如何设想更好的标的
标的是一种苍劲的器具;它们可以匡助您算计我方温存的事情。领有弘远的标的是件功德，但要知谈我方是否取得了高出、激发团队并建设背负感，您需要大略用数字来抒发它们。
但提及来容易作念起来难。有几十种标的似乎在算计并吞件事，而且每天齐有新的流行标的出现。你应该使用哪些标的，又应该不吝一切代价幸免哪些标的?本文将匡助你作念出决定。
在往日十年中，我一直生活在标的之中，并发现存一些分袂好标的和坏标的的一般原则：
原则 1：标的应该是你念念要算计的标的
庸碌，您无法径直测量您温存的确凿事物。
假定我的标的是算计我的新闻通信帖子的质地;我该若何作念呢?“质地”是主不雅的，莫得宽广承袭的公式来评估它。因此，我必须为我的标的弃取我实质上大略算计的最 佳(或最不坏)代理。在这个例子中，我可以使用掀开率、心爱等动作质地的代理。
这与东谈主们庸碌所说的标的“关联性”密切关联：要是改造标的，是否会为企业创造价值?要是莫得，那为什么要算计它?
举例，假定您在 Uber 责任，念念了解您的供应方是否健康。您可能会合计平台上的司机数目或他们在讹诈身手上挥霍的在线时候是一个很好的算计次序。
这些标的并不灾祸，但它们并不可确凿告诉你你的供应方是否确凿健康(即足以知足需求)。可能是需求非凡了驱能源的增长，或者大部分需求增长发生在上昼，但供应增长主要发生鄙人午。
更好的标的是将供给和需求结合起来;举例乘客掀开讹诈身手而莫得可用司机的次数。
原则 2：标的应易于策画和衔接
东谈主们心爱花哨的标的;毕竟，你付钱给数据团队便是为了作念复杂的分析，对吧?但复杂的标的很危急，原因如下：
它们很难衔接。要是你不确凿了解某个标的是如何策画的，你就不知谈如何评释其变动或如何影响它。
他们强制进行连合分析。庸碌，数据科学是唯独大略策画复杂标的的团队。这抢劫了其他团队进行散布分析的智商。
它们容易出错。复杂的标的庸碌需要多个团队的输入;我仍是记不清有若干次因为稠密上游输入中的一个被龙套而发现装假了。更灾祸的是，由于公司中唯有少数东谈主可以策画这些标的，因此同业评审很少，装假经常在很长一段时候内齐未被发现。
它们庸碌触及瞻望。许多复杂的标的齐依赖于瞻望(举例，证据往日的数据瞻望群组推崇)。这些瞻望庸碌不准确，况且会跟着新数据的输入而随时候而变化，从而形成衰败。
以 LTV:CAC 为例：
除了它不是最稳健其责任形态的标的以外，它也很危急，因为策画起来很复杂。分子 CAC 条目你按群组汇总营销和销售部门的各式本钱，而分母 LTV 则是对各式要素的瞻望，包括留存率、追加销售等。
这些标的便是当你在两年后才相识到方法论上存在问题况且你一直在检察“装假”的数据。
原则 3：致密的(操作性)标的应具有反应性
要是您念念合手续经管业务以达到标的，则需要具有反应智商。要是标的滞后，即变化需要数周或数月能力影响标的，那么您将无法获取可让您合手续改造的反馈轮回。
您可能念念通过瞻望变化的影响而不是恭候它们出当今标的中来治理此问题，但这庸碌是不理智的(请参阅上头的原则2)。
天然，追踪收入等滞后标的很蹙迫(尤其是关于财务或带领层而言)，但大大齐团队应该花大部分时候关注启航点标的。
原则 4：标的应该难以主管
一朝你遴选一个标的并条目东谈主们追究改造该标的，他们就会找到最有用的方法来作念到这极少。这庸碌会导致出东谈主预感的结果。以下是一个例子：
Facebook 但愿向用户展示关联内容，以增多他们在网站上停留的时候
由于“关联性”难以算计，他们使用参与度标的动作代理(心爱、评述等)。
出书商和创作家相识到算法的责任旨趣，并找到豪情主管的方法来增多参与度 ➡ Click Bait 和Rage Bait降生
“当一项措施成为标的时，它就不再是一项好的措施。”
— 古德哈特定律
在上头的例子中，只消用户络续在平台上挥霍时候，Facebook 可能就不会介怀质地下落。但在很厚情况下，要是标的被大领域主管，就会形成严重损伤。
假定您提供推选奖金，用户因推选注册而获取奖励。最有可能会发生什么?东谈主们将尝试创建数十个装假账户来领取奖金。更好的推选标的是条目在平台上达到最低来往金额(举例 25 好意思元)能力获取奖金。
因此，详确主管的一种方法是设想标的来限制您预期的不良行动。另一种方法是将标的配对。这种方法是由安迪·格罗夫在他的《高产出经管》一书中先容的：
“因此，由于标的带领一个东谈主的举止，你应该警惕反应过度。你可以通过将标的配对来作念到这极少，这么就可以同期算计后果和副作用。”
— 安迪·格鲁夫，融资炒股《高产出经管》
在实际中，情况会若何?要是您仅仅因为但愿客户立即获取匡助而以“第一时候反应”为次序激发客户接济代理，那么他们只会对每张新工单复兴一条通用讯息。但要是您将其与工单治理时候(或客户稳固度)标的结合起来，则可以确保代理确凿专注于更快地治理客户问题。
原则 5：好的标的不应设定轻易的阈值
你会发现科技公司中的许多流行标的齐与阈值关联。
举例：
至少有 5 个结合的用户数
视频不雅看次数 > 1，000
这是有酷好的;庸碌，继承行动自己并不是一个很有价值的信号，你需要设立一个阈值来使标的有真义。不雅看大部分视频的东谈主与仅仅点击视频的东谈主有很大不同。
关联词：阈值不应该是轻易的。
不要因为“1，000 次不雅看”是个可以的整数就弃取它;这个门槛应该以数据为基础。不雅看次数达到 1，000 次的视频之后的点击率会更高吗?如故会催生出更多后续内容?创作家留存率会更高吗?
