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精益数据分析（26/126）：依据商业模式确定关键指标

news 来源：原创 2025/6/19 6:51:02

精益数据分析（26/126）：依据商业模式确定关键指标

在创业与数据分析的探索之路上，每一次的学习都像是为前行点亮一盏灯。今天，我们依旧怀揣着共同进步的期望，深入解读《精益数据分析》的相关内容，聚焦如何依据商业模式确定关键指标，助力大家在创业过程中更好地运用数据驱动决策。

一、明确第一关键指标（OMTM）：创业聚焦的核心

确定创业公司的第一关键指标（OMTM）至关重要，它就像航海中的灯塔，为公司的发展指引方向。在确定OMTM时，可以参考之前记录的需要跟踪的指标清单，从中挑选出一个现阶段对公司最为关键的指标。设想让整个公司围绕这一指标奋斗，思考可能带来的突破，并尝试构建初始成功基线。即便当下无法确定基线也没关系，首要任务是明确OMTM及其当前的水平，随着对业务的深入理解，后续再完善基线。

二、商业模式与关键指标的紧密联系：从柠檬水摊看创业本质

许多创业公司在产品开发和吸引用户方面可能取得一定成果，但真正实现盈利的却不多。以柠檬水摊为例，其商业模式看似简单，却蕴含着创业的核心要素。成本包括原材料的可变成本、市场营销的一次性成本以及员工时薪（在特定情况下可忽略），营收则是价格和销售量的函数。而影响柠檬水摊生意的高风险因素有水果价格波动、天气、摆摊地点人流量等。

成功的创业者通常在公司运作的具体和抽象层面都具备较强能力，他们既要关注产品细节，又要谋划商业模式。对于创业公司而言，想要确定值得跟踪的指标，首先要能像描述柠檬水摊商业模式一样，简洁清晰地阐述自己的商业模式，忽略细枝末节，专注于核心要点。

三、互联网商业模式的共性与增长杠杆：驱动业务增长的关键

常见的互联网商业模式虽各有特点，但都有一些共同之处。一方面，它们都以增长为目标，增长是决定创业成败的关键属性。另一方面，增长的实现依赖埃里克·莱斯提出的三大增长引擎：黏着式增长、病毒式增长和付费式增长。

为实现增长，还需利用可口可乐首席营销官塞尔希奥·齐曼提出的五个“杠杆”：

更多的商品：意味着推出满足客户需求的新产品和新服务。对于企业内部创业，可采用精益方法进行新产品研发，避免资源浪费。例如，在线教育平台在积累了一定用户基础后，根据用户反馈和市场需求，推出新的课程品类，拓展业务范围。
更多的人：即获取更多用户，最理想的方式是通过病毒性和口碑传播，也可适当借助付费广告。像Dropbox、Skype等产品，将添加新用户融入产品功能，让用户在使用过程中自动邀请新用户，同时增加推荐的个性化，有效扩大用户群体。
更频繁：追求高用户黏性、低流失率和高使用频率。在创业早期，产品黏性至关重要，只有让早期核心用户认可产品，才有可能实现良好的病毒式营销。比如，一款健身APP通过不断优化训练计划的个性化推荐、增加社交互动功能等方式，提高用户的使用频率和黏性。
更多的钱：包括追加销售、最大化用户支付价格、广告营收、内容生成数量或游戏内虚拟物品购买开支等。例如电商平台通过推出会员制度、推荐相关商品等方式，提高用户的消费金额和频次。
更有效率：降低服务成本和客户获取成本，多利用口碑营销减少付费广告投入。一些新兴的互联网品牌通过用户的口碑传播，在社交媒体上引发关注，降低了营销成本，同时提高了品牌知名度和用户信任度。

四、不同用户对创业的影响：精准定位目标用户

在创业过程中，用户是多样化的，并非每个用户都能为企业带来相同的价值。有些用户虽然不会立即付费，但经过一段时间后可能会升级为付费用户，像印象笔记的部分用户，从免费使用到付费升级可能需要两年时间。还有一些用户虽不付费，但能为产品进行免费营销，通过口碑传播吸引潜在付费用户。然而，也存在一些“坏”用户，他们会分散企业精力、消耗资源，甚至干扰数据分析。因此，深入了解用户行为，识别出真正有价值的忠实用户，对于创业公司的发展至关重要。

五、代码实例：模拟电商用户行为分析与指标计算

为了更直观地理解如何通过数据来分析用户行为和计算关键指标，我们通过Python代码模拟一个电商平台的用户行为场景。假设我们有用户的购买记录数据，包括用户ID、购买时间、购买金额、是否为新用户等信息，我们来计算新用户的购买转化率和用户的平均购买金额，以此作为评估业务表现的关键指标。

import pandas as pd# 模拟电商用户购买数据
data = {'user_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],'purchase_time': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-04', '2024-01-05', '2024-01-06', '2024-01-07', '2024-01-08', '2024-01-09', '2024-01-10'],'purchase_amount': [100, 150, 80, 200, 120, 90, 180, 160, 220, 140],'is_new_user': [True, False, True, False, True, False, True, False, True, False]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['purchase_time'] = pd.to_datetime(df['purchase_time'])# 计算新用户购买转化率
new_user_count = len(df[df['is_new_user'] == True])
new_user_purchase_count = len(df[(df['is_new_user'] == True) & (df['purchase_amount'] > 0)])
new_user_purchase_conversion_rate = new_user_purchase_count / new_user_count if new_user_count > 0 else 0# 计算用户平均购买金额
average_purchase_amount = df['purchase_amount'].mean()print(f"新用户购买转化率: {new_user_purchase_conversion_rate * 100:.2f}%")
print(f"用户平均购买金额: {average_purchase_amount}")

在这段代码中，我们使用pandas库处理模拟数据。首先计算新用户购买转化率，通过统计新用户中产生购买行为的用户数量与新用户总数的比例来衡量新用户的购买意愿。然后计算用户平均购买金额，了解用户的消费能力和消费习惯。这些指标可以帮助电商平台评估业务表现，为后续的运营策略调整提供数据支持。

六、总结

通过对OMTM的确定、商业模式与关键指标关系的探讨，以及不同用户对创业影响的分析，结合代码实例的演示，我们对如何依据商业模式确定关键指标有了更全面的认识。在实际创业过程中，合理运用这些知识，能够帮助我们更精准地把握业务方向，实现创业的成功。

写作这篇博客花费了我大量的时间和精力，从知识点的梳理到代码的编写调试，每一个环节都希望能为大家提供清晰、有用的信息。如果这篇博客对您有所帮助，恳请您关注我的博客，点赞并留下您的评论。您的支持是我持续创作的动力，让我们在创业和数据分析的道路上携手共进，探索更多的可能性！