你衡量公司的那些指标，真的有用还是满足虚荣？

编者按：虚荣指标和清晰指标有什么区别？何种指标才能正确衡量公司价值？Looker的创始人兼CTO Lloyd Tabb来告诉你。她认为很多公司指标都是“虚荣指标”，人们沉迷于攀比和自尊心，而忘记了真正的进步，真正重要的是称为“清晰指标”的东西。一起来学习一下吧！

我们每个人其实很早就拥有所谓的“虚荣指标（Vanity metrics）“。 拿学生时代的成绩作为例子，拿到一个“A”是否就能预测这个学生未来的好成绩，或者证明他拥有良好的学习能力？ 而拿到“B”是不是就表示应该“更加努力”而不是“更聪明地工作”。

成绩可以很容易地落入虚荣指标的范围，人们沉迷于攀比和自尊心，而忘记了真正的进步。成绩可以作为教师对比学生或学校董事会评估学校成果的工具，但成绩并不能让学生有任何改进。很多人轻易地就成为了“A”的牺牲品。

Looker的创始人兼CTO Lloyd Tabb在科技行业上看到了同样的现象。从日常活跃用户到收入增长升高这些指标，虽然有效地将公司进行了比较，但并不一定能帮助他们变得更好。事实上，这些往往是倾向于投资者想要衡量的指标，以显示一家公司是否有价值，而不是如何创造更多的价值。

事实证明，我们中的大多数人仍然执迷不悟于拿到“A”。在研究了LiveOps、Netscape和ReadyForce等公司三十多年领先的数据之后，Tabb所得出的结论也许并不是你所期望的——或者想要听到的： 你正在衡量错误的指标。我们都在。

在这次独家采访中，Tabb分享了应该如何遵守给予我们方向的指标，以便您的公司能够针对最重要的现象采取行动，而不是被那些漂亮的数据所迷惑。他比较了少数几类公司（包括服务、广告、软件和电子商务）中的虚荣指标和清晰指标，以向我们演示如何能够更好的预测企业随着时间所呈现的发展方向。最后，他强调了如何防止团队被虚荣指标所诱惑——并提供了如何通过磨砺他们的直觉来实现真正的高效测量。

虚荣指标Vs清晰指标

对于学生来说，GPA和SAT成绩是进入大学的关键。它们是反映整体表现的单一衡量方式。作为企业，你同样需要这类指标，如用户数量，以说服投资者和顾问相信您的公司价值。这些指标能够达成目的——只是不能达成每一个目的。 “虚荣指标并不是完全没用。它们有着自己的作用，一般是其他人评估你时的比较要点，“Tabb说。 “但不要在企业内部过度关注他们，仔细研究跟踪清晰指标才能使公司更有价值。“以下是他区别这两种指标的方式：

虚荣指标是表面级指标。它们通常要求大量的数据测量，如下载次数，这些数据使人印象深刻。企业通常使用它们来与其他人建立合作伙伴关系。

清晰指标是操作指标。例如产品实际使用的分钟数，用户获取服务所需的时间。这些是推动增长的隐藏指标。企业应该使用它们来巩固自己的竞争优势。

混淆这两种类型的测量可能会为企业带来灾难。 一个企业有时过分迷恋于虚荣指标，使他们无法建立可行的商业策略。 “在2014年，一个招聘平台在用户注册后通过电子邮件发送病毒给用户的Facebook好友。他们的顾问和投资者迫使他们增加每日的活跃用户。这就是他们所关注的一切，“Tabb说。 “这个战略的确引来了投资：3300万个活跃用户吸引了4900万美元的资金。 这一切都发生在不到两年的时间里。他们非常专注于单一的指标，但他们没有意识到他们失去用户就像他们获得用户一样快，所有人都为此感到愤怒。他们曾经是流星，直到他们落地。

专注于虚荣指标，你也许能够坚持到融资，但你不能真正的实现价值。

该公司在注重表面增长，为此损害其单位经济性之后，再也没有恢复过来。 “就像《老猴子的爪子》这一则寓言里提到的。 一位父亲找到了猴子的爪子，并获得了实现三个愿望的机会。他希望得到200美元。 随后他得知他的儿子在一场事故中遇害，于是他从保险公司收到了一笔200美元的赔偿。你的确得到了你想要的东西，但故事还有另一面，“Tabb说。 “有时，当你专注于虚荣指标时，你就会得到‘猴子的爪子’。”

Tabb建议你在多种商业模式中寻找，衡量清晰指标以采取行动：

服务型公司

作为一个服务型公司，你的虚荣指标通常是使用你服务的人数。 将其增长率与竞争对手进行比较，决出胜者，但通常不会透露背后的方式和原因。 “对于服务企业来说，寻找和衡量真正讨你客户欢心的代表方式才是要点。 你的终极目标是回答这个问题：我们的客户是否有获得了良好的服务？ 我知道这是一个具有挑战性的问题，因为这个标准是十分主观的，“Tabb说。 “但一旦你找到一个好的代表，你只需要衡量这个行为随着时间的推移的改变。如果它变得越来越好，那么你的事业也一定会蒸蒸日上。“

企业如何找到这些代表呢？ 跳出你所处的行业可能会帮助你更加开放、更具创造性地思考。例如，假设您正在尝试评估餐厅的服务质量。 “衡量注意力有很多昂贵的方法。例如，您可以计算出有多少人在试图与他们的服务员进行眼神交流。这不具有预测性，因为你不知道他们曾经是否试图得到他们的注意还是单纯和同桌人无话可说。这种测量没有通用措施，“Tabb说。 “你需要的是一种容易发现并且不容易被误解的措施。您可以选择一种方法来测量顾客水杯里的水量（代表服务员续杯的频率）。在任何时候，这都可以作为是整体服务质量的代表。这是一个十分可行的措施，因为它容易计算，并且易于持续观察。“