举例，Twitch会测量不雅看直播时候至少为 5 分钟的用户数目。诚然数据昭着影响了这一弃取，但面前尚不明晰他们最终为何弃取 5 分钟。
在 Uber，咱们尝试让数据告诉咱们阈值应该在那儿。举例，咱们发现隔邻有好多其他餐厅的餐厅在 UberEats 上更可靠，因为更容易留住送餐员。咱们证据咱们在图表中看到的“肘部”设定了咱们合计低密度餐厅的阈值：
这种方法在许多业务领域齐有用;举例，咱们还发现，一朝乘客或司机在平台上达到一定数目的首次出行，他们就更有可能留住来。
您并不老是能找到像这么的“神奇”阈值，但您应该在细目轻易值之前尝试识别一个阈值。
原则 6：致密的标的创造配景
莫得高下文的全齐数字很少有用。你庸碌会看到这么的新闻公告：
“为客户处理了 10 亿行数据”，或者
“咱们平台向创作家谱付了 1 亿好意思元的收益”
这些数字什么齐证据不了。要念念让它们有真义，就必须把它们放在高下文中。平台上每个创作家的平均收入是若干?在什么时候范围内?换句话说，将全齐数字滚动为比率可以增多配景信息。
天然，上述例子中有些是挑升的;公司不念念让公众知谈细节。但这个问题并不仅限于新闻稿和博客著述。
从全齐角度来看您的销售渠谈可能会告诉您它是否跟着时候的推移而增长;但要使其确凿有真义，您必须将其与销售团队的领域或他们承担的配额联系起来。这为您提供了渠谈隐敝率，即渠谈与配额的比率，这是一个更有真义的标的。
创建这些类型的比率还可以使比拟更具细察力和公道性;举例，比拟每个部门的收入将使大部门看起来更好，但比拟每个职工的收入可以实质了解坐蓐力。
原则 7：标的需要明确的总共者来按捺该标的
要是您但愿看到某个标的发生变化，您需要有一个东谈主追究改造它。
即使多个团队的责任有助于进步标的，您仍然需要一个追究竣事标的的“总共者”(不然您最终会堕入彼此斥责的境地)。
这里有三种潜在的问题场景：
莫得主东谈主。莫得东谈主执着于改造它，这个标的将络续沿着面前的轨迹发展。
多个总共者。总共权不解确会导致摩擦和穷乏背负感。举例，在 UberEats ，偶然不明晰某些标的是归当地城市团队如故中央运营团队总共。在很短的一段时候里，咱们花在开会探讨这个话题上的时候比实质实际的时候还多。
穷乏按捺。任命一个无力(或嗅觉无力)更正标的的总共者是导致失败的另一个原因。这可能是因为总共者莫得径直按捺标的的时代、莫得预算来这么作念，或者穷乏其他团队的接济
原则 8：好的标的可以最大法例地减少杂音
唯有当您大略解读标的的变化时，标的才具有可操作性。要获取闪现的读数，您需要尽可能多地放弃“杂音”源。
举例：假定您是一家袖珍 B2B SaaS 初创公司，您将网罗流量视为漏斗顶部的启航点标的。要是您只检察“原始”走访次数，那么您会受到来自您我方的职工、一又友和家东谈主以及走访网站的现存客户的骚动，况且您可能会发现网罗流量和漏斗下端标的之间的关联性很小。
要是可能的话，从诠释中消释这些流量着手，将使您更好地了解潜在客户渠谈的实质情况。
原则 9：某些标的应成为行业次序
关于某些标的，蹙迫的是它们可以在公司之间进行比拟。举例，要是您从事 B2B SaaS 业务，您的 CFO 会但愿将您的净收入保留率 (NRR)、CAC 答复或 Magic Number 与竞争敌手进行比拟(您的投资者也会但愿这么作念)。
要是您以不合适阛阓次序的形态策画这些标的，您将无法通过基准测试获取任何视力，并会形成好多衰败。这并不是说您不应该诬捏标的;事实上，在我的办事生存中，我我方也诬捏了一些标的(可能会写一篇单独的著述来先容如何作念到这极少)。
但大大齐财务和服从标的的界说最佳保合手不变。
说七说八
说七说八，我念念明确极少：关于任何用例来说，齐莫得圆善的标的。每个标的齐会有污点，你需要弃取“最不坏”的阿谁。
但愿上述原则大略匡助您作念到这极少。
