activation），一个用户到达你的首页，并不表示他就是你的真正用户了，他可能成功注册，或者访问超过 10 个页面，才定义为激活。然后是引荐（Referral），一个好的产品，应该是自传播的，通过口碑，有越来越多的人使用。或者是通过一些激励措施，让老用户拉新用户。许多 Growth Hacking 的案例都是在强调如何发挥引荐的威力。
在做好留存之前，最好不要花太多的功夫拉新。如果你的产品不能解决用户的问题，或者用户体验不好，那么拉的人越多，流失的越多，就像猴子掰玉米。留存就是要提升核心用户的重复频率，比如电商产品的复购，比如考察用户的次日留存率。
创业公司的最终目的都是为了赚钱，不是为了做慈善。就像百度如果不做竞价排名，也不可能有今天。如果一个产品有大量的用户但赚不了钱，那是很难持久的。比如我从 2011 年就开始用 Evernote，它是一个非常好的产品，但它即使天天推荐我升级为付费用户，我依旧没有动力。去年 Evernote 被唱衰的比较多，被认为是一个要倒掉的独角兽，CEO 都辞职了。烧钱可能能持续一段，但最终还是要实现真正的增长。我介绍过他们如何像高交易量卖家收费的转型故事，非常成功。
下面这张图，描述了这五个环节的相关工作，我这里就不详细展开了。
而这里的每个环节，都会有一些需要衡量的指标。
表格里的指标都是和网站访问相关的，只是用于做参考，对于你的特有业务，还是需要具体问题具体分析。
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