清晰指标预测，对于那些基于服务的公司来说，在你确定该指标之前就要注意观察。例如搭乘汽车共享服务。该行业经常引用的指标是每月活跃车手的数量。 “但这实际上是虚荣指标。这并不能解释回头客的原因或如何改善服务质量。为了使服务更好，应该测量车子到达的时间。Tabb说，车来的越快，顾客就更倾向于再次使用该服务。 “等待一分钟还是十分钟之间的区别是服务质量的明确指标之一。 数据分析可能会告诉你顾客能够接受的最长等待时间。随着时间的推移，及时跟踪等待时间将提高客户的满意度和使用频率。

这个教训对于Tabb来说尤其如此，花费一年时间在虚拟呼叫中心公司LiveOps处理数据，试图找出预测通话质量的方式。没有任何两个电话是一样的，因为代理商和客户是不同的。 “我试过测试通话长度。 我提出的假设是，如果你的通话时间很短，说明你以更快的速度解决了问题，证明你是一个更好的代理。这并不是一个强有力的指标，因为它不能预测实际服务的质量。“他说， “我尝试统计了每一个拥有额外销售的代理。但这个数据只能预测收入，而不能预测服务。“

然后，问题出现了。所有LiveOps代理商都是独立承包商。他们有权利选择自己的工作时间。如果来不来上班也是自愿的。 “我最早开始衡量的就是出席率。我们开始跟踪哪些人出现，哪些人不出现。事实证明，出席率就是靠谱程度的代表，这是代理业绩的最佳衡量标准，“Tabb说。 “这并不明显，因为它和实际通话都没有直接联系。但这是一个对于角色的度量。我们不得不找到一个衡量的代表，因为没有一个代表的措施不是成功措施。成功的最佳指标是你是否履行了你的诺言。从那以后，我们开始使用那些最好的代理商，也就是那些履行了诺言的人，之后我们所有客户的收入都在增加。“

广告公司

根据Tabb，广告公司很容易受到虚荣指标的影响。但广告的曝光率只代表了看到该广告的人，至于该广告是否对他们产生影响，我们无从得知。

Tabb说：“有足够的公司只有业绩受到影响时，才知道用户的属性是最重要的。 “如果你不同时测量点击率和购买频率，那么你只知道有多少人打开了你的广告。他们下一步的行为你完全无法预测。每天可以有一百万人访问你的网站，但不购买任何东西。平均值是一维的虚荣指标。

你对用户数量、点击率、交易频率都进行了衡量，为什么还将它们在单独的数据流中进行分析而不都结合在一起呢？

Tabb警告不要将数据进行细致的归类。 “你的指标是互相影响。你需要监控它们是如何互相影响的，“他说。 “不要仅仅测量哪些点击产生订单。你应该将其备份并分解分析。从他们与你的网站产生联系的第一时间进行跟踪，一直到在你的网站实际完成交易。你需要分析这整个过程。“

如果你是一个电子商务公司，请再多进一步。 “一旦你得到一个用户，你就要开始分析成本，如何收回成本以及成本收回的大概时间。不要将分析单单停留在表面。你得知道，这是您真正了解客户生命周期价值的唯一方法，“Tabb说。 “我们与一家在线时尚经销商合作，提供了一大堆免费赠品，我们认为那些被赠品所吸引而来的新消费者应该在短时间内就成为网站的常规消费者。 “但免费是十分危险的。 他们看到各种不好的行为，大多数这些新的“客户”从未转变成为常规客户。他们能意识到这个问题，都是因为他们追踪了客户从点进这个网站开始一直到购买产品的过程。“

将普通的数据整理上升到构成事件流。单一阶段的数据容易混淆实际的指标。 “首先，将用户活动集中到单个数据流中。事件流显示顾客如何看待你的产品，并允许你对其行为进行分析，“Tabb说。 “对许多人来说，这并不是自然的选择。公司通常会根据人口统计特征来归类其用户，或者将其数据构建到单独的表格中。单独的表格更容易阅读，并使您的软件能够正常工作。 但是，他们不能做到全面了解你的用户。“

每个商业模式都有其虚荣指标及其清晰指标。不用担心，你已经拥有了数据来帮助你了解其中的差异。现在你只需要训练。首先提高预测个别客户随时间变化而变化行为的指标，而不仅仅是抓住某一点的成绩，以便与竞争对手进行比较。组织你的事件流，按时间顺序查看客户如何浏览，或是否购买你的产品。不要掉入A / B测试陷阱。相反，当您发现自己的行为不得当的时候，请不要吝啬于致电您的客户。数据无法揭示人们的感受。确保每个部门了解他们的失败率，并减少它。你需要一个数据侦探团队，而不是一个神探夏洛克。

数据流畅性不仅仅适用于科技行业。每个行业的每个部门都必须对此进行投资：客户支持，设计，业务发展。他们应该通过数据解析找出那个清晰指标的代表。当他们找到一个异常值时，他们必须准备好进行深层次的研究分析。主持一个关于事件流的展会并展示你的数据科学家。让其他员工和数据团队相互影响或将数据科学家嵌入到设计和客户支持等团队中，“Tabb说。 “未来，人们应该可以像使用搜索引擎一样寻找想要的数据。当你第一次使用Google时，你需要花些时间才能了解如何将您想要的内容拉出。最终，你学会了如何在最快速度获得所需要的东西。数据显示，大多数公司都不会浏览超过“搜索结果的第一页”的内容，但这只是一个选择，而不是一种现实。不要沉迷于虚荣指标。如果你只专注于镜子里的自己，你将会错过在你周围千变万化着的世界。